近些年来,随着生产、搬运设备自动化水平的提升,智能制造车间取得了一些阶段性成果,并应用于实际生产过程中。其中3C制造行业,因其产品工艺稳定、加工路径变化小等因素,且随着行业竞争等影响,智能车间在3C制造业尤其受到关注。物流是生产过程中的重要组成部分,智能车间可以通过有效调度AGV实现高效的搬运,但是因为智能车间中工作是24小时不间断的情况,而AGV电池容量是有限的,AGV无法保证长时间连续作业,电池容量决定了AGV的运输能力。如此就需要合理的制定AGV充电策略,不合理的AGV充电策略将导致车间内的可用AGV数量减少,影响车间内的物流运输能力,降低制造系统的生产效率、降低订单的交付能力等。因此考虑AGV充电约束,在有限物流运输资源的前提下,进行合理高效的AGV充电安排是保证智能车间能在无人状态下正常运行的基础。基于本文的研究目的展开了以下几部分工作:第一,在3C制造企业—某手机中框及后盖制造企业的研究背景下,梳理了智能车间整体运行框架,对车间构成布局进行描述,结合车间内生产特点以及AGV充电流程,归纳出AGV实际运行步骤,最后总结出AGV充电问题特点并进行合理假设及详细描述。第二,针对单工序智能车间中的AGV充电问题进行了问题描述,综合考虑了车间中的实际生产情况,对问题进行模型假设,搭建了以运输任务等待时间最小化为目标函数的数学模型。接着考虑模型求解的复杂性并且结合实际车间生产特点以及AGV充电流程提出了27种组合AGV充电策略。第三,对自动化加工单元和AGV充电站进行抽象分析并利用Plant Simulation搭建仿真平台。以3C制造的某一道工序为基础,然后根据实际生产车间总体情况搭建了单工序智能车间仿真平台,结合任务特点和AGV运行特点归纳出仿真模型中任务执行机制和AGV运行机制,并提出几种性能评价指标。第四,为了验证27种组合AGV充电策略的性能表现,在搭建的单工序智能车间仿真模型中结合问题特征确定影响因子设置不同的生产环境,然后嵌入27种组合AGV充电策略进行仿真实验,得出实验结果后,采用相对偏差指数RDI对实验结果进行规划处理,最后对不同实验环境下各AGV充电策略的性能表现进行分析研究。最后,将研究成果应用于实际的智能车间当中,设计开发了AGV充电管控系统,为智能车间中AGV充电调度决策提供了支持。