信息技术的飞速发展大大加快了产品的设计、制造和服务速度,速度已成为影响制造企业核心竞争力的关键要素。而作为影响制造响应速度的因素之一,设备的维护问题备受关注。设备故障的突然发生,不仅会增加企业的维护成本,而且会严重影响企业的生产效率。为此,智能维护技术应运而生。所谓智能维护,是采用性能衰退分析和预测方法,结合现代电子信息技术,使设备达到近乎零故障性能的一种新型维护技术。2002年,智能维护被美国财富杂志评选为未来制造业最热的三项技术之一。本文的研究是建立在与美国“智能维护系统中心”长期合作研究和开发实践的基础上的。本文旨在智能维护的高层决策及优化领域作出一定贡献,以推动智能维护技术在中国的发展、普及和应用。首先,本文在分析智能维护信息流与传统维护方式不同点的基础上,提出了生产系统智能维护决策与优化过程中的信息流及工作流方式;提出了智能维护三层维护决策体系,即设备层、系统层和商务层;规划了相应的决策支持平台。然后,本文提出了生产系统智能维护设备层和系统层的维护策略和维护模型。通过分析、对比现存的设备层维护策略和决策模型的优缺点,提出了基于役龄递减因子和故障率递增因子的混合式故障率演化规则,建立了有限区间内基于设备可靠性的设备层智能维护修复非新模型。在此基础上,基于智能维护系统层设备信息短时有效的特点,以由不同设备组成的无中间缓冲站的串行生产系统为研究对象,采用动态规划方法建立了一种基于设备可靠性的多设备串行生产系统机会维护动态决策及优化模型。之后,本文以3设备串行系统为例进行了实例仿真和分析。最后,考虑到企业的现有实际情况,以智能维护为中心,提出了多维护方式下的智能维护决策及优化理论。在分析多维护方式下的维护决策理论的概念、特征和企业需求的基础上,提出了多维护方式下的智能维护决策及优化流程,并对其中的方法体系进行了详细的分析和研究。本文的研究工作是智能维护技术的重要组成部分,其可为制造企业生产系统维护的现场调度提供强有力的决策支持。同时,多维护方式下的智能维护理论的提出也为现有条件下企业维护活动的组织与开展提供了理论指导。