随着现代工业的发展,产品的个性化定制程度越来越高,这就使得面向订单型(Engineering to Order,ETO)设计制造企业在现代工业中占据越来越重要的地位。而对于ETO型企业,因其生产过程中随机因素较多,这就造成其产品的生产制造过程不稳定、订单交货期滞后严重等问题。而对于作为ETO型企业核心竞争力之一的项目交货期,现有的比较有效的管理方法是基于负荷控制(Workload Control, WLC)的交货期预测方法。但是,要想准确的预测项目交货期,必须要能对车间的生产负荷界限予以准确的确定,而其中最为常用和关键的就是对其车间各工序的缓冲区容量值进行设置,即车间缓冲区配置问题(Buffer Allocation Problem, BAP)。因此,对一种能有效的进行缓冲区配置及优化方法的研究就显得十分迫切及有意义。考虑到ETO型企业在制造过程中的主要随机因素,本文将运用负荷控制及排队网建模的相关理论,结合仿真建模的方法,以多级柔性流水车间(FFS)为研究对象,对其车间各工序缓冲区容量配置及优化进行研究。具体研究内容如下首先,本文介绍了目前常用的负荷定界方法及其局限性,接着通过分析产品类型可以当量化为单一类型工件的柔性流水车间生产过程的特点,进而阐述了车问负荷定界与缓冲区容量配置之间的关系。然后对缓冲区配置问题的目标函数进行了分析及选择。其次,采用状态空间分解法,通过分析柔性流水车间(FFS)的排队网模型节点所出现的各种状态,画出节点状态转移图,列出状态转移速率平衡方程,同时阐述了对状态转移速率平衡方程的分类及求解方法,并推导了能反映系统性能的统计指标计算方法。然后基于MS Visual Studio与MATLAB软件开发了一套用于求解柔性流水车间的状态转移平衡方程的程序,并进行了算例对比,以说明其有效性。接着,为了能将缓冲区容量配置的解决方案推广到更大型、更复杂的制造系统中,本文构建了一个基于仿真软件eM-Plant的八级柔性流水车间仿真模型,并对该模型的缓冲区容量配置优化设计了一组算例,通过将该模型的仿真统计结果与文献中结果进行对比,说明了利用仿真统计的方法也是一种较为有效的BAP求解手段。最后,针对一个八级柔性流水车间模型,分别通过两种启发式算法设计了一系列算例,求得系统载满足预设拒绝率前提下,分别以最短工件平均加工期和最大化设备利用率为目标函数,求得该模型所对应各节点缓冲区的最优容量值,并将所选取四个指标的数值计算结果和仿真统计结果进行了对比分析,并对系统性能进行了详细的分析验证。本文通过运用负荷控制和排队网建模相关理论,构建了一个适用于随机环境下柔性流水车间(FFS)的缓冲区容量配置优化模型,介绍了数值求解及仿真统计的详细流程,并给出了相应算法其计算过程,设计并开发了相应的配套软件工具,为基于负荷控制的车间各节点缓冲区容量配置及其优化,提供了合理的参数设置依据。