随着高新技术迅速发展及制造业全球化竞争日益加剧,传统工厂的生产加工模式已不再适用现代化工业建设的浪潮,以德国工业4.0、中国制造2025为目标,企业普遍开展了智能化车间建设,制造执行系统(MES)作为CIMS中重要环节,在车间生产过程中占据了重要作用,生产车间作业调度问题(FJSP)是制造系统的一个研究热点,又是典型的NP-hard问题,它的研究具有一定的理论和实践意义,调度任务是根据生产目标和约束条件确定每个工件的加工路径、完成时间、操作机器等,实现企业高效率、柔性化生产。遗传算法(GA)作为最重要的群体智能算法之一,在调度问题上已有广泛研究。灰狼算法(GWO)是由Mirjalili等人2014年提出的一种新的群体智能算法,它是基于狼群等级和狩猎机制,通过灰狼跟踪、追捕、包围及攻击猎物等过程以实现目标优化,在一系列工程问题上得到应用。在灰狼算法基础上引入遗传算法,增强了种群多样性及全局搜索能力,形成混合遗传灰狼算法(GAGWO)在调度问题中的应用。高效的智能优化算法对复杂的组合优化问题具有显著的作用。仿真结果表明,混合遗传灰狼算法在寻优过程中具有高收敛速度及求解精度。本文首先对MES系统在国内外的实施情况、难点进行对比分析,针对项目需求及系统实现功能提出MES系统的总体设计,包括系统组成架构、系统业务架构、系统软件架构,并对其分别进行详细阐述,形成以车间调度问题为核心,数据采集为基础,辅之以监控和看板展示,研究了一款具有设备、物料、质量、排产及报工模块的面向汽车零部件装配行业的系统。其次,通过车间调度实例,阐述三种算法设计,包括编码方式、初始化、适应度函数及算法流程等,对仿真结果进行评比与分析,最后将开发版系统投入到工厂生产车间进行运营,形成MES集成系统,通过MES系统可以实现生产状态可视化、生产过程可追溯、生产管理持续改善,推进了智能化车间建设进程,具有良好的实际应用价值。