| (1)验证先进合理的生产调度算法。通过优化调度算法，优化生产指标参数。
(2)为生产决策提供重要依据。生产调度系统可以为生产相关部门提供基本数据，这些数据是进行生产决策的基础。良好的生产作业排序方案是编制生产作业计划的重要依据。同时，生产调度方案的顺利实施要靠生产、供应、工艺等部门的密切协作来完成。
(3)提高生产管理水平。生产调度系统中数据库及其管理模块的建立，促进了生产相关数据的规范化，对生产设备、产品、零件、加工工艺等实行有效管理，为整个生产管理系统的建立与运行提供条件。
5结论及展望
适应市场的变化需要制造业在向多品种、小批量的生产模式转变，在这种模式下车间级的组织与控制方式对其生产调度要求更高，因此需要一个先进适用的调度系统，通过计算机进行准确的数据处理系统集成，对于下达的生产任务进行一定程度上的智能优化调度，最大程度地减少生产过程中的非增值时间。车间生产调度系统的研究已经成为一个提高车间生产效率、提高企业竞争力的关键技术。其发展趋势主要表现在以下几个方面：
(1)集成化。车间生产调度系统与工艺系统等其他系统的集成已经是车间生产发展驱使的必然结果，发展方向是计划调度控制一体化集成。只有将调度和控制综合考虑，实现信息与功能的集成，才能形成一个适应生产环境不确定性和市场需求多变性的全局优化的高质量、高柔性、高效益的智能生产系统。因此，调度系统应能与现有企业的信息基础结构进行通信和信息交换，并作为信息基础结构的一部分，这也是生产调度理论和方法的研究方向之一。信息化则可以在很大程度上使现有管理方式规范化，增加管理的透明度、增强各部门之间的沟通，使企业信息流、资金流、物流畅通无阻。调度层在CIMS结构中占有很大的比重，涉及生产进行的各个方面，其是承上启下、维持生产进行的中间环节。
(2)动态化。在加工过程遇到扰动和故障时，调度方法能根据系统的状态修改原定的加工顺序和调度系统的所有资源，使系统持续地、优化地运行；生产计划的安排基于实时能力信息和生产资源，能获取实时生产和调度信息，企业资源利用得到优化。对生产异常进行动态调度，系统每发一组指令，都要在当前的模型环境下运行这些调度指令，预测其后果，在不发生冲突并有利于调度目标的情况下，才能执行调度指令，保证生产能够在异常情况下也能够得以正常的运行。如果动态调度结果影响到下游分厂的生产，应及时将本分厂的调度结果通知给下分厂，下分厂即可对本厂的作业计划进行调整，保证生产的顺畅进行。进行动态调度时要在原有模型环境的基础上进行，减少大范围调整造成的生产混乱的局面。通过将动态多变的复杂生产调度与控制问题，转化为分散到各个决策节点上的局部决策问题，由于局部决策相对与全局决策规模小，借助于节点间的协调、合作实现制造系统的整体调度与控制功能。
(3)高效智能化论文发表。寻找新的调度算法，该算法应该快速、高效地找到大规模调度问题的最优或次优解，并能对找到的解进行评估。其中，混合车间调度算法是当前和未来的研究热点之一。车间生产调度系统的算法正在朝着人工智能技术方向发展，如遗传算法、蚁群算法及模拟退火算法等。智能化的计算机具有学习功能，可以从旧有调度案例中获取调度规则用于指导工作系统集成，从而避开无法综合考虑所有影响因素的难题。由于MAS能够充分体现人类的社会智能，对开放、动态的现实环境具有良好的灵活性和适应性，因此MAS理论受到重视并迅速发展，在制造领域(如车间资源配置、生产调度与控制、生产管理决策等)获得越来越多的应用。
(4)柔性化。在传统的车间调度问题的研究中，仅考虑每一工件具有唯一确定加工工艺路线的情况。随着加工技术、自动化技术的发展，特别是FMS的出现，工件加工工艺路线必须唯一确定的传统限制己被突破，工件具有多个可选择的加工路线，即路径柔性己成为生产的实际需求。车间生产调度系统正在由单目标优化向多目标优化发展，使车间调度更贴近实际车间的情况。
(5)排程可视化、最优化、精准化。在生产能力负荷范围内避免拖期及无辜等待时间，对计划变更能做出快速的响应。排程系统为柔性的，满足生产组织的灵活性，支持插单功能，同时也支持数据的自动调整与修正等。提升计划的精确度及效率，建立高精度的未来生产计划，实现可视化和目标管理，以分钟的精度建立。工厂的每一台机器设备或者每位工作人员从明天到未来的生产计划，并且导出可行的生产指令。
随着生产调度研究的深入及调度算法与生产实践的进一步相结合，生产调度研究已经从理论探索转移到实际应用阶段。目前，在基础数据的制定和规范方面做了大量的工作，如物料的编码管理等，为企业进一步的信息化集成奠定了良好的规范化基础，促进企业向现代企业模式的转变，为企业的可持续发展提供动力。将信息技术与现代管理技术、工业过程控制技术等相结合，通过信息化带动工业化进而取得企业的进步和发展将是企业的必由之路。大规模动态复杂生产调度系统是未来研究中的一个热点与难点，对于生产调度问题这一具有NP-Hard特性的研究，随着应用数学方法的发展，必然朝着集成化、动态实用化、多目标化、高度优化方向深入。
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