随着物联网装备和信息技术的发展与产业化,制造业的生产水平也在不断提高,加之消费者对多样化产品需求的增多,使得多品种、小批量的生产模式逐渐成为了提升企业竞争水平、快速响应消费者需求变化的主流生产方式之一。M公司是一家从事硅片生产的大型半导体企业,其具有产品种类多、个性化需求高、生产耗能高等生产特征。同时,该企业的车间生产工艺流程属于柔性流水车间调度问题。虽然企业进行了一定的信息化改善,但是目前并没有充分利用其信息系统,尤其对生产数据的挖掘处理分析等生产调度问题处理不足。为此,本文以M公司为例,对该生产模式下的柔性流水车间调度问题进行研究,利用NSGA-Ⅱ算法（带精英策略的快速非支配排序遗传算法）和多目标优化理论,将最小化完工时间、总延期时间和耗能成本作为车间调度优化目标,以期增强车间的优化调度能力,提高企业的生产效率和效益。本文首先根据柔性流水车间的生产特点,同时选择将最大完工时间、总延期时间、总耗能成本作为此次多目标优化模型的三个目标函数。在完成构建柔性流水车间多目标调度优化模型后,选择在NSGA-Ⅱ算法的基础上进行改进,将改进后的该算法,作为模型的求解算法。其次,通过对M公司概况和产品的调研及车间排产的流程分析,发现车间调度的具有主观性、随意性强的缺点,给企业生产造成了诸多问题。本文将企业的切磨车间作为建模对象,利用改进的NSGAⅡ算法对该车间多目标调度优化模型进行求解,同时采用覆盖率和超体积评价指标与原NSGA-Ⅱ算法进行对比,验证了改进后的算法的优越性。最后,利用AHP-熵值法设定权重,对利用改进后的算法求解得到的一组Pareto最优近似解集进行评价选择,得到优化后的调度方案在完工时间、总延期时间、加工成本、设备利用率等多个指标上均优于原调度方案。