随着市场竞争日益激烈，企业的生存和发展环境发生了深刻的变化，生产方式逐渐转变为以市场为导向。一方面，市场对企业按时交货的要求越来越高，另一方面个性化需求导致的多品种小批量的生产方式使企业满足交货期要求的能力越来越差。在这种背景下，增强企业按时交货的能力，保证按时交货以提高客户满意度对于企业生存发展越来越重要。生产资源的有限性以及生产系统本身具有的动态波动性和加工相依性，往往造成限制系统交货性能最优化的“瓶颈”现象。交货期瓶颈是企业经常遇到的制约按时交货的生产实际问题，直接影响企业信誉和客户满意度的提升，已成为生产瓶颈管理与控制中的一个突出问题。本文以交货期瓶颈为主线，研究从机加车间交货期瓶颈的整体判别，到出现瓶颈时的瓶颈工件识别处理，再到没有瓶颈时最大限度地对瓶颈进行预防规避，从而建立了一套系统的交货期瓶颈识别管理方法。　　本文首先介绍了机加车间交货期瓶颈的定义，在分析现有研究现状的基础上，根据机加工车间生产特点，建立一种基于多资源约束的车间排产问题模型，并利用遗传算法对该模型进行了求解，根据求解结果实现了从机床、工人和刀具多资源的角度对机加车间的交货期瓶颈进行了整体判别，更加符合实际生产情况。其次，针对交货期瓶颈处理时缺乏相应指导的问题，本文提出了一种基于Mamdani型模糊推理系统的交货期瓶颈工件识别方法。首先介绍了模糊推理系统的理论知识，然后以总拖期最小的排产方案为数据基础，设计了交货期瓶颈工件识别的模糊推理系统，该系统以工件相对拖期、工件在各工序加工阶段的相对松弛时间和工件标准化交货期权重为输入，通过一系列的模糊规则和模糊运算，输出各工件的交货期瓶颈指数值。交货期瓶颈指数值最大的工件被识别为交货期瓶颈工件。最后通过比较瓶颈工件分批和非瓶颈工件分批对订单总拖期的改善，证明了识别方法的有效性和识别结果的正确性。随后，当不存在交货期瓶颈时，为了最大限度地对交货期瓶颈进行预防规避，提出了一种面向均衡生产的交货期瓶颈规避决策方法，主要过程包括面向均衡生产的排产方案评价指标体系的建立、评价指标获取量化方法和基于熵权与层次分析法的均衡生产排产方案评价决策。该方法以满足交货期要求的排产方案集为评价对象，从资源负荷率均衡性和资源可靠性两个方面对排产方案进行评价，决策出均衡性最好的排产方案以最大限度地预防交货期瓶颈的产生。最后，基于上述研究内容和研究成果，设计了一种基于机加工车间MES的交货期瓶颈识别管理支持系统，包括基础数据管理、作业排产及交货期瓶颈整体判别、瓶颈工件识别及处理和排产方案决策选择四大功能，并将本文研究内容和系统在某机械加工车间进行了试点应用，取得了良好的应用效果。