随着中国制造2025纲领的实施,我国制造业的重要性更是愈发明显,钢铁行业作为制造业的典范,对于一个国家竞争力的提高有很大的作用。在当今互联网的迅速扩张的背景下,钢铁行业要想发挥出制造强国的作用,与智能管理技术的融合是使得其快速发展的新途径,针对钢铁行业的生产计划与调度工作的不成熟,本文从钢铁行业的薄板产品选取酸轧、罩退、镀锌三个关键工序作为研究对象,以最小化加权完成时间和为目标函数分别做了研究,将制造业与智能排程方法相结合做了生产计划与调度工作。酸轧和镀锌工序皆考虑了最小经济批量,连续加工,基于顺序的换产时间,罩退工序考虑了设备约束、厚度约束、退火时间约束和并行批次约束。酸轧工序通过类与批次的确定,权重的确定、数学模型的构建和遗传算法的实现完成了生产计划与调度的工作;罩退工序通过数学模型的构建和遗传算法的实现完成了生产计划与调度的工作,该遗传算法的种群初始化和适应度函数的计算是算法的核心;镀锌工序通过数学模型的构建和遗传算法的实现完成了生产计划与调度的工作。三工序之间通过完成时间来建立联系,使得在每个单工序排程优化的基础上也得到了全工序生产计划与调度相应的结果。结果表明每个单工序的加权完成时间和皆优于相应实际生产调度所得到的结果,并且随着问题规模的增大,优越性更明显,全工序的加权完成时间和也存在同样的效果。因此,本文方法能有效提高该薄板产品的生产效率,进而提升经济效益。