随着消费者需求的多样化与竞争的白热化，产品的生命周期和需求服务的前置时间越来越短，企业面临的不确定性不断增加，企业应该有某种程度的应变能力。因而如何克服供应链环境下的一系列不确定因素，降低主生产计划的波动性，增强企业对市场的快速响应能力引起了学者与企业界的极大关注。本研究旨在建立一个可以动态响应竞争环境的主生产计划。　　本文首先分析了传统主生产计划模式在供应链环境下的不足，指出引起MPS波动的三大不确定性实体:供应商、顾客、制造商本身，并从系统论观点探讨了协调问题。然后利用基因演算法建立了一个可以根据实际需求调整的VMI决策支持系统以解决“牛鞭效应”问题，并详细描述了该系统的功能模块，对功能模块的实现给出具体的流程设计。并就VMI对牛鞭效应的有效性进行了定量论证。随后，在考虑时间成本与金钱成本的基础上，为了降低前置生产时间，提出了满足MTO生产类型的VMI式生产模型，利用系统工程的仿真和系统最优化技术，通过基因演算法对生产模型进行仿真优化。最后，对研究的工作进行了总结，并对未来的研究工作进行了展望。