当前,国际产业面临深刻变革,新一代信息技术与制造业深度融合,推动着各国制造业结构调整和升级。国家立足于国际产业变革大势,提出的全面提升中国制造业发展质量和水平的“中国制造2025”行动纲领,推动国家制造业工业化和信息化深度融合,从而提升国家制造业水平。本文以“智慧工厂”为研究背景,通过分析当前MES及车间调度算法的研究现状和不足,结合精密冲压行业的生产特点,设计了一套针对精密冲压行业的MES系统,并深入研究了混合粒子群车间调度算法及应用。研究的主要内容及创新点包括:1、深入分析了精密冲压行业车间调度的特点,对精密冲压车间调度问题的完工时间、机台负荷、生产成本等生产性能指标及生产约束条件利用数学公式进行表达,最终构建了与精密冲压行业生产实际相符合的数学模型;2、借鉴遗传算法编码优点,结合粒子群算法在求解约束优化问题的先天优势,设计了一种改进的混合粒子优化算法。(1)以染色体编码的形式将粒子进行离散化,同时采用了分段编码的方法,使得粒子的编码过程兼顾考虑了机台负载平衡问题,从而在求解多目标优化问题极具优势;(2)利用随机选择和基于机台最大负荷最小选择的方法相结合的方法对种群进行初始化,充分考虑了种群的多样性和算法的收敛效率的冲突问题;(3)基于编码特点,以交叉算子均匀交叉、次序交叉的方式分别对粒子的多段染色体进行更新;(4)增加局部搜索机制,以增强算法跳出局部最优的能力;(5)设计了一种基于范围的随机权重相对加权法,实现了对求解多目标优化问题的适应度函数构建;3、围绕所设计算法的求解性能及其解决实际生产问题的有效性进行了一系列测试。对Brandimarte设计的9个标准车间调度测试问题进行算法仿真实验,验证了所设计算法的优异性和稳定性,同时利用工厂实际算例验证了其解决实际精密冲压车间调度问题的有效性;4、密切结合精密冲压企业的生产特点及其信息化程度,参照国家信息化标准,设计了一套适应当前多元化用户需求、能对市场变化快速响应的精密冲压行业MES。其中,对MES的系统功能层次、系统功能、系统功能架构、总体业务流程及硬件架构等系统架构进行了详细阐述;对系统主要功能模块诸如计划与调度模块、过程监控模块、质量管理模块的实现进行了详细介绍。本文的创新点为基于实际精密冲压行业的生产特点对精密冲压车间调度问题数学建模;自上而下对算法的全过程,包括个体编码解码、种群初始化、更新方式、适应度函数等进行全面改进,以实现算法对精密冲压车间的离散调度问题的求解。