制造系统中批量问题的研究主要针对于优化和决策计划期内产品数量,目的是降低企业生产成本。此外,设备故障和相应的维护会影响系统的运作,对生产计划的可行性及成本产生影响。由于批量生产与维护活动具有高度关联性,故障条件下制定高鲁棒性的批量生产计划,对于企业的资源利用,成本控制以及市场竞争力具有重大实际意义。设备故障条件下的生产计划问题,之前研究通常将故障以期望形式引入模型,未充分考虑计划在执行过程中的可行性。针对已有研究的不足,在单设备环境下对生产计划鲁棒性进行分析。以有限产能批量问题为背景,假定生产过程受到泊松分布的设备故障影响,引入与故障相关的鲁棒性约束并建立生产计划决策的模型。先将这一随机规划问题转换为确定性模型,并进一步用优化软件Lingo求解。算例结果表明,与基于故障期望的计划模型相比本文所建立的模型能保证计划达到较高的鲁棒性水平,对应的生产成本会有一定程度的上升。进一步将系统配置扩展到流水线系统。由于流水线的生产能力与配置参数及运作机制密切相关,需从系统整体运作角度对设备性能与批量完成时间展开独立研究。首先阐述产品在流水线系统中生产流程,然后构建在制品进入-离开设备的时间递推关系式,期间设备受到服从指数分布的故障影响,最后通过仿真计算系统的批量完成时间。将上述能力评估方法作为构建鲁棒性约束条件的基础,确保生产计划在执行过程中的可行性。模型求解思路与单设备环境相同,算例的结果表明,模型能有效保证计划在实际执行过程中以设定的鲁棒性水平满足产能约束。通过鲁棒性水平的敏感度分析发现,随着鲁棒性水平及设备数量的增加,对应的生产成本随之上升,付出相对少量的成本可将计划的鲁棒性提升到较高水平。