汽车制造业作为国民经济的核心支柱产业,聚集了大批高新技术和高端人才。面对日益激烈的全球一体化市场竞争环境,提高核心技术和研发能力是汽车企业的核心战略。然而,核心技术和研发能力严重依赖于对过往经验知识的积累和有效利用。冲压工艺作为汽车整车制造过程中最重要的工艺,其水平直接影响企业生产效率和汽车质量。本文将冲压加工过程中生产线停止正常运行的状态称为冲压停机问题。因此高效处理冲压停机问题成为提高企业生产效率和整车质量的有效手段。同时,员工在处理冲压停机问题时会积累足够多的经验知识,通过汇集组织内所有员工的经验知识就可以形成组织的经验知识,如何高效的利用组织的经验知识为员工处理冲压停机问题提供决策支持并且将此过程中产生的知识进行及时学习是本文研究的重点。本文以目前研究成果冲压停机问题处理知识体系和表示模型为基础,依据冲压停机问题处理知识的结构和数量特征,提出了冲压停机问题处理的搜索式推理和学习方法。收集员工在日常处理冲压停机问题时产生的经验知识,利用基于冲压停机问题处理知识的搜索式推理方法,为员工解决新的冲压停机问题提供决策支持,从而完成冲压停机问题处理知识的高效再利用,提升组织解决冲压停机问题的效率和能力；基于冲压停机问题处理知识的学习方法将搜索式推理过程中产生的新知识及时学习到冲压停机问题处理知识中,从而保证冲压停机问题处理知识的实时性、动态性和正确性。在基于冲压停机问题处理知识的搜索式推理方法的研究中,类比于人类解决问题时的思维模式,本文以冲压停机问题处理知识网络模型为基础,结合启发式搜索策略,为员工解决冲压停机问题提供决策支持。同时,由于冲压停机问题处理知识网络的结构特征,设计两种方法：在线浅层和离线深层启发式搜索,分别用来满足员工的不同决策需求。在基于冲压停机问题处理知识的学习方法研究中,本文提出了以强化学习为基础的学习策略,针对两种搜索式推理方法分别设计了相对应的学习方法,实现了对搜索式推理过程中产生的知识进行学习的目的。最后,以搜索式推理和学习方法为理论基础,面向对象分析与设计为指导思想,Javascript为开发语言,构造面向冲压停机问题处理决策支持的原型系统。并选取了某企业实际生产过程中的部分实际数据进行实例分析和系统展示以验证搜索式推理和学习方法的可行性。