热处理是现代制造业特别是装备制造业的重要组成部分,是保证金属制品内在力学、物理、化学等使用性能和形状尺寸稳定性的关键工序。目前热处理是我国制造业信息化中最薄弱的环节,成为产品全生命周期信息集成的瓶颈。本文总结分析了目前我国热处理信息化发展现状及生产特点,并在此基础上对物联网技术、MES、调度算法等技术进行了研究分析,提出了一套针对热处理行业的车间制造模式信息化系统—基于物联网的热处理智能系统。以热加工过程中的工艺制定、生产调度、实时测控为研究重点,针对这些关键问题和相关技术进行系统的研究。主要研究内容：1.对当前热处理企业的业务流程、生产特点及信息化状况进行了分析研究,在此基础上对信息技术、物联网技术进行了研究,设计了物联网下的四层热处理智能系统的整体框架。2.针对目前热处理企业依赖工艺员的经验进行生产指导,因缺乏经验而导致生产过程中返工频繁、异常制品不能得到及时处理等问题,研究了一种基于Web的工艺制订专家系统。在知识库的设计中选择采用可进行并发操作、具有数据容错、安全保密和完整性查询、Web服务功能的DBMS来管理知识库；推理机采用距离-权值的推理策略,通过计算事实库中的案例与给定问题的距离,计算新问题中过往案例的权值,最终得到推理结论。Web工艺制订专家系统使得管理人员通过Web浏览器即可与专家系统进行交互,根据输入的信息(材质、技术要求等)进行工艺自动制订,通过其中的工艺咨询子系统对生产过程中异常制品的分析处理,并可以通过生产过程中的实际案例对专家系统的工艺知识库进行优化。3.结合热处理的自动化信息化当前实际状况,采用RFID技术、智能传感、工业以太网等技术对生产设备进行智能化改装,然后采用WSRF技术对现场设备进行网格封装,通过网格资源的信息的更新及通知机制,实现对生产过程的实时监控及例外事件的消息推送。4.对热处理企业车间调度特点进行了分析,针对多目标调度问题进行了研究。研究了一种改进的基于偏好的多目标粒子群优化算法(IPMOPSO)。在算法中通过采用非精确数值表示偏好信息的方式来避免搜索区域过小、解过早收敛于局部极值等问题。设计模拟“立法程序审议表决”的方式来处理偏好信息,然后将强排序"Pareto支配”与决策者偏好信息结合的方式生成群体的偏好解集。在提高算法搜索效率的同时,使得解的群体朝着决策者感兴趣的区域发展。最后通过仿真实验并与其他文献中的多目标调度算法进行对比,结果表明了本文所提算法的有效性、可行性。5.设计并开发了物联网下的MES原型,并对系统的主要功能和实际使用情况进行了介绍。