随着“2025中国制造”和德国“工业4.0”的提出,设备逐渐成为了影响整个车间生产调度的重要影响因素。而置换流水车间调度问题(Permutation Flow Shop Problem,PFSP),是车间调度领域的一个经典问题,具有重要的理论意义和现实意义。本文针对置换流水车间系统,在考虑设备预防性维护策略的基础上,以最小化系统最大完成时间为目标,建立了PFSP生产调度与预防性维护的集成优化模型。首先,通过理论分析指出设备失效率与等效役龄之间的关系,进而建立了基于等效役龄的设备失效率函数,并证明了其合理性;其次,为了合理地安排预防性维护的最佳时刻,以最小化单位时间维护成本为目标,建立了顺序预防性维护(0,N)策略模型;然后,以最小化系统最大完工时间为目标,建立了考虑设备维护限制的置换流水车间生产调度集成数学模型;最后,研究了差分进化算法在求解复杂模型时的不足,并基于反向学习机制及种群聚类的思想,提出了改进的自适应差分进化算法,以增加个体的多样性和局部搜索能力,进而提高算法在求解该集成模型时的有效性。在算例分析中,通过收集I公司生产部门与维护部门的基本数据,对本文模型进行求解。首先,基于预防性维护策略模型,求出设备最佳预防性维护阈值与最大维护次数;然后,应用本文改进的自适应差分进化算法对集成模型求解,合理安排最佳工件顺序组合和预防性维护位置。最后,为了验证本文改进算法的有效性,在不同工件规模情况下,与标准差分进化算法的求解结果进行比较,算例结果表明,随着工件规模的增加,本文改进差分进化算法求的解越好;为了验证本文构建的集成模型的有效性,与I公司目前使用的调度模型进行对比,证明了本文集成模型的有效性。