切割下料与子材分架过程是板构产品生产过程中的两个重要环节。然而,由于生产车间空间的限制,装载子材的架子数通常受到严格的限制,且切割下料需要满足“一刀切”等约束。传统的生产管理往往将两个环节分开处理,即单独决策;这种方式不利于制造系统的信息集成和整体优化。本文将切割下料与子材分架两个问题进行集成考虑,并对该集成问题展开优化研究,具体地:首先,针对板构产品切割下料与子材分架集成问题,分析了其内部耦合关联关系,形成了考虑板构产品结构特点的生产优化约束集;以最小化下料方案数为优化目标,建立了该集成问题的数学模型,并设计了多阶段的求解方法。其次,考虑板构产品切割下料优化问题为NP-Hard问题,提出了将二维排样方案转化为一维下料方案的降维策略。以子材面积为决策变量,采用贪婪算法生成所有可能的一维列方案集合;进而,采用组化策略,将一维列方案还原成二维排样方案,并据此建立关于子材需求量的整数规划模型,集成Cplex递归求解出满足子材需求的排样方案候选集。然后,基于上述求解算法获得的二维排样方案候选集,设计了基于贪心规则的多叉树深度搜索算法,对排样方案候选集进行切割排序,使其能够满足架子的数量约束;若切割排序方案不满足架子数量约束,则返回重新计算下料列方案。基于此,设计了子材分架的启发式算法,对排样切割方案中的子材进行分架。以某玻璃生产车间的切割下料与子材分架工序为例,实施了本文提出的集成模型与求解算法,通过与实际生产数据对比,验证了本文方法的有效性和实用性。最后,通过对某玻璃生产车间的调研与需求分析,采用Java语言设计研发了面向板构产品的切割下料与分架集成优化系统,开展了行业化应用。该系统提供了下料切割方案和子材落架方案的集成优化功能,实现了玻璃生产前序工艺的运维优化。本论文提出的方法能有效解决板构产品的切割下料与分架集成问题,提高了原材料利用率,在一定程度上改善了车间生产柔性。