汽车工业在制造业发展中占据很重要的位置,我国汽车工业以整车厂为主,汽车零部件尤其汽车关重零部件行业发展照比日、德、美等发达国家严重滞后,长期以来外资、合资企业或进口,无法持续性支持整车业发展。汽车零部件具有高附加值、高复杂性、高分化等特点,多采用柔性作业车间进行加工。汽车零部件企业原材料往往来自多国、多供应商且种类众多,在国际关系、疫情等因素的影响下极易发生来料质量不良及物料延迟等情况,从而对企业生产计划造成不良影响,这种影响时常存在,且经常导致拖期、停线等问题。但在柔性作业车间动态调度研究中,还未有考虑来料质量不良扰动的相关研究。本文主要研究内容如下:首先通过理论研究和实际考察相结合,运用文献研究法对多目标柔性作业车间动态调度中动态目标、多目标选择、算法选择等方面进行了详细综述。本文将来料质量不良作为扰动事件,最小最大完工事件及最小机器负荷作为目标,选取改进NSGA-Ⅱ算法进行相关求解。接下来本文详细分析了来料质量不良发生的情况及对柔性作业车间初始调度计划的影响,根据来料质量不良发生的类型和发生的时间不同,以来料质量不良造成工序延迟是否影响后续工序作为分类标准,运用人机协同的思想提出相应的重调度策略。为了更好的说明本文提出的重调度策略及改进算法的有效性,本文提出的重调度策略与相关文献的物料延迟重调度策略进行对比,扰动影响率R降低33.54%,说明本文策略更优。最后选用某汽车发动机电动控制单元工厂作为实例,运用本文提出的物料延迟重调度策略进行重调度研究,扰动影响率降低近60%,说明该策略可以很大程度降低来料质量不良对生产调度的影响。论证算法有效性方面,在实例求解中根据现有研究将NSGA-Ⅱ的编码及交叉算子进行改进并与基础NSGA-Ⅱ算法结果进行比较,改进后的NSGA-Ⅱ算法结果大幅度优化。