定制型装备企业产品种类繁多、交货期短,其生产运作过程是一个新项目到达和完工项目离开的过程。传统项目管理中,在制定项目基准计划时通常只考虑当前承担的项目,而未考虑未来新项目对现有生产的影响。在工程实际中,企业每天新到达的项目数量、类型以及具体的项目信息都是不确定的。由于所制定的基准计划未考虑新项目的影响,项目执行过程中若受到新项目的冲击,很容易导致无法按照计划如期完成,进度滞留,产生大量拖期成本。制定基准计划首先需要合理地估计宏观资源能力,其往往难以定量描述。主要是因为定制装备企业大多采用以项目为主导的强矩阵型组织结构,此组织结构中构成人员将不再固定。此外,每一套定制装备都属于新产品,产品之间的结构样式存在较大差异,其加工难度及工时资源需求有所不同。由于缺乏足够的先验知识,管理人员往往只能凭经验大致估计任务工期的取值范围。显然,无法准确估计宏观资源能力,必然无法制定出合理的基准计划。为此,本文将研究基于机器学习的定制装备宏观资源能力估计模型与基准计划决策模型。具体的研究内容如下:（1）定制装备宏观项目基准计划制定过程及问题分析。首先分析基准计划决策过程,接着对基准计划管理中存在的问题进行分析,分别从设计返工任务调度过程和新项目随机到达对基准计划的影响进行阐述。最后分析总结了定制装备企业项目管理过程中的特点与难点,并给出基准计划解决思路。（2）针对宏观资源能力估计问题,提出以宏观任务工期加以衡量,并利用监督式机器学习方法训练其预测模型。其中,训练样本是根据实际数据中的规律设置算例,利用仿真方法得到。本文设置了多种交货期和多种调度规则生成仿真数据,从不同角度去分析模型性能与预测精度。实验显示线性回归和贝叶斯回归模型表现最好,且贝叶斯回归在各种环境下表现稳定;另外,以LST规则调度生成数据训练出模型的决定系数R2表现最佳。（3）在获得宏观任务工期预测模型的基础上,采用启发式规则及模拟退火算法制定宏观项目基准计划,并从鲁棒性角度分析所提方法的优劣性。其中,解鲁棒性是指宏观任务完成时间与计划时间的相对偏差,质鲁棒性是从总完工时间、总拖期、总加权拖期和平均项目完成时间四种目标值加以分析。对定制装备项目进行分层计划与调度仿真实验,结果证明了模拟退火制定基准计划与启发式规则制定基准计划相比,无论从解鲁棒性还是质鲁棒性,模拟退火都优于绝大部分规则。（4）开发了一套宏观项目基准计划管理系统,系统中嵌入了本文所研究的机器学习宏观资源能力估计模型和基准计划决策方法,实现了自动根据历史数据生成宏观任务工期估计模型和制定基准计划。该系统将辅助管理者进行项目基准计划管理决策。