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具体实现步骤如下：
步骤1 通过现场监控模块采集设备加工每道工序的历史信息和设备的故障和维修时间记录等，将记录到的信息送入到上位机，并存储到数据库中。
步骤2 将采集到的设备故障信息和设备维修时间送人到系统故障诊断模块，通过神经网络训练等方法预测出在未来一段时间内可能发生故障的设备、故障发生时间及可能的维修时间;将各工序的加工时间送入到加工时间分析模块，通过统计分析，预测出各设备加工某一工序的可能时间，并与标准作业时间进行比较。
步骤3 根据预测出的加工时间和故障发生时间，求出预测调度依附度;同时根据市场情况和历史信息给定一**调度依附度。若预测依附度大于**调度依附度则按照预测依附度求出**计划时限，否则由**调度依附度求出**计划时限。
步骤4 将**计划时限传递给计划排产系统，按照**计划时限及相关加工时间来安排生产，并将生产计划传递给调度管理系统。
步骤5 调度管理系统根据实时采集到的设备加工信息和故障信息，及时监控生产计划与实际生产的符合程度，并定时计算真实制造过程的调度依附度。若与预测依附度有一定偏差，则制定相应调度方案，保证生产按计划执行;若真实的调度依附度与预测值偏差过大，则必须重新制定生产计划。
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