穿梭式貨架系統(tǒng)已廣泛應用于高密度倉儲場景，其核心效率依賴于穿梭車的調(diào)度邏輯與路徑優(yōu)化能力。傳統(tǒng)方案多采用“先入先出”“批次優(yōu)先”等基礎邏輯，但在SKU多樣、頻次不均、任務交叉密集的倉庫中，易產(chǎn)生調(diào)度沖突與等待瓶頸。

        目前行業(yè)前沿做法是引入動態(tài)路徑規(guī)劃算法（如A*路徑修正、圖論拓撲法），結(jié)合AI模型進行歷史作業(yè)數(shù)據(jù)訓練，實現(xiàn)預判性調(diào)度與貨位熱度分析。我司開發(fā)的“SmartTrack智能調(diào)度模塊”，已在多個電商立庫中實現(xiàn)動態(tài)貨位分配與分布式車隊調(diào)度，系統(tǒng)吞吐效率提升30%以上。

        該類技術(shù)的持續(xù)突破，也為未來“全無人倉庫”運行打下了技術(shù)基礎。