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汽车总装线的物料配送需满足“多品种、小批量、高频次”的柔性化需求。物流车辆智能调度系统通过集成AGV、AMR等自动化设备，结合强化学习算法，实现物料配送的自主决策与协同作业。以广汽埃安工厂为例，其部署的200台复合机器人（AGV+机械臂）通过5G网络与MES系统实时交互，根据生产计划动态调整配送任务。

在工程实施中，系统通过SLAM导航技术实现车辆在复杂车间环境中的精准定位。当某工位需要天窗总成时，系统立即调度最近的AMR携带专用料架前往仓储区取货，途中通过激光雷达避开障碍物，到达工位后通过视觉识别精准定位装配位置。

整个过程无需人工干预，配送周期从传统的15分钟缩短至3分钟。此外，系统通过多车协同算法优化车辆路径，避免拥堵与碰撞。例如，在高峰时段，系统通过动态调整车辆速度与路线，使仓储区到总装线的通道通行效率提升50%。

智能调度的工程价值还体现在设备利用率提升上。通过分析历史配送数据，系统可预测不同时段的配送需求，提前调度车辆至待命区。例如，在换模期间，系统将部分车辆调度至低频配送区域，减少设备闲置时间。某车企的实践显示，系统使车辆利用率从65%提升至85%，年节约设备采购成本超300万元。同时，系统通过数字化管理降低了人力依赖，单条生产线配送人员减少60%，人工误差率降至0.1%以下。