船舶制造行业具有极高产业重要性,作为其基础装备设施的船舶配套零部件行业起到了重要的支撑作用,其中,船用柴油机作为为船舶推进装置提供动力的“心脏”占据了制造和生产的重要地位。船用柴油机配套零部件是面向订单的“多品种,小批量”生产模式,工艺路线转换复杂,其中热处理作为生产中保证零部件性能的核心工艺和影响零部件配套生产进度的关键工序,由于其耗时长,能耗大,已经成为制约生产的瓶颈。如何实现快速生产,同时降低能耗,成为该类企业亟需解决的核心问题,也是企业实现降本增效和提高行业竞争力的关键。本文以国内某大型船用柴油机配套零部件生产企业为背景,研究了热处理过程多批次组批的作业车间调度问题。分别以生产能耗和制造时间为优化目标,围绕热处理过程中的组批和调度环节,考虑工件任务的体积差异和动态到达性,从调度机制、优化模型、优化算法等方面展开研究:首先,针对热处理车间优化调度问题,建立了一种基于时间和空间的热处理作业车间调度问题总体架构。分为基于空间的静态调度和基于时间的动态调度两个阶段,对每一个阶段内的假设条件、数学模型、组批和调度、解决方法四个层次的内容做具体说明,阐述了架构中各阶段,各层次之间的关系。其次,综合考虑工件同时到达热处理车间,以及后续热处理工序环节工件到达时间的不确定性情况,提出了一种“前期-后期”的热处理车间调度机制来求解此热处理过程多批次组批的作业车间调度（JSSMBL）问题。前期主要解决工件同时到达热处理车间的静态调度问题;后期主要解决热处理工序环节工件到达时间不确定引起的工件动态到达的调度问题。研究了工件体积、批次体积、热处理炉体积以及三者之间的关系,建立了基于体积组批的JSSMBL模型,分别在前期设计了基于体积组批的SDVJS-VMA启发式算法,在后期设计了基于事件触发的改进前瞻组批LAB策略的BV-LAB算法,重点考虑体积关系因素,采用综合二者的SVBL启发式算法对模型进行了求解,以解决减少体积偏差率和提高批次装载率的问题。通过算例和与其它算法的比较验证了算法的优越性。再次,考虑工件动态到达热处理车间的情况,以最大完工时间最小为优化目标,建立了一种带到达时间的JSSMBL问题模型。模型以工件到达时间进行优化组批,能够更高效地利用热处理炉,从而降低热处理能耗和成本。设计了一种改进遗传算法对该模型进行求解,生成较优的调度方案,其中设计了基于阶段和工序的编码规则和新的交叉、变异算子使算法能够更好地求解该模型,提高了算法的局部搜索能力。通过算例和与其它算法的比较验证了算法的优越性。最后,基于所提出的两种优化算法,结合船用柴油机配套零部件热处理车间生产实际,对本课题组所研究的可配置MES进行二次设计并开发了包含热处理调度功能模块的船用柴油机配套零部件热处理管理系统,取得了较好的效果。