随着电子商务在全球范围内持续繁荣,客户的需求变得日趋个性化,如何针对客户的个性化需求迅速制定精确的生产计划已成为传统的加工制造企业不得不面对的难题。针对这种离散制造的新趋势,高级计划排程(Advanced Planning and Scheduling,APS)应运而生。APS系统将长期的计划和短期的排程整合在一起,当生产车间发生动态情况时,它可以为管理人员提供决策支持,是实现面向“中国制造+互联网”的数字化车间的重要保障。车间作业调度问题是APS系统要解决的主要问题,本文主要研究了如何用遗传算法来解决经典的作业调度问题(Job Shop Scheduling Problem,JSSP)和柔性作业调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSSP),提出了一种面向柔性作业车间调度问题的改进遗传算法,通过benchmarks实验测试并验证了算法的性能。在此基础上,考虑到在实际的作业车间调度中可能存在停机、插单和撤单等异常情况,在将车间动态状况考虑在内的前提下,本文设计并实现了基于APS的生产排程系统,并开展了相关测试。用户通过浏览器输入加工任务信息和发起排程请求,服务器端存储加工任务信息和执行对机器性能要求较高的排程任务,排程结果通过浏览器以甘特图和详细调度信息两种形式展示给用户。该APS系统采用B/S架构,主要使用了Spring MVC、Hibernate、Java和JavaScript等开源的框架或技术,在运营成本、可移植性和可维护性方面具有很大优势。最后,对本文基于APS的生产排程系统的设计和实现进行了系统地分析和总结,对今后的研究方向进行了展望。