在工业4.0时代的推动下,企业数字化程度不断提升,引发了工业数据的爆炸式增长,制造业进入了大数据的时代,挖掘工业数据背后的价值成为一个新的课题。但是由于工业数据量大、数据结构复杂、存储介质多样化,从这些数据当中挖掘出具有价值的信息也是一个难题。本文结合办公座椅生产线特点,搭建了办公座椅生产线数据平台,管理办公座椅生产线数据,进而提出了一种改进的遗传算法对办公座椅生产节拍匹配度进行优化,并采用模拟退火改进的粒子群算法与其进行对比,将算法结果进行比对分析。论文的主要研究内容如下:首先,设计办公座椅生产线数据平台体系架构。本文构建的面向办公座椅生产线大数据平台体系架构分为四层:数据采集层、数据业务层、数据存储层和数据展示层。数据采集层利用各种传感器和网关设备将生产线上的实时数据采集到大数据平台系统中。数据业务层采用Spark分布式实时流处理计算引擎,对实时流数据进行处理,通过RDD算子保障企业数据的安全性,并将采集的数据进行筛选过滤,同时进行生产节拍的数据优化计算。数据存储层存储系统采集的海量工业数据,为生产节拍优化以及可视化展示提供数据支持。数据展示层采用的是Fine Report图形化报表软件,将各类数据通过数据图表从多个维度进行展示。其次,引入优化算法,对办公座椅生产节拍进行优化。针对办公座椅生产流程,根据工序总时长搭建数据模型,将生产节拍最大匹配度作为优化目标。提出一种改进的遗传算法,采用双策略选择的方法提高种群的收敛速度,并根据遗传算法最优解染色体反推得到生产工序分配方案,提高生产工序分配合理性。为了对算法的合理性进行验证,引入基于模拟退火算法改进的粒子群算法（SA-PSO）对该算例进行计算,通过不同优化算法计算结果对比,验证算法设计的合理性。最后,基于前文的体系结构搭建了面向办公座椅生产线大数据处理系统平台。描述了数据平台的软硬件配置和数据平台功能模块。结合办公座椅生产线数据进行应用验证,验证数据平台对办公座椅生产线数据处理的可行性,能够为椅业企业的生产管理提供有效帮助。基于该数据平台,可以有效分析处理产业数据,提升椅业企业生产线产能。