柔性作业车间生产过程中,由于紧急插单、机器故障等动态事件的发生,使得既有调度方案运作低效、甚至中断的情况时有发生。如何积极应对频发的动态事件,合理进行工艺规划与车间调度,可以保障订单交货期准时交付的同时提高客户满意度,是当前柔性作业车间集成优化研究中的热点问题。同时研究基于动态事件的工艺规划与调度集成,对提高企业的生产效率,增强自身的竞争力等方面具有一定的现实指导意义。本文以M公司柔性作业车间为研究对象,针对其交货期延迟率高及客户满意度低的问题进行分析,提出了一种基于动态事件的工艺规划与调度集成优化的解决方案。首先,对订单优先级进行确定,将模糊三角函数运用到加工时间的表达上,并考虑了紧急插单和机器故障两种动态事件,构建了以模糊完工时间和调度偏离度为优化目标的工艺规划与调度集成模型,并对所提模型进行有效性验证,为柔性作业车间重调度问题的研究奠定了基础;其次,设计了一种改进蝙蝠算法,该算法在传统蝙蝠算法的基础上引入外部精英蝙蝠集、全局学习策略、变异操作以及动态调节机制,以实现多目标优化,增强了算法的全局搜索能力和种群的学习能力,避免算法陷入早熟;并提出一种G1-IEVMITOPSIS方法,利用决策各项优化目标的重要程度对帕累托解集进行最优解选择;将改进蝙蝠算法、传统蝙蝠算法以及改进遗传算法进行算例测试,验证本文算法的有效性;最后,结合M公司柔性作业车间的加工信息,对其进行求解,得到两种动态事件下完工时间、调度偏离度以及交货期延迟率最优的调度方案。本文提出的基于动态事件的工艺规划与调度集成优化的解决方案,能够有效减小紧急插单和机器故障对生产的影响,为M公司提供快速响应、高效的车间调度方案,使其交货期延迟率降低了33%,进而提升了公司的服务评价,获得更高的客户满意度,为企业实现科学化生产与管理提供了参考。