随着我国的市场经济体制的逐步建立,市场竞争日益激烈,多个品种、多道工序和小德批量的情况在当代的中国制造业中的普遍出现。因此,就要求我国的制造企业能够在生产过程中,尽量合理地安排生产计划和工序,高效地利用现有的资源,尽可能地减少工期,从而降低企业的生产成本,增加工厂的利润。车间生产调度技术可以明显地提升车间资源配置的合理度,提高企业的生产效率,减少生产损耗,提高企业的竞争力。车间生产调度研究中的一个重要方面就是关于生产中物流的研究,这其中既包括了传统的物料供应,也包括在生产过程中,物料在加工过程中的流畅性。如果车间生产过程不够流畅,必然会导致车间生产工序位置的调整,而这些调整,就会影响到传统的物料供应流程。所以,车间生产过程的物流优化应该是一个系统的问题,既不能单纯的考虑工序的设置——即传统的生产调度,也不能孤立看成是传统的物料供应。用系统的眼光去看待这个问题,就要在生产系统中综合的考虑这两个方面的影响。在生产调度中要有预见性地认识到这会最终影响车间生产过程的物流优化。在车间生产过程中,影响生产流畅性的主要是机器设备,但是在以往的研究中,研究人员却忽略了一些次要因素,比如工人安排是否合理,就会直接影响生产时间和生产质量；又如,机床的故障率和维修率也是不能被忽略的。但是在传统的模型中,这些因素却没有被研究者充分的考虑到。本文正是针对这些次要因素做出的研究,重新建立一些生产过程中的物流优化模型。模型中加入不确定因素,由于很难准确的确定这些次要因素的影响,所以,本文结合遗传算法,对提出的数学模型进行了优化。希望能够尽可能的为物流模型的合理性,适应性做出进一步的研究。在文中,给出了其中一种流水线模型的优化过程,并在其后给出了相应的编程源代码。在最后,选取了某汽车后桥装配工段的加工数据,通过使用仿真软件Flexsim进行直观的验证。在验证的模型中主要是考虑了机床的故障率和维修率这个次要因素对于生产过程中物流问题的影响,通过前后的数据对比,体现车间生产物流模型的意义和研究价值。