随着客户需求的多样化与生产提前期的缩短,制造系统的复杂性不断升级,集中体现在多品种小批量的需求模式与制造执行环节中诸多的动态不确定影响因素。生产调度是生产制造的核心环节,传统的车间调度模式已经无法满足当前的实际需求;与此同时,随着科学技术的不断发展,一种将信息化与工业化相结合的泛在制造环境成为新一轮工业革命的热点。如何在该制造环境下,针对生产调度的实际需求,对制造过程中的不确定因素进行合理预防与快速响应,从而有效支持制造系统的运行是本文关注的重点。鉴于此,本文以泛在制造环境为研究背景,以柔性作业车间为研究对象,结合传统的动态调度策略,进行了以下研究:首先,对泛在制造环境的信息要素进行分析。以泛在制造环境的核心技术为基础,建立了泛在感知制造的体系结构,并通过对资源对象类信息、监控类信息与决策类信息的具体定义建立了柔性作业车间调度的信息框架体系,为后文的调度策略建立了基础。其次,对泛在制造环境下的调度方案进行研究。在初始调度决策中,以泛在制造环境可以获得设备相关状态信息和历史调度数据为前提,设计了维护时间预留(RMT)与产能预留(RPC)的调度策略,使调度方案不仅能够保证现有任务在优化的状态下完成,还能保有设备的健康状态维持能力和原计划外任务变动的处理接受能力;在此基础上,建立了该策略的多目标优化模型,并设计遗传算法求解。接着,以初始调度方案为基础,研究了泛在制造环境下的重调度策略。在对系统中不确定因素的分析归类的基础上,确定了系统监控类信息的内容;以泛在技术为手段,针对制造执行层、设备资源层、计划任务层共同设计了基于混合驱动的重调度机制;设计空闲匹配算法和重调度遗传算法,实现了对生产过程中不确定因素实时有效的追踪与处理。最后通过实例验证,证明了上述理论与方法的可行性和有效性。