日本Space Data公司開發(fā)了基于空間智能的物流仿真系統(tǒng)。該系統(tǒng)作為其機器人基礎平臺“RobotBrain”的導入前驗證功能之一，可在虛擬三維空間中重現(xiàn)倉庫內(nèi)自動導引車（AGV）與叉車的運行軌跡，協(xié)助企業(yè)在設備采購與布局規(guī)劃階段，提前對比不同車輛數(shù)量與擺放位置對作業(yè)時間及通行擁堵的影響。

面對倉儲領域人力短缺，企業(yè)普遍考慮引入無人搬運設備。但在有限場地與通道內(nèi)，設備的具體配置與停放位置往往難以直觀判斷。實際運營中常出現(xiàn)增加車輛無法縮短處理時間、或待命車輛阻塞通道引發(fā)擁堵等問題，后期調(diào)整布局或追加投資需耗費大量時間與成本。

該仿真系統(tǒng)以小型倉庫3D模型為基礎，完整還原了從貨車入庫、AGV搬運、叉車上架到出庫的全流程。系統(tǒng)結合貨架、立柱、墻壁及其他車輛的相對位置進行動態(tài)推演。測試結果顯示：當僅配備1臺叉車時，單純增加AGV數(shù)量并未縮短整體作業(yè)時間；將叉車增至2臺后，作業(yè)時間由約60分鐘降至約36分鐘。此外，通過優(yōu)化交接臺的擺放位置，在保持作業(yè)效率不變的前提下，AGV擁堵次數(shù)可從8次降至0次。結果表明，該場景下制約作業(yè)效率的關鍵瓶頸在于叉車數(shù)量而非AGV數(shù)量。

物流運營商及計劃引入自動化設備的貨主企業(yè)可借此系統(tǒng)在采購決策階段，預先評估不同配置方案下的效率與擁堵趨勢，為投資優(yōu)先級排序提供數(shù)據(jù)參考。Space Data表示，未來計劃將該仿真功能與實際倉庫圖紙及運營數(shù)據(jù)深度結合，持續(xù)擴充RobotBrain平臺對物理AI設備的導入與運維支持能力，并向更廣泛的工業(yè)現(xiàn)場推廣。

資料來源：PR TIMES；原文發(fā)布日期：2026-10-30。本文為資料編譯。