随着制造业技术的发展,CAPP越来越受到工业界的广泛重视,本文分析了当前CAPP系统的发展现状,研究了CAPP系统中工艺决策模块的关键技术问题,并结合车间制造资源研究、探讨在众多的不确定制造因素环境下工艺决策自动生成的方法。论文的主要工作如下:　　 为了实现CAPP系统中工艺决策的自动生成,本文把工艺决策过程分为两个过程,即静态工艺规划过程与动态工艺规划过程。静态工艺规划过程采用基于特征匹配与特征属性匹配的实例检索方法,从系统中检索出符合该工艺规划的多条工艺路线,在静态规划的基础上,采用基于区间数优势关系的粗集多属性排序方法建立动态工艺决策模型,并以生产时间、生产成本、机床负荷等作为约束条件,求解出最优的工艺规划路线,有效避免了因资源环境复杂、信息不确定及考虑因素过多等给制定工艺规划文件带来的种种问题,生成柔性较好,实用性较高的工艺规划文件。　　 论文研究了基于零件特征匹配与零件特征属性匹配的实例检索方法,采用相似系数,计算待求解的新零件与实例库已有零件的特征相似度,按相似度的大小决定检索的零件,根据相似度大小对候选的已有零件进行排序,并检索所得的实例加工排序方法及对应的加工方法,完成静态工艺规划部分。　　 在动态工艺决策部分,研究了粗集多属性的一般决策方法,针对动态工艺决策的资源信息及交货期等不确定性问题,建立优势关系的粗集多属性动态工艺决策排序方法,并以生产成本、生产时间、机床负荷为优化条件,求解出在当前资源环境下的最优工艺路线,以满足本企业生产计划和资源较好的分配。