装备制造业是为国民经济各行业提供技术装备的战略性产业。然而,个性化定制和越来越紧的交货期向装备制造企业的生产管理提出了挑战。其中一个重要的原因就是企业的设备能力难以准确配置,既要考虑订单的变化、波动及交货期约束,又要避免不必要的投资浪费。因此,企业普遍需要优化配置各类设备的数量,以尽可能低的设备投入,来满足不确定环境下的生产需要。为此,本论文以装备制造为背景,研究不确定生产环境下,能够满足系统平均产能和产品平均生产周期双重约束的设备能力优化配置问题。装备制造系统的能力优化配置,可以抽象为求解一个随机、非线性整数规划问题。由于存在多可选工艺路径、生产环境的不确定性及订单到达的随机性,系统的平均产能、产品的平均生产周期与设备配置数量、每个工作中心前的缓冲区最大容量之间的关系,通常无法用封闭形式加以表述,这使得该问题的求解、评价与分析过程面临着较大困难。为此,本文基于近似优化的原则,将数学分析与仿真优化相结合,提出了一种对最优目标函数值进行上、下界逼近的近似优化方法。基于上述方法,本文的主要研究步骤及内容如下：首先,对典型定制装备制造的生产过程进行了抽象,建立了具有可选工艺路径的多产品、多工序及多设备类的装备生产过程仿真系统；通过分析影响系统性能的主要因素,设计了仿真实验方案；在此基础上对系统平均产能及生产周期等性能指标,与设备配置、缓冲区最大容量等影响因素之间的相互关系进行了初步分析,为后续的近似优化方法研究奠定了基础。其次,以上述仿真分析的初步结果为基础,从总体上介绍了本文提出的基于最优目标函数值上、下界逼近的近似方法。针对装备制造系统能力配置问题建立了优化模型；详细描述了求解模型的近似方法,包括：最优目标函数值的初始上、下界获取及其持续改进步骤,证明了其中的相关结论。第三,针对装备制造具有工艺路径柔性的特点,仅考虑平均产能约束,研究了能力优化配置问题。首先采用网络流图对工艺路径的柔性进行了描述,建立了平均产能约束下能力配置数学模型,求解后获得最优目标函数值的初始下界；接着以初始下界对应的设备配置为初值,建立装备制造仿真系统,通过启发式仿真优化方法获得最优目标函数值的初始上界：最后通过不断改进最优目标函数值的上、下界逐渐逼近最优目标函数值。第四,运用前述的研究思路,考虑系统平均产能及产品平均生产周期双重约束,对装备制造的设备能力优化配置问题展开研究。以平均产能及生产周期的松弛约束分别替代原约束,建立能力配置的近似优化数学模型,求解后获得最优目标函数值的初始下界；再通过分阶段启发式仿真优化方法获得最优目标函数值的初始上界；最后持续改进最优目标函数值的上、下界,对优化结果进行了分析与对比。第五,面向订单到达的随机性及生产环境的不确定性,研究了装备制造能力优化配置问题。首先采用排队网对不确定环境下的装备制造系统进行描述；接着为了避免维数灾,构造了包含系统性能参数的松弛约束,以此为基础建立了近似模型,求解后获得了最优目标函数值的初始下界；通过基于GA的仿真优化方法获得了最优目标函数值初始上界及其改进序列；将上界序列的系统性能指标仿真实验值迭代至近似模型中获得最优目标函数值的改进下界序列,直至逼近最优目标函数值。最后,以某大型定制装备制造企业为背景,基于本文提出的设备能力优化配置方法,设计并开发了该企业能力优化配置平台,从而为该企业新厂车间规划项目提供了设备能力配置及布局方案评价等方面的决策支持。首先简单介绍了应用企业及本项目的相关背景;然后从业务流程、功能设计、数据库设计及系统框架结构等方面,详细介绍了该平台的设计方案；最后对该平台的实现及在企业的实际应用情况进行了简述。通过上述研究和应用工作,本文试图解决随机环境下装备制造企业设备能力的优化配置问题,相关研究成果及结论可为装备制造企业中长期设备规划提供相应的理论依据及决策支持。