制造企业必须降低成本才能在如今的经济环境中求得生存。在过去几十年里,很多企业专注于优化人力资源的利用率来提高产出率。由于劳动力资源的优化,使得对设备成本的投资得以增加。这些策略的运用,使得直接劳动力成本显著下降,而于此同时,物料处理成本的效果显得尤为重要。物料处理成本的降低可以通过布局的有效设计来实现,而有效的布局通过解决机器和设施布局问题来达成,从而保持组织在国际市场的竞争力。现在有一种共识认为传统的布局设计不能满足包含多个产品的制造系统的需求,需要设计一种有效的现代布局方法能处理多产品的企业。一个文献综述显示设施布局问题一般通过工艺布局、产品布局或单元布局的方法解决。尽管如此,结合这三种基本布局类型特点的更为经济的综合布局方式仍然需要。在本文的研究中,一种有效的分步式的布局设计/再设计方法被提出。评价布局有效性的性能指标在本文中被评价并优先考虑。形成布局设计的重要指标包括：柔性、产品批量大小、设备成本、产品数量、机器间距离和可用距离等。通过对这些性能指标的评价,综合布局的技术生成,问题的规模通过将相似产品类型和操作顺序成组来降低。不同类型的机器按照机器的利用率和产品相似性分隔开来,机器在单元、工艺和产品类型中的位置布局依据机器对某种产品经过其上的利用率。机器在一个给定的布局中的位置是性能指标优化中的一个重要决策。遗传算法,作为一种针对设施布局问题革新的方法已经应用于企业中机器位置的分配问题。一般而言,在单元形成问题中,只考虑物料处理成本。而在本文中,在生成适应度函数之前,运用AHP方法对所有影响布局设计的因素进行评价并排序,建立了新的包含机器间距离和某种产品序列的流量分析的单元形成的数学模型。一种新的改进的交叉方法被实施从而得到更优的结果并避免陷入局部较优解。为了测试提出方法的有效性,本文针对一个包含23个产品和20种机器类型的中型规模的设施布局问题进行求解。并将此方法与著名的ROC单元布局进行比较。绩效评估与比较的仿真软件通过基于多标准决策方法的AHP进行认真的筛选。制造系统的分析与评价通过仿真与DOE方法的结合得以实施。一种全因析实验设计法用于指导两种系统的流程时间响应,通过不同的流程参数包括设计布局、机器调整时间、机器故障时间、运输类型数量、产品批量大小和调度分派规则等的设置,目的不仅用于评价响应值,还用于确定参数的影响及较优的参数设置组合。最后,统计软件包用于完成统计分析,仿真结果表明本文提出的设施布局方法优于传统的单元化布局。数据分析显示,不仅布局类型影响制造系统的有效性,而且有一些其他因素显著影响制造系统的性能。