以全球竞争加剧和消费者个性化需求日益明显为特征的市场环境下，制造柔性作为应对内部和外部环境不确定性的关键能力被当今各制造企业提高到了至关重要的竞争战略地位。物料搬运作为制造系统的基本部分之一服务和贯穿于整个生产工艺流程，其自动化的实现极大地提高了制造系统的效率。而在自动化物料搬运系统中计算机控制技术的广泛应用，使操作员不再仅是物料搬运任务的直接执行者，而是逐渐转向承担监督、计划和决策等认知任务，因此，狭义的机械自动化水平已无法全面反映存在的问题。如何测量和分析物料搬运系统的机械和认知自动化水平？二者尤其是后者如何影响制造柔性？系统通过什么方式提供什么信息能够更好地支持物料搬运操作员，从而实现制造柔性的提高？这些都是值得研究的重要问题。本论文针对生产制造中的物料搬运系统，结合其特点，尝试建立了物料搬运系统自动化水平的测量分析方法框架，并基于该方法框架在实际生产线上实现了物料搬运系统自动化水平（机械和认知）的测量和分析；通过仿真实证的方法，研究了物料搬运系统自动化水平，尤其是认知自动化水平对制造柔性的影响，以及基于此的制造柔性优化；讨论了物料搬运系统信息流的改进思路。研究结果显示，物料搬运系统自动化水平的提高使制造柔性得到了明显改善；但优化不同物料搬运活动引起的自动化水平提高越多，制造柔性的改善不一定越大；物料搬运系统的认知自动化和信息流的改进使制造柔性得到了显著提升；从信息内容上，提供基于特定任务的信息以及图形化的控制界面信息，能够减少操作员对信息的再次处理和处理障碍，从信息显示方式上，根据物料搬运系统面临的“及时处理故障避免搬运活动失败导致零件损坏和停机”问题以及操作员移动性强的特点，结合运用不仅限于视觉的多种信息显示方式（如听觉、触觉或多通道）将有助于物料搬运操作员对环境变化及时响应。研究过程和结果也表明，建立的物料搬运系统自动化水平的测量分析方法框架是可行有效的。