在制造业生产过程中，厂内物流效率直接影响着整体运营成本和交付周期。随着智能制造的推进，传统依靠人工调度的物流模式已难以满足精益化生产的需求。本文将通过一个典型制造企业的案例分析，探讨如何通过车辆管理系统实现路径优化，从而显著提升物流效率。

某大型汽车零部件制造企业面临着厂内物流效率低下的问题。该企业占地面积达15万平方米，拥有8个生产车间和3个仓库，日常需要调度30多台物流车辆进行原材料和成品的转运。原先采用人工调度方式，经常出现车辆空驶率高、等待时间长、配送不及时等问题，导致物流成本居高不下。

为解决这些问题，企业引入了智能物流车辆管理系统。该系统通过以下关键技术实现了路径优化：

1. 实时定位与数据采集

系统为每台物流车辆安装GPS和RFID设备，实时采集车辆位置、速度、载重等数据。同时与MES系统对接，获取生产计划和物料需求信息，为智能调度提供数据支持。

2. 动态路径规划算法

系统采用改进的遗传算法，综合考虑运输距离、车辆载重、优先级、道路状况等多重因素，实时计算最优路径。当出现突发情况时，能在30秒内重新规划路线。

3. 智能调度中心

建立中央调度平台，通过可视化界面实时监控所有车辆状态。系统自动分配运输任务，避免人工调度的主观性和滞后性。

实施效果显示，该系统帮助企业实现了：

- 车辆空驶率降低42%

- 平均运输时间缩短35%

- 物流人力成本减少28%

- 准时交付率提升至98.5%

该案例表明，通过智能化的物流车辆管理系统，制造企业可以显著提升厂内物流效率。未来随着5G、物联网等技术的发展，厂内物流将向更智能化、柔性化的方向发展，为制造业数字化转型提供有力支撑。