随着多品种小批量生产方式的发展,企业生产类型开始从单一的按库存生产(MTS,MAKE TO STOCK)或按订单生产(MTO,MAKE TO ORDER)方式向两者混合转变。目前,MTO/MTS混合的生产模式已经在食品、电子、机械等行业得到了长足发展。本文以BC公司AE1.1小组的实际生产情况为基础,通过对小组产品的特点和数据分析,优化了部分产品需求预测,以预测产品数量为基础,构建了考虑单位产品消耗产能不确定、单位产品收益不确定等因素的面向多批种小批量生产方式的MTO/MTS混合型柔性生产计划模型,帮助企业制定合理的柔性生产决策。首先,从多批量小品种生产方式研究现状、汽车零部件需求预测研究现状和柔性生产计划制定研究现状3个方面进行文献综述,总结前人研究中值得借鉴的方法及其研究中存在的不足。结合BC公司生产的实际情况,总结公司生产过程中存在的问题,如产品需求预测误差大、生产计划柔性不足等。基于前人的研究成果,提出构建面向多品种小批量生产方式的产品需求预测模型、MTO/MTS混合柔性生产计划优化模型的方案,以解决公司生产决策中存在的问题。其次,通过对BC公司AE1.1小组的18种产品进行分类,选定料号为096、020、011的三种产品进行预测优化。处理历史数据中的异常值后,根据数据间的内部规律,选定GM(1,1)模型预测096料号和020料号的需求,选定自适应动态指数平滑和算术移动平均混合的方法预测011料号的需求。预测模型拟合效果较好,均方误差分别为3.34%、5.3%和6.9%,与企业的15%相比,有明显的改善。而后,在考虑了产品单位消耗不确定、单位收益不确定以及生产资源可靠度的三种情形下,建立公司面向多品种小批量生产方式的MTO/MTS混合柔性生产计划线性规划模型,并根据不确定理论将模型中不确定参数转化成确定性参数。以BC公司实际生产数据为基础,从路径选择、信息素更新、路径启发因子等方面设计蚁群算法对数学模型就行求解,算法收敛性较好,能较快的求得满意解。算法求解结果表明,给定约束条件下公司柔性生产计划总收益为731590元,其中超市库存、必须接受订单全部生产,其他订单选择性生产。对比原始生产方案,总收益增加17084元,提升幅度为2.4%,单位产能可以获得更高的收益。最后,本章从生产参数不确定、需求变动以及预测可信度变动三个方面出发对柔性生产计划的灵敏性进行分析。通过观察不同情景下生产计划收益的变化,总结各参数对生产计划收益的影响,以帮助公司决策者制定相关的对策。