中国素有“世界工厂”之称,是当之无愧的制造业大国,为了紧跟全球工业制造4.0的浪潮,中国制造2025计划也如火如荼的积极展开,中国正向着真正的制造强国大踏步前进。在这个过程中,制造型企业密切追踪客户需求变化、对生产计划与调度方案进行调整成了制造型企业快速占领市场、短期内获得额外利润实现自身发展的重要方法。生产规模曾是制造企业在市场中搏杀的主要武器,但是如今,响应市场与客户需求的速度,才是能够在企业竞争中占据优势的不二法门。快速响应客户,接受利润最大的紧急订单并在最短交货期内保质保量完成订单成为增强企业竞争力和提高经济效益的关键要素。本文将对紧急订单处理方案的研究划分为两个部分:第一部分是紧急订单的优先级确认,通过企业实地考察收集数据并查阅资料研究企业生产计划紊乱的主要原因,选取8个订单评价指标来进行各方面分析,同时引入云模型对评价指标进行处理。选取10位专家收集自然语言评价,通过云模型进行定性与定量之间的转化,把模糊的评价转化为精确可靠的数值,进而通过统计学相关知识确定评价指标的相对权重,最终订单优先级排序通过数据带入计算出来。第二部分是对包含确认接受的紧急订单在内的所有未完成订单进行计划排产,确定新的排产方案。首先依据订单中包含不同类型产品的信息将订单进行分割处理,在将混线生产换模成本以及订单延期/退单惩罚、库存成本综合考虑的基础上,建立了最大利润值目标函数。然后,运用改进后的遗传算法进行求解:采用改进的交叉方式防止基因重复与缺失,更好的契合针对订单排序问题设计的算子;为了防止陷入局部最优,采用改进后的变异方式,同时可以进一步防止基因缺失与重复。最后,以R公司2019年5月实际接受与生产的订单信息为例,对优化后的紧急订单处理方案进行验证。结果表明,改进后的方案明显优于原有排产方案,5月紧急订单给R公司带来的收入比原排产方案增加了28077元,紧急订单的利润提高了32.09%。同时减少了45次换模次数,消除了不必要的浪费,进一步提高了生产效率与产能。为企业降低了运营成本,提高了生产效率和快速响应市场的能力。该论文有图27个,表14个,参考文献76篇。