經過對該AGV 智能制造平臺的系統架構進行論證研究后可以發現，實現該平臺主要涉及四個關鍵技術：智能生產管控技術、現場數據采集技術、大數據技術和云計算技術。威海貨架廠智能生產管控技術主要實現以下目的：自動生產排程，根據訂單情況，青島互興物流設備有限公司自動輸出排產計劃，充分調動企業生產資源的最大化利用；自動物料調度優化，減少生產裝配各環節停工待料的時間，該功能往往和車間智能物流系統協同工作發揮巨大威力；威海貨架廠家快速響應訂單變化，在實際生產中常見因為客戶緊急需求而改變原有排產計劃的情形，此功能可以充分識別排產變化帶來的影響，確保更改后的排產計劃能夠使各項目均按時交貨。 數據采集是實現 AGV 智能制造平臺的基礎，威海貨架生產廠家只有在有效解決了底層設備的采集問題后，才能實現智能化控制的需求。目前數據采集的最大難點是底層設備數據格式和通訊協議各家相差較大，互不兼容。對這一矛盾可以通過建立設備互通的聯網系統，青島互興物流設備有限公司實現設備分布式網絡通訊，程序集中式管理，使設備方便地接入整個系統。由于威海倉儲貨架該 AGV 智能制造平臺對于數據采集的實時性要求低，此方法相對于另一條解決數據采集問題的技術路線制造數據采集系統MDC更加適合。由于 威海貨架廠AGV的裝配目前還不可避免的有一定人工參與的工作量，因此把手持終端或手機 APP手動上報數據的功能納入數據采集系統非常有必要。威海貨架廠家大數據技術是近年來智能制造領域的一個熱點技術。大數據技術應用于智能制造領域又可以細分為大數據集成技術，分別對源端和應用端數據進行集成；大數據存儲技術主要解決數據量大、來源廣、數據結構復雜時數據存儲的完整性以及讀寫的速度能達到業務的要求；威海貨架生產廠家大數據處理技術包含批處理、流處理和內存計算以滿足制造業大數據處理的不同要求；數據分析技術根據業務需求，將數據提煉為知識，再以知識促成決策和應用，威海貨架是大數據技術中熱點中的熱點；大數據展現技術分別對制造過程數據進行展現，對制造歷史數據進行展現和可視化技術。威海倉儲貨架由于大數據計算對硬件要求高，選擇云計算技術對于建立 AGV 智能制造平臺就是一個經濟選擇。云計算技術不僅使復雜的數據計算變得更高效、更廉價，云計算技術還能提供豐富的應用工具，使 AGV 智能制造平臺的應用功能開發變得更加容易和快速 。
