随着中国制造2025的推行,智能车间正成为制造企业转型升级与集成创新的重要模式,而3C制造企业作为其中的典型,因其具有较成熟的自动化能力,往往在智能车间改造升级中具有优势。手机中框制造企业作为典型的3C制造企业,其车间多为单元流水式布局,具有工序繁多、生产节拍快、拖期惩罚高等特征。在其生产过程中,由于生产系统的随机性,加工过程存在不合格品,企业为满足需求产量,往往在投料过程中会多投。由于产品不合格率是不固定或者难于准确预测,企业往往不清楚具体要投多少料,多投可以满足产量要求,但是造成了浪费,少投了,又可能满足不了定单要求导致延期交货。本文通过研究车间的过程检验,提出一种基于最低抽检容量的工序再投料策略,通过修正不同阶段的抽检合格率,拟合实际生产合格率来指导车间工序的物料再投放,从而实现以较少的物料投入,满足定单需求,达到降低生产成本和提升定单交付达成的目的。根据所提出的研究思路,本文主要开展了如下工作。首先,根据手机中框车间生产过程现状,分析了过程检验及工序投料业务流程,建立了工序物料再投放数学模型,把原问题分解为两个子问题:预测问题(小样本合格率预测大样本合格率问题)和优化问题(再投料策略优化问题)。针对预测问题,采用贝叶斯估计方法;针对优化问题,提出一种基于最低抽检容量的再投放策略。其次,利用Plant Simulation仿真软件搭建基于生产特征、异常因素和过程检验的单工序多单元智能车间仿真平台,并给出了仿真平台的参数、运行机制和分析指标。其中,仿真平台中的不合格品产生机制通过以下分析得到:对不合格工件的因素分析,得出刀具磨损是造成产品不合格的主要原因,并且刀具在不同状态下对产品不合格率的影响也不同;提出了4种基于抽检频率和抽检方式的策略。然后,通过设计大量的仿真实验分别对4种抽检策略样本进行贝叶斯估计方法验证分析,分析了过程检验的合格率和总体合格率的趋势关系,分析了抽检策略及贝叶斯估计的合格率的稳定性和与总体合格率的误差程度。并选定了一种抽检策略,考虑两种主要的车间环境,确定了其最低抽检容量。最后,根据上述所选择的抽检策略,提出基于最低抽检容量的工序再投料策略。借助仿真平台,在考虑车间环境和生产定单需求两因素下,对再投料策略进行仿真实验。通过统计分析各指标,验证策略的有效性,并进一步确定策略中涉及的系数值。