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Abstract In modern manufacturing workshops, there are path conflicts and collisions between automated guided vehicles (AGVs), which affect the efficient scheduling efficiency of the workshop. To address this issue, a manufacturing execution system is introduced to optimize resource management and scheduling. This system combines the shortest path algorithm with a hybrid genetic algorithm to develop collision-free driving paths for AGVs. The results showed that after 20 iterations, the adaptability of workpiece transportation remained stable at 100, with an average of 9 workpieces per day for AGV and a completion time of 2,731 min. In addition, there were no vehicle conflicts between 750 and 1,000 min. These findings indicate that the proposed system improves the scheduling flexibility and efficiency of the manufacturing workshop, while minimizing collision risks to the greatest extent possible. Future research can explore extending the system to larger scheduling requirements and consider complex scheduling constraints comprehensively.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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