作为一种面向制造全流程的大规模集成网络,制造物联网包含数据采集、传输、处理、控制与服务等过程,实现了复杂工业制造全流程的优化调度控制与动态信息服务。在数据实时传输层,制造物联网存在着网络结构高度异构、无线网络大尺度多跳、网络拓扑动态变化、传输数据类型繁多等特征,现有的网络传输策略很难满足大规模异构混杂网络内不同业务特定的QoS需求。针对制造物联网数据传输过程中存在的负载不均衡、实时性可靠性难以保障等问题,本文在分析制造物联网网络架构的基础上,结合当前国内外研究现状,根据制造业特殊环境特征和需求,对制造物联网基于负载均衡的实时可靠传输策略进行了深入研究,具体工作如下：(1)通过分析制造物联传输网络结构和特征,构建制造物联传输网网络架构,并分别介绍了两种常见的网络数据传输策略—分簇路由策略及多路径路由策略。(2)设计基于负载均衡和能量有效的动态自适应分簇策略。通过对制造物联网终端接入层进行分簇管理,屏蔽了终端层的异构性。分簇方式综合考虑负载均衡和能量有效两个因素,利用PPR离散粒子群算法搜索最佳分配方案,从而合理划分出各个无线Mesh路由器负责的簇范围。对于制造物联网中因数据流流量大小动态变化导致的负载不均衡和网络拥塞有很好的抑制作用,同时各类终端的动态泛在接入对负载均衡度影响较小,网络延展性强,利于大规模网络部署。(3)设计基于遗传算法的实时可靠多路径路由策略。针对离散制造物联网中动态大业务数据流传输的多维度QoS需求,提出一种制造物联网实时可靠的多路径路由策略MPCRA-GA。算法首先通过改进的DSR协议获得遗传操作的初始种群,多次遗传操作迭代操作后输出最优路径合集,源节点在构造的多路径中,按照基于路径代价的轮盘赌概率选择方式分配并发送数据,在保证时延、可靠性等QoS要求的同时也均衡了负载。遗传算法较好的全局搜索能力和非定向性,对于路径寻优有较突出的表现。最后对两种算法进行仿真实验,仿真结果符合算法预期：基于负载均衡和能量有效的动态自适应分簇策略屏蔽了底层终端的异构性,并且实现了较低的通信代价下各簇负载的均衡；基于遗传算法的实时可靠多路径路由策略提高了数据传输的实时性和可靠性,并均衡了多条传输路径的通信负载。