机械产品装配作为生产过程的最后一个阶段,在生产中占据至关重要的地位,而物料配送的准确性、及时性是装配作业高效进行的重要保证。尤其对于结构与装配工艺复杂的机械产品,在其装配过程中存在各种不确定的干扰因素,使得原有的配送计划严重偏离实际需求。当前主要采取事后被动调整措施解决不确定条件下装配作业过程中的物料配送问题。这种措施往往缺乏及时性,导致装配作业等待时间增多,交货期延迟,从而给企业效益带来损失。为了实现由事后调整模式向事前预测、事中控制模式的转变,本文旨在研究不确定条件下装配车间物料配送时间节点的预测以及物料的动态追踪方法,具体包括:(1)以Y公司A型产品装配车间为例,分析不确定条件下装配生产过程中常见扰动的产生机理,从客户端、装配生产端和零部件供应端对造成扰动的干扰因素进行分类。(2)在对干扰因素分析的基础上,提出了“综合时间需求因子—△T”时间变量,实现对干扰因素的数字化描述。根据△T的大小对工位状态进行定义,并分析工位状态转移的马尔科夫性,利用马尔科夫预测模型实现对物料配送节点的预测。引入“动态误差补偿”提升预测精度;以信息熵为理论基础,建立以“配送可行性时限”和“配送准确度”为指标的评价方法。(3)实时信息采集分析是实现物料配送时间节点预测的基础,首先对物料进行分类,建立产品装配关系模型,将装配过程信息与装配节点进行关联。然后结合条码与二维码技术,设计了针对不同种物料的装配过程信息采集流程。在此基础上建立信息关联矩阵,引入颜色集实现对物料的可视化跟踪。最后,通过Y公司实际应用验证,配送可行性时限和配送准确性相对传统经验制定方法有了明显提升,验证了该方法的有效性与可行性。本文研究成果有助于技术水平相对落后的离散型制造企业提升生产效率。