2008年金融危机以来,经济复苏缓慢,制造企业面临前所未有的挑战。近年来原材料价格和人工成本持续上涨,加重了企业的负担。加之国内外企业的激烈竞争和需求日趋个性化、多样化,给企业的计划、组织和准时交货等带来很大的冲击,面对成本、竞争、管理等压力,迫切需要一种管理技术改变当前困境。实践证明,精益生产是最有效率的生产方式之一。精益生产采用U型布局,出入口在同一侧,布局空间紧凑,作业分配柔性更强,可根据需求调整生产节拍,具有更好的灵活性,被广泛应用于多品种小批量的混流制造中,而实际生产中很多不确定因素冲击着U型混流装配线平衡的提高,因此,基于精益理论研究不确定的U型混流装配线平衡更符合实际,对企业更具指导意义。本文基于精益理论以U型混流装配线作为研究对象,首先从精益生产和装配线平衡等基础理论开始,分析了Urban的影子约束模型并引入位置编码对模型进行改进和完善,同时结合精益理论的特点对U型混流装配线平衡的最终优化目标进行分析,然后从易到难对工时确定和不确定的U型混流装配线平衡展开研究,并以S公司实际案例进行应用分析。在建立确定的U型混流装配线平衡多目标优化模型时,充分考虑了学习效应、加强约束、作业优先关系约束、节拍约束等,并以Jackson等标准问题作为算例基于传统遗传算法的Matlab代码对工时确定的U型混流装配线平衡问题模型进行求解,运行结果表明模型是有效的。而企业在实际制造过程中存在许多诸如客户需求、产品需求比例、作业时间、机器故障等的不确定性因素,这些因素的存在时刻影响着生产线的正常运行,因此,研究不确定的U型混流装配线平衡更贴近企业实际的生产。由于影响生产线正常运行的不确定因素十分复杂,全面研究会存在很大的困难也不现实,而对不确定因素的分析发现大部分不确定因素都直接或间接地影响着作业时间,因此本文只针对工时的不确定性展开研究,建立了工时不确定的U型混流装配线平衡优化模型,以改进遗传算法进行求解,对遗传算法的改进主要通过双层随机编码原则和引入差异系数改进适应度来完成,而基于Kilbridge问题的运行结果表明模型和改进遗传算法也是有效的。最后以S公司的水位报警器生产线进行实例的应用研究,运行改进遗传算法Matlab代码后装配线平衡率都大于90%,比当前约75%的平衡率改善效果明显,说明不确定的U型混流装配线平衡问题模型和改进遗传算法具有了现实可操作性,对企业具有现实的指导意义。