★ 津唐國際集裝箱碼頭有限公司 劉磊

關鍵詞：自動化碼頭；集裝箱裝卸；設備調度；優化策略；協同作業

1   引言

在經濟全球化與國際貿易一體化不斷深化的背景下，集裝箱運輸憑借標準化和高效化的優勢，已經成為全球貨物運輸的主要形式。港口作為集裝箱運輸的重要環節，其運作效率直接關系到全球供應鏈的順暢與穩定。傳統碼頭集裝箱裝卸以人工操作為主，存在作業效率偏低、勞動強度較大、安全風險較高、運營成本持續上漲等問題，難以滿足現代貿易對港口物流高效運轉的需要。在此背景下，自動化碼頭逐漸興起，其通過引進自動化裝卸設備、智能控制系統以及信息化管理平臺，實現了集裝箱裝卸、運輸、堆放等作業的全流程自動化，成為港口行業轉型升級的必然走向。

自動化碼頭的核心競爭能力來自它高效的設備協同作業水平，其中自動化岸橋、自動導引車（Automated Guided Vehicle，AGV）及自動化軌道吊組成了集裝箱裝卸作業的核心設備體系。三者的調度協同效果直接決定碼頭的作業效率、吞吐能力以及服務質量。岸橋承擔船舶與碼頭之間的集裝箱裝卸， AGV負責碼頭前沿跟堆場之間的集裝箱轉運，軌道吊承擔堆場內的集裝箱存取，三者形成一個緊密的作業閉環。然而，在實際運營過程中，受集裝箱作業任務隨機、設備運行狀態不斷變動、作業環境比較復雜等因素影響，傳統調度方案常常出現任務分配不均、設備等待時間偏長、路徑堵塞、協同銜接不順暢等問題，限制了自動化碼頭整體運營效能的發揮。因此，開展自動化碼頭集裝箱裝卸設備調度優化研究，建立科學、高效的調度體系，對提高碼頭核心競爭能力、保障全球供應鏈穩定有著重要的實際意義。

2   自動化碼頭集裝箱裝卸設備調度現狀與問題分析

2.1    自動化碼頭集裝箱裝卸設備作業流程

集裝箱船抵達港口后，首先通過船舶靠泊系統實現準確停靠；隨后智能控制系統參照船舶的配載圖，向自動化岸橋發出裝卸指令；岸橋依照任務要求，把船舶上的集裝箱卸到碼頭前沿的AGV上，或者從AGV上取走集裝箱裝到船舶預定位置；AGV在接到轉運指令以后，沿著預定路線將集裝箱從碼頭前沿運往指定堆場范圍；自動化軌道吊按照調度命令，將AGV上的集裝箱抓起并擺放到預定箱位，或是從堆場范圍內抓起集裝箱放到AGV上，實現集裝箱的中轉或存取操作。

當需要從堆場范圍內拿出集裝箱時， 智能控制系統向軌道吊下達存取指令。軌道吊根據任務要求，從預定箱位抓起集裝箱并擺到AG V上， AGV將集裝箱運往碼頭前沿或其他預定范圍。若需將集裝箱存進堆場， AGV把集裝箱運到堆場預定范圍以后，由軌道吊將其抓起并擺放到規劃好的箱位。

2.2   當前調度模式現狀

當前， 多數自動化港口使用的調度方法主要圍繞“預設規則加局部優化”展開，即通過提前設定的作業規則，結合局部作業環節的優化算法，完成設備的調度安排。這類調度方式在港口運營開始階段可以應對基本作業需要，具備操作簡便、穩定性較高的優點。 一些港口把堆場劃分成若干區塊，每個區塊安排固定的軌道吊開展作業，避免了不同軌道吊之間的工作沖突。 AGV則按固定路線行駛，減少了路徑規劃的復雜程度。

隨著智能技術的不斷進步， 部分較為先進的自動化港口逐漸引入大數據分析、人工智能等方法，建立智能調度平臺，實現調度方案的動態調整。通過實時收集設備運行狀況、作業任務進展、環境參數等信息，系統借助大數據分析手段預測作業任務量的變動趨勢，提前對設備調度方案做出調整，并運用人工智能算法，實現多臺設備協同調度的動態優化。

2.3   調度過程中存在的主要問題

（1）任務分配不均衡，設備利用率差異大

在目前的調度方式下， 任務分配大多依照提前設定好的規則，難以對任務數量發生的動態變化做出及時反應。當某個艙位的集裝箱裝卸任務數量突然變多時，負責這個艙位的岸橋就會進入滿負荷工作狀態， 而其他岸橋則可能空閑下來。 AGV在轉運任務分派流程中，同樣容易出現部分車輛任務繁重、等待時間很久，而另一部分車輛卻閑置的情形。這種不均衡的任務分派導致設備使用率差異比較大，從而制約了整體作業效率的提升。

（2）路徑規劃缺乏動態適應性，易出現擁堵現象

AGV的路徑規劃常常使用固定路徑或靜態路徑規劃方法，難以應對作業環境的動態改變。當碼頭出現設備故障、臨時作業任務加入、通道施工等狀況時，固定路徑會讓AGV難以快速調整行駛路線，極易導致路徑擁堵、作業推遲等問題。與此同時，多個AGV在同一通道行駛過程中，缺少有效的動態避讓手段，容易造成擁堵，干擾轉運效率。

（3）多設備協同銜接不暢，存在等待浪費

岸橋、AGV與軌道吊三者間缺乏高效的作業銜接方式，很容易出現設備無效等待的現象。岸橋把集裝箱卸下來之后，若AGV沒有按時趕到接貨的地方，將造成岸橋閑置等待；AGV把箱子運到堆場以后，若軌道吊沒能馬上完成抓取作業，又會造成AGV閑置等待。或者軌道吊抓取完集裝箱，  AGV還沒到指定位置，將造成配合銜接較慢，難以實現碼頭作業效率的最大化。

（4）調度系統對動態干擾的響應能力不足

自動化碼頭在作業流程中易受到不少動態方面的干擾影響，如設備故障、集裝箱箱型變動、船舶到港時間改變、天氣惡劣等。當前調度系統對這些動態干擾因素的感知和應急響應能力不足，難以在干擾出現時馬上對調度安排做出改變。例如，當某臺AGV出現故障時，調度系統不能迅速把它負責的任務轉交給其他空閑的AGV，造成作業任務堆積；當船舶到港時間提早時，調度系統不能及時調整岸橋、AGV這些設備的作業計劃，會進一步延長船舶等待時間。

（5）調度目標單一，缺乏多目標綜合優化

現在很多調度安排只盯著一個目標，比如把作業效率提到最高，卻把運營開支、設備磨損、任務拖延這些同樣要緊的目標給丟在一邊。為了把作業效率往上推，不斷給設備加碼，結果設備壞得更快，而且只認一個目標的調度優化，使得綜合優化結果呈現負增長。

3   自動化碼頭集裝箱裝卸設備調度優化策略

3.1   基于動態任務分配的優化策略

構建實時任務狀態感知系統，并通過物聯網手段和傳感器技術，不間斷地收集作業任務的相關信息，包括任務種類、任務數量、任務緊急程度、任務截止期限等。同時，實時采集各臺設備的運轉狀態信息，包括設備當前作業情形、剩余作業容量、故障情況、位置數據等。將上述信息實時傳送到智能調度平臺，建立完整、及時的任務與設備狀態感知系統，為動態任務分配提供數據支持。

采用多目標自適應任務分配方法，基于實時感知信息，建立多目標任務分配框架，并以設備使用率均衡、作業延誤最少、運營開支最低為優化方向，通過自適應的優化手段實現任務的動態分配。在岸橋任務分配過程中，依據各艙位的任務數量、岸橋的剩余作業容量，動態調節各岸橋的作業范圍，防止單一岸橋負擔過大；在AGV任務分配過程中，依據AGV的當下位置、剩余電力、任務完成進度，將轉運任務分配給距離更近、負荷更小的AGV，增強任務分配的合理程度。

3.2   基于動態路徑規劃的優化策略

在碼頭內部安裝攝像頭、傳感器、RFID這些裝置，實時地收集碼頭的環境相關數據，如通道擁堵程度、設備故障具體地點、臨時作業地帶、障礙物具體情況等，并將這些數據即時傳送到調度系統里，形成一個動態的環境感知網絡，為AGV的路徑動態規劃提供實時的環境信息。

基于動態環境感知數據，采用改進之后的A算法或者蟻群算法，實現AGV運行路徑的即時規劃與隨時調整。在原來A算法的基礎上，引入擁堵系數、動態障礙物避開系數等權重參數，使最終規劃路徑在滿足距離最優的同時，還能規避擁堵區域和動態出現的障礙物。當AGV在行駛途中遭遇臨時擁堵或障礙物時，調度系統可以即時重新規劃出一條最優路徑，保證AGV能夠高效、順暢地行駛。

3.3   基于多設備協同作業的優化策略

以作業流程的順暢銜接作為核心目標，建立岸橋、AGV和軌道吊之間的協同調度框架，明確不同設備在作業時序上的關聯以及銜接的具體要求。依據岸橋的作業效率與當前進度，提早安排AGV前往指定的接貨位置，防止岸橋出現空閑等待；同時根據AGV的轉運時長和抵達堆場的時間點，提前讓軌道吊進入作業預備狀態，保證AGV到達堆場之后能夠馬上完成集裝箱的抓取或安放任務。通過這一協同調度框架，能夠使各設備的作業節奏實現精準配合。

在各個設備之間布置高速且穩定的實時通信連接，確保作業數據能夠即時傳遞與共享。岸橋每完成一次集裝箱卸貨作業，便立即把作業完成的消息發送到調度平臺以及相關的AGV上， AGV在接收到信息后隨即啟動行駛指令；當AGV到達堆場時，將其抵達信息傳送給調度平臺和對應的軌道吊，軌道吊收到信息后馬上開始抓取操作。通過實時協同通信，可使各設備之間的作業銜接實現無縫過渡。

3.4   基于動態干擾應對的調度優化策略

運用大數據分析手段，對歷史作業記錄中的干擾項開展統計分析，建立干擾因素預測框架，從而對潛在干擾實現提前預警。根據裝置累計運行時長、保養歷史等信息，預判裝置發生故障的時間及概率，提前完成備用裝置的調配安排。結合氣象資料與船只航行信息，推測船只抵港時間的變動走向，提前變更作業安排，并通過即時感應裝置，迅速察覺突發干擾狀況。

當突發干擾發生時，調度系統馬上開啟動態調節程序，依照干擾的類別、波及區域和嚴重水平，快速變更當前調度計劃。例如，當某臺AGV出現故障時，調度系統立刻將其負責的任務轉派給其余空閑AGV，并重新安排相關AGV的行進路線；當船只抵港時間提前時，調度系統馬上增添岸橋與AGV的作業資源，變更作業次序，保證船只可以按時完成裝卸任務。

3.5   基于多目標綜合優化的調度策略

構建多目標調度優化模型，明確調度優化的多個目標，包含最大化作業效率、最小化作業延遲、最小化運營成本、最小化設備損耗等，并采用權重系數法或層次分析法，對各個目標進行權重分配，將多目標優化問題轉化成單目標優化問題。根據碼頭的運營戰略和作業需求，對作業效率目標賦予較高權重，對運營成本目標賦予適當權重，以建立綜合優化目標函數。

基于已經建立的多目標調度優化模型，采用多目標優化算法，求解最優的調度方案。通過該算法，可獲得一組Pareto最優解。調度人員可根據實際運營需求，選取最合適的調度方案。例如，在碼頭作業高峰期，選取以作業效率為主要目標的調度方案；在作業低谷期，選取以降低運營成本為主要目標的調度方案。

4   結論

本文以自動化碼頭集裝箱裝卸設備調度優化為研究對象，通過對自動化碼頭裝卸設備作業流程和調度現狀的分析，明確了當前調度過程中存在的任務分配不均衡、路徑規劃缺乏動態適應性、多設備協同銜接不暢、對動態干擾響應能力不足、調度目標單一等問題。針對這些問題，本文從動態任務分配、動態路徑規劃、多設備協同作業、動態干擾應對及多目標綜合優化五個維度，提出了相應的調度優化策略。本文提出的調度優化策略，通過構建實時感知體系、采用先進的優化算法、建立協同通信機制和動態調整機制，能夠有效提升設備利用率、縮短作業延遲、優化設備協同作業效果、增強對動態干擾的響應能力、實現多目標的綜合平衡，為自動化碼頭提升整體運營效率提供了可行的解決方案。同時，本文的研究豐富了港口物流調度優化的理論體系，為后續相關研究提供了理論參考。

作者簡介：

劉   磊（1983-），男，河北衡水人，高級工程師，學士，現就職于津唐國際集裝箱碼頭有限公司，研究方向為集裝箱自動化、智能化。

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摘自《自動化博覽》2026年5月刊