汽车行业作为综合性的制造和组装工业,其生产过程中集中了许多先进的技术和工艺,随着汽车行业的发展,技术优势和知识创新取代了原始资本成为汽车企业新的竞争优势,因此现代汽车企业对知识管理尤其是对生产运作层的知识管理的需求日益迫切。冲压工艺作为汽车生产中的第一道工序,其生产状况直接影响汽车生产的成本和质量。但是在冲压生产中频繁出现停机问题即生产线停止运行的状态,成为汽车企业进行冲压生产管理的瓶颈。然而,企业员工在处理这些停机问题的过程中会积累了大量的经验性知识,构成了企业重要的知识资本,也是企业进行冲压生产管理的一个重要突破口。因此,本文从知识管理的视角出发,将汽车企业的生产管理与停机问题处理知识的管理相结合,为汽车企业提供相应的生产管理方法。本文以停机问题的知识体系为研究基础,分析了停机问题处理知识的特性,在此基础上提出基于停机问题处理知识的不确定推理和学习的方法。基于停机问题处理知识的推理以问题事实为推理证据,利用现有的问题处理知识产生新的知识,指导问题的解决,从而实现知识的重用。基于停机问题处理知识的学习将推理过程中产生的新知识纳入到已有的知识体系中,实现知识的更新和知识体系的问题处理能力的提升。在基于停机问题处理知识的推理中,本文以停机问题处理知识表示模型——因果结构图(Causality Structure Diagram, CSD)为推理基础,将CSD的搜索过程通过规则进行形式化表示,建立基于模型的推理和基于规则的推理相结合的混合推理模式。针对单个停机问题和多个停机问题两种推理情形,本文建立了相应的推理规则,形成问题处理知识的不确定推理机制。在基于停机问题处理知识的学习中,本文分析了知识推理过程中产生的各种知识学习情形,以CSD为载体,建立各学习情形下的参数学习方法和结构学习方法,实现知识的即时更新。在知识不确定推理和学习方法基础上,本文引入决策支持系统作为推理和学习方法的实现工具,依照决策支持系统的开发思想进行原型系统的总体结构设计和实现,并选用部分企业停机问题数据进行实例分析以验证推理和学习方法的有效性和实用性。