21世纪是信息时代,市场竞争十分激烈,制造业面临挑战,旧的生产模式已经不能满足现代化生产的要求。为在竞争中立于不败之地,企业纷纷实施生产管理信息化、自动化、现代化的建设以改进企业内部的生产和管理,这样先进的、科学的生产管理系统的研究成为当前的热点问题。车间是制造的基本单元,然而车间生产所涉及的问题内容复杂、范围广泛,许多都具有NP难度特性,因此车间级的生产管理亟待完善、改进和提高。人工智能的发展很好地适应了生产管理向着网络化、智能化和敏捷化方向发展的要求,为车间生产管理系统的研究提供了一条崭新的途径。本文在轮胎生产过程和硫化车间的信息流的基础上,构建硫化车间制造执行系统的系统软硬件架构。通过分析硫化车间生产运行情况,找出系统存在的问题,并进行整体系统规划设计。通过工艺分析的方法建立硫化车间生产调度问题的数学模型,应用自适应变异粒子群算法对模型编码、确定解码方式、建立适应度函数、选择算法参数,最终达到对硫化车间生产任务调度进行排序,有效避免优化调度的过程中陷入局部最优。通过上述理论分析,确定硫化车间生产调度算法流程,并在PowerBuilder平台上,以SQLServer数据库为基础,设计并开发基于MES的硫化车间的生产调度子系统,实现车间调度算法的管理以及对生产调度的管理和动态调整等功能。通过对某轮胎企业硫化车间实际生产计划实例进行调度运算并对结果进行分析,验证自适应变异粒子群算法应用在硫化车间生产调度系统中,能有效缩短生产调度时间,增强生产调度计划编制的灵活性,提高生产效率,有很好的应用前景。