随着国家产业结构的不断转型,经济发展逐渐由高速发展向高质量发展转变,实体经济的发展越来越引起国家相关部门的重视。作为实体经济的主要组成部分,制造行业的生产成本越来越高,已经引起各方工作人员的重视。在生产制造过程中,设备的低可靠性、高故障率以及设备状况的持续变差,都会给生产制造带来巨大的隐患,导致生产成本的持续高居不下。为了确保设备在生产过程中以高可靠性、低故障率、低劣化量等特点持续进行生产,需要在合理的时间段安排设备维护活动。视情维护策略是一种包括以衡量设备状态以及以发现设备故障作为维护基础开展维护活动的维护手段,在工程应用包括生产线等领域中较为适用。本文以单设备生产为研究对象。首先建立了以设备故障率服从威布尔分布的考虑故障风险的视情维护模型。从维修难易度、订单交付时间以及产品质量变化三个方面建立故障风险的评价机制,通过构建风险判断矩阵、层次分析法等方法进一步得出故障风险因子,完成考虑风险因素的建模。接着建立了用伽马过程来刻画设备劣化进程的考虑生产次品率的视情维护模型。通过次品率与劣化量之间的关系得出整个生产过程所产生的次品数量,对次品进行重新加工以确保订单的顺利完成。综合考虑生产过程中的故障风险、次品率等因素,建立起相应的视情维护策略,从而帮助企业科学合理的安排对设备的维护管理,使设备在生产过程中始终保持以高可靠度水准进行生产。文章的主要研究内容如下:（1）针对厂家批量生产时所用的大型生产设备的维护问题,提出了考虑风险因素的视情维护策略模型。使用威布尔分布描述设备的故障率函数,并给出一种混合式故障率演化过程,与单批次生产结束后设备可靠度和维护阈值相结合,建立了设备的维护策略。以批量生产大小、预防性维护阈值以及预防性更换阈值作为决策变量,构建设备的维护成本模型和故障风险成本模型。通过蒙特卡洛仿真法,完成对模型最优解的近似快速求取,并结合算例分析,验证了模型的实际有效性。（2）针对厂家在批量生产时设备的劣化与维护问题,建立考虑次品率的视情维护策略模型。使用Gamma过程对设备在生产过程中的劣化进程进行刻画,并给出一种考虑加速劣化的Gamma过程劣化模型。对设备在生产过程中的状态变化进行实时监测,同时以预防性维护阈值以及预防性更换次数阈值为决策变量,构建设备在一个完整的生产过程中考虑次品率的维护成本模型。针对模型的非线性、混合整数的随机优化求解问题,设立一种以蒙特卡洛法为基础并结合曲面拟合手段的优化算法,实现了对模型的近似快速求解。最后结合算例分析,验证了模型以及算法的实际有效性。