随着经济的发展和科学技术的进步,企业生产效率不断提高,产品更迭速度日益加快,客户需求日趋多样化和个性化,多品种、小批量生产成为了企业的主要生产方式。而车间调度是企业生产制造和管理的核心环节之一,优化作业车间排产不仅能够提高企业资源利用率和客户响应速度,而且还可以提高企业的整体生产管理水平,实现满足未来复杂多变市场上多样化和个性化的需求。目前针对多品种、小批量调度管理研究大多是采用传统的调度方法处理,即分为纯加工和纯装配调度问题。这种处理方法在处理具有树状工艺结构的复杂产品,不但割裂产品生产中加工和装配的内在并行性,而且会影响到产品的生产的品质和效率。因此,研究复杂产品的加工和装配并行处理的综合调度问题具有重要的学术价值和工程现实意义。然而,约束理论认为任何生产系统必然存在有瓶颈环节,它控制着整个系统的运作节拍,限制着整个系统的有效最大产出,而且制约着其他环节能力的发挥。要想提高系统的最大产出,对系统中瓶颈进行识别并加以利用和管理是最有效的方式。目前针对瓶颈识别分为先验瓶颈识别和后验瓶颈识别,前者是指在任务开始之前可以快速的识别出系统中的瓶颈信息,后者则是在系统运行一段时间后或已获得最优的调度方法基础上识别系统瓶颈,这极大的降低了瓶颈信息对排产重要指导意义。在瓶颈处理方面也分为两种策略:一是增加瓶颈设备;二是利用瓶颈信息。对于第一种策略由于瓶颈设备大多较为稀缺,价格昂贵,折旧费用高,这将导致着生产成本增加,同时这种策略在出现瓶颈漂移现象即新的瓶颈产生变得不太实用,经济性不高。第二种策略则是在生产任务开始之前快速的识别出瓶颈信息,然后利用TOC理论中瓶颈主导非瓶颈,非瓶颈满足瓶颈生产需要的理念,将瓶颈信息作为生产排产的启发信息加速优化排产,实现资源的合理配置。因此对生产系统的瓶颈环节进行识别并加以利用对于优化排产具有重要的指导意义。本文首先对车间调度中瓶颈识别及利用现状进行总结和分析,指出瓶颈信息作为车间排产的启发信息优化排产的重要作用,同时对复杂产品综合调度研究存在的问题进行了分析,进而提出从系统瓶颈的角度研究复杂产品综合调度问题。其次针对上述的研究方向,提出基于瓶颈工序识别的复杂产品综合调度方法。首先对复杂产品综合调度问题进行描述并建立其数学模型,其次针对作业车间中的瓶颈工序进行了定义,按照此定义采用基于TOC和灵敏度分析的方法进行瓶颈工序的识别并介绍了具体步骤和流程。然后在瓶颈识别的基础上,介绍了基于改进遗传算法求解该问题的总体业务流程和关键技术,主要包括多参数级联编码方法、解码流程以及改进的交叉和变异算子。最后通过实例仿真验证该算法的可行性和优越性。然后,针对实际生产过程中经常会出现一些动态干扰事件,如机器故障、紧急插单、订单优先级变更等情况,对作业车间动态调度进行研究和分析,结合上述研究成果提出基于瓶颈工序的混合重调度策略,针对车间实际中经常出现两类典型事件:机器故障和紧急插单,提出处理流程,并通过实例仿真对所提方法进行有效性和优越性分析。最后,基于以上研究内容和成果,在课题组已开发的MES基础上设计复杂产品综合调度信息系统,主要包括基础信息管理、综合调度数据管理和复杂产品综合调度优化功能,并将该系统在重庆某机械加工车间试运行。