模具工业在现代工业中占有非常重要的地位。作为一种典型的订货式生产,模具生产过程中充满了各种随机因素,并由此造成制造生产不稳定、拖期现象严重等诸多问题。而模具项目交货期作为模具企业核心竞争力之一,现有的生产管理方法很难对其进行有效管理。因此,研究适用于模具项目交货期预测的方法就显得迫切而有意义。考虑模具生产过程中的主要随机因素,结合负荷控制理论,通过运用随机过程理论模拟生产调度来预测企业未来的生产情况,为模具企业提供一条新的生产管理途径。在这样的需求环境下,本文基于马尔科夫决策过程理论在多模式项目调度问题框架下,结合负荷控制理论对模具项目交货期预测方法进行了研究。具体内容如下：首先,本文分析了模具生产多项目并行生产、多项目资源共享等特点。根据企业生产历史数据抽取出生产过程中出现的几种主要随机因素,分析和统计这些主要随机因素出现的规律并构建了其概率分布模型。其次,基于这些随机因素及其概率模型,结合负荷控制理论,建立了用于模具项目交货期预测的马尔科夫决策过程模型,包括其五大要素定义：决策时刻、系统状态、行动集、状态转移概率矩阵以及回报函数,并完整地描述了使用该模型进行项目演化的方法流程。接着,为解决项目演化过程中因项目数增加而产生的维数灾问题,在原来算法的框架上提出了使用ATC优先规则排序和马氏链粗演化的方法对状态空间进行压缩。通过对三个压缩算例的对比分析,验证了这两种方法对系统状态空间压缩的有效性。最后,结合前面的研究成果,以国内某大型模具制造企业为背景,本文开发了一套模具项目交货期预测系统,并对一个项目群实例进行了交货期预测演化计算,结果表明上述方法对于解决企业实际问题具有一定的实用性。同时,以企业真实数据和操作过程详细介绍了系统在该模具企业的应用情况,并对应用效果进行了总结。本文运用马尔科夫决策过程理论,构建了一个适用于随机环境下的模具项目交货期预测模型,并提出了相应的算法,设计、开发和实施了与之配套的模具项目交货期预测软件,将理论应用于实践,为企业管理者提供决策辅助。