★ 津唐国际集装箱码头有限公司 刘磊

关键词：自动化码头；集装箱装卸；设备调度；优化策略；协同作业

1   引言

在经济全球化与国际贸易一体化不断深化的背景下，集装箱运输凭借标准化和高效化的优势，已经成为全球货物运输的主要形式。港口作为集装箱运输的重要环节，其运作效率直接关系到全球供应链的顺畅与稳定。传统码头集装箱装卸以人工操作为主，存在作业效率偏低、劳动强度较大、安全风险较高、运营成本持续上涨等问题，难以满足现代贸易对港口物流高效运转的需要。在此背景下，自动化码头逐渐兴起，其通过引进自动化装卸设备、智能控制系统以及信息化管理平台，实现了集装箱装卸、运输、堆放等作业的全流程自动化，成为港口行业转型升级的必然走向。

自动化码头的核心竞争能力来自它高效的设备协同作业水平，其中自动化岸桥、自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）及自动化轨道吊组成了集装箱装卸作业的核心设备体系。三者的调度协同效果直接决定码头的作业效率、吞吐能力以及服务质量。岸桥承担船舶与码头之间的集装箱装卸， AGV负责码头前沿跟堆场之间的集装箱转运，轨道吊承担堆场内的集装箱存取，三者形成一个紧密的作业闭环。然而，在实际运营过程中，受集装箱作业任务随机、设备运行状态不断变动、作业环境比较复杂等因素影响，传统调度方案常常出现任务分配不均、设备等待时间偏长、路径堵塞、协同衔接不顺畅等问题，限制了自动化码头整体运营效能的发挥。因此，开展自动化码头集装箱装卸设备调度优化研究，建立科学、高效的调度体系，对提高码头核心竞争能力、保障全球供应链稳定有着重要的实际意义。

2   自动化码头集装箱装卸设备调度现状与问题分析

2.1    自动化码头集装箱装卸设备作业流程

集装箱船抵达港口后，首先通过船舶靠泊系统实现准确停靠；随后智能控制系统参照船舶的配载图，向自动化岸桥发出装卸指令；岸桥依照任务要求，把船舶上的集装箱卸到码头前沿的AGV上，或者从AGV上取走集装箱装到船舶预定位置；AGV在接到转运指令以后，沿着预定路线将集装箱从码头前沿运往指定堆场范围；自动化轨道吊按照调度命令，将AGV上的集装箱抓起并摆放到预定箱位，或是从堆场范围内抓起集装箱放到AGV上，实现集装箱的中转或存取操作。

当需要从堆场范围内拿出集装箱时， 智能控制系统向轨道吊下达存取指令。轨道吊根据任务要求，从预定箱位抓起集装箱并摆到AG V上， AGV将集装箱运往码头前沿或其他预定范围。若需将集装箱存进堆场， AGV把集装箱运到堆场预定范围以后，由轨道吊将其抓起并摆放到规划好的箱位。

2.2   当前调度模式现状

当前， 多数自动化港口使用的调度方法主要围绕“预设规则加局部优化”展开，即通过提前设定的作业规则，结合局部作业环节的优化算法，完成设备的调度安排。这类调度方式在港口运营开始阶段可以应对基本作业需要，具备操作简便、稳定性较高的优点。 一些港口把堆场划分成若干区块，每个区块安排固定的轨道吊开展作业，避免了不同轨道吊之间的工作冲突。 AGV则按固定路线行驶，减少了路径规划的复杂程度。

随着智能技术的不断进步， 部分较为先进的自动化港口逐渐引入大数据分析、人工智能等方法，建立智能调度平台，实现调度方案的动态调整。通过实时收集设备运行状况、作业任务进展、环境参数等信息，系统借助大数据分析手段预测作业任务量的变动趋势，提前对设备调度方案做出调整，并运用人工智能算法，实现多台设备协同调度的动态优化。

2.3   调度过程中存在的主要问题

（1）任务分配不均衡，设备利用率差异大

在目前的调度方式下， 任务分配大多依照提前设定好的规则，难以对任务数量发生的动态变化做出及时反应。当某个舱位的集装箱装卸任务数量突然变多时，负责这个舱位的岸桥就会进入满负荷工作状态， 而其他岸桥则可能空闲下来。 AGV在转运任务分派流程中，同样容易出现部分车辆任务繁重、等待时间很久，而另一部分车辆却闲置的情形。这种不均衡的任务分派导致设备使用率差异比较大，从而制约了整体作业效率的提升。

（2）路径规划缺乏动态适应性，易出现拥堵现象

AGV的路径规划常常使用固定路径或静态路径规划方法，难以应对作业环境的动态改变。当码头出现设备故障、临时作业任务加入、通道施工等状况时，固定路径会让AGV难以快速调整行驶路线，极易导致路径拥堵、作业推迟等问题。与此同时，多个AGV在同一通道行驶过程中，缺少有效的动态避让手段，容易造成拥堵，干扰转运效率。

（3）多设备协同衔接不畅，存在等待浪费

岸桥、AGV与轨道吊三者间缺乏高效的作业衔接方式，很容易出现设备无效等待的现象。岸桥把集装箱卸下来之后，若AGV没有按时赶到接货的地方，将造成岸桥闲置等待；AGV把箱子运到堆场以后，若轨道吊没能马上完成抓取作业，又会造成AGV闲置等待。或者轨道吊抓取完集装箱，  AGV还没到指定位置，将造成配合衔接较慢，难以实现码头作业效率的最大化。

（4）调度系统对动态干扰的响应能力不足

自动化码头在作业流程中易受到不少动态方面的干扰影响，如设备故障、集装箱箱型变动、船舶到港时间改变、天气恶劣等。当前调度系统对这些动态干扰因素的感知和应急响应能力不足，难以在干扰出现时马上对调度安排做出改变。例如，当某台AGV出现故障时，调度系统不能迅速把它负责的任务转交给其他空闲的AGV，造成作业任务堆积；当船舶到港时间提早时，调度系统不能及时调整岸桥、AGV这些设备的作业计划，会进一步延长船舶等待时间。

（5）调度目标单一，缺乏多目标综合优化

现在很多调度安排只盯着一个目标，比如把作业效率提到最高，却把运营开支、设备磨损、任务拖延这些同样要紧的目标给丢在一边。为了把作业效率往上推，不断给设备加码，结果设备坏得更快，而且只认一个目标的调度优化，使得综合优化结果呈现负增长。

3   自动化码头集装箱装卸设备调度优化策略

3.1   基于动态任务分配的优化策略

构建实时任务状态感知系统，并通过物联网手段和传感器技术，不间断地收集作业任务的相关信息，包括任务种类、任务数量、任务紧急程度、任务截止期限等。同时，实时采集各台设备的运转状态信息，包括设备当前作业情形、剩余作业容量、故障情况、位置数据等。将上述信息实时传送到智能调度平台，建立完整、及时的任务与设备状态感知系统，为动态任务分配提供数据支持。

采用多目标自适应任务分配方法，基于实时感知信息，建立多目标任务分配框架，并以设备使用率均衡、作业延误最少、运营开支最低为优化方向，通过自适应的优化手段实现任务的动态分配。在岸桥任务分配过程中，依据各舱位的任务数量、岸桥的剩余作业容量，动态调节各岸桥的作业范围，防止单一岸桥负担过大；在AGV任务分配过程中，依据AGV的当下位置、剩余电力、任务完成进度，将转运任务分配给距离更近、负荷更小的AGV，增强任务分配的合理程度。

3.2   基于动态路径规划的优化策略

在码头内部安装摄像头、传感器、RFID这些装置，实时地收集码头的环境相关数据，如通道拥堵程度、设备故障具体地点、临时作业地带、障碍物具体情况等，并将这些数据即时传送到调度系统里，形成一个动态的环境感知网络，为AGV的路径动态规划提供实时的环境信息。

基于动态环境感知数据，采用改进之后的A算法或者蚁群算法，实现AGV运行路径的即时规划与随时调整。在原来A算法的基础上，引入拥堵系数、动态障碍物避开系数等权重参数，使最终规划路径在满足距离最优的同时，还能规避拥堵区域和动态出现的障碍物。当AGV在行驶途中遭遇临时拥堵或障碍物时，调度系统可以即时重新规划出一条最优路径，保证AGV能够高效、顺畅地行驶。

3.3   基于多设备协同作业的优化策略

以作业流程的顺畅衔接作为核心目标，建立岸桥、AGV和轨道吊之间的协同调度框架，明确不同设备在作业时序上的关联以及衔接的具体要求。依据岸桥的作业效率与当前进度，提早安排AGV前往指定的接货位置，防止岸桥出现空闲等待；同时根据AGV的转运时长和抵达堆场的时间点，提前让轨道吊进入作业预备状态，保证AGV到达堆场之后能够马上完成集装箱的抓取或安放任务。通过这一协同调度框架，能够使各设备的作业节奏实现精准配合。

在各个设备之间布置高速且稳定的实时通信连接，确保作业数据能够即时传递与共享。岸桥每完成一次集装箱卸货作业，便立即把作业完成的消息发送到调度平台以及相关的AGV上， AGV在接收到信息后随即启动行驶指令；当AGV到达堆场时，将其抵达信息传送给调度平台和对应的轨道吊，轨道吊收到信息后马上开始抓取操作。通过实时协同通信，可使各设备之间的作业衔接实现无缝过渡。

3.4   基于动态干扰应对的调度优化策略

运用大数据分析手段，对历史作业记录中的干扰项开展统计分析，建立干扰因素预测框架，从而对潜在干扰实现提前预警。根据装置累计运行时长、保养历史等信息，预判装置发生故障的时间及概率，提前完成备用装置的调配安排。结合气象资料与船只航行信息，推测船只抵港时间的变动走向，提前变更作业安排，并通过即时感应装置，迅速察觉突发干扰状况。

当突发干扰发生时，调度系统马上开启动态调节程序，依照干扰的类别、波及区域和严重水平，快速变更当前调度计划。例如，当某台AGV出现故障时，调度系统立刻将其负责的任务转派给其余空闲AGV，并重新安排相关AGV的行进路线；当船只抵港时间提前时，调度系统马上增添岸桥与AGV的作业资源，变更作业次序，保证船只可以按时完成装卸任务。

3.5   基于多目标综合优化的调度策略

构建多目标调度优化模型，明确调度优化的多个目标，包含最大化作业效率、最小化作业延迟、最小化运营成本、最小化设备损耗等，并采用权重系数法或层次分析法，对各个目标进行权重分配，将多目标优化问题转化成单目标优化问题。根据码头的运营战略和作业需求，对作业效率目标赋予较高权重，对运营成本目标赋予适当权重，以建立综合优化目标函数。

基于已经建立的多目标调度优化模型，采用多目标优化算法，求解最优的调度方案。通过该算法，可获得一组Pareto最优解。调度人员可根据实际运营需求，选取最合适的调度方案。例如，在码头作业高峰期，选取以作业效率为主要目标的调度方案；在作业低谷期，选取以降低运营成本为主要目标的调度方案。

4   结论

本文以自动化码头集装箱装卸设备调度优化为研究对象，通过对自动化码头装卸设备作业流程和调度现状的分析，明确了当前调度过程中存在的任务分配不均衡、路径规划缺乏动态适应性、多设备协同衔接不畅、对动态干扰响应能力不足、调度目标单一等问题。针对这些问题，本文从动态任务分配、动态路径规划、多设备协同作业、动态干扰应对及多目标综合优化五个维度，提出了相应的调度优化策略。本文提出的调度优化策略，通过构建实时感知体系、采用先进的优化算法、建立协同通信机制和动态调整机制，能够有效提升设备利用率、缩短作业延迟、优化设备协同作业效果、增强对动态干扰的响应能力、实现多目标的综合平衡，为自动化码头提升整体运营效率提供了可行的解决方案。同时，本文的研究丰富了港口物流调度优化的理论体系，为后续相关研究提供了理论参考。

作者简介：

刘   磊（1983-），男，河北衡水人，高级工程师，学士，现就职于津唐国际集装箱码头有限公司，研究方向为集装箱自动化、智能化。

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摘自《自动化博览》2026年5月刊