本文针对如何提高企业生产管理水平和无损探伤的可靠性这两个问题提出新的解决方案。文中详细介绍了铸锻企业生产管理系统的建设，同时设计了一个基于神经网络的自动化无损探伤模块，用神经网络代替人工对超声波探伤记录进行判断，仿真结果表明，本文建立的智能探伤模块达到了提高探伤速度和稳定性的目的。 本文由六章组成。第一章首先对本论文的课题背景、铸锻行业生产管理信息系统及铸锻产品智能探伤的国内外研究现状进行了介绍，最后列出论文的工作内容。第二章给出了生产管理信息系统的总体设计方案，在需求分析的基础上完成了系统功能设计工作，并对其关键功能子模块智能无损探伤进行了体系设计。第三章对超声波探伤的相关原理和方法进行了阐述，详细分析了影响铸锻产品内部缺陷定量和定位的一些主要因素，并说明了本系统在获取探伤数据方面采取的措施。第四章重点介绍了基于BP神经网络的智能无损探伤模块的实现过程。首先通过试验完成了BP网络的隐层单元数测定，然后论述了探伤数据的准备流程，最后通过自动化服务器和COM技术两种方案完成了模块的代码设计。第五章主要完成生产管理系统的实现。首先介绍软件开发及数据库开发工具的选择，在完成数据库概念设计、逻辑设计和物理设计之后，给出了程序设计思想和原则，并举例说明了本系统中一些典型模块的界面设计和代码实现。第六章对全文进行总结，并提出本文的一些不足以及智能无损探伤的下一步发展方向。