近年来,服务计算、云计算、物联网等众多新型信息技术的不断涌现,使虚拟企业之间能够更加敏捷、智能地协作。在此背景下,云制造作为一种促进中国制造业由生产型制造向服务型制造转变的发展途径被提出。这一面向服务的网络化制造新模式将进一步促进中国制造企业向网络化、智能化和服务化方向发展,从而更好地实现制造资源与制造能力的网络化动态共享与智能分配。作为云制造的核心,云制造服务能够动态地按需提供虚拟制造链的创建所需的制造资源或制造能力服务,支持跨企业的服务型制造的全生命周期,从而成为一种新的资源组织和集成方式。研究云制造服务的聚集、组合、调度等服务处理的优化方法是十分必要的。然而,云制造是一个新兴领域,其理论和应用研究都刚刚起步,尚不够成熟。为此,本文围绕云制造的服务处理模型和基于聚集的云制造框架来开展研究。该研究覆盖了三个核心服务处理过程:制造资源的聚集、云制造服务的组合和制造云服务的调度。其核心思想是在充分考虑现实约束的前提下,通过创新的方法/算法来提高服务处理的效率,优化制造云服务的运作。本文的研究工作和创新成果包括以下几点。(1)提出了基于密度的、支持云制造服务分解模型的资源聚集方法。由于制造资源的大规模海量特点,对这些资源的聚集策略成为云制造服务处理的重要基础。其目的是对具有相似功能参数的制造资源进行划分,并根据分布密度将这些制造资源分为多个服务集群。为此,本文采用服务空间模型改进了基于密度的和带有噪声的应用空间聚集算法DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise),提出了一种新的基于密度的聚集策略,实现了制造资源服务的有效聚集。(2)通过扩展服务的初始聚集结构并引入制造资源选择的经验知识,提出了一种服务集群重构方法。该方法基于制造资源间具有配套关系、常常被一起选择这一事实,利用概率密度函数刻画资源被一起选择的概率,进而重构和优化服务集群的结构。本文采用基于人工蜂群的优化算法(Artificial Bee Colony Optimization Algorithm,ABC)从现有的集群结构中搜索并发现最有效的解。(3)云制造服务组合是制造云(虚拟制造链)构建的核心。虽然目前已有大量的服务组合方面的研究,但由于未充分考虑制造的领域特征,因而并不适用。在云制造中,运输活动和制造互操作处理是制造服务组合过程中的关键;还需考虑服务质量的匹配问题。为此,本文在充分考虑服务质量、运输活动、制造互操作以及Qo S不匹配替代策略的基础上,提出了云制造服务的组合框架,设计了基于改进ABC算法的制造资源服务组合优化方法(ABC_Cs CCMfg)。(4)任务调度是协同虚拟制造链运作管理中的复杂问题。考虑到现行制造企业多依赖于对调度和组织模型的长期承诺,亟需一种面向云制造模式的调度框架,在保证制造服务商的完整性/运作稳定性前提下,优化全局时间/交货期。为此,本文提出基于可用性和时间段分析的制造服务任务调度编排模型,并基于人工蜂群算法实现了云制造服务的调度优化。(5)本文给出了一个应用案例。在此案例中,ASEM公司HT700产品的制造需要转换为以集群为基础的云制造模式。通过资源聚集、组合等过程,我们为HT700构造了一个虚拟制造链,让人感受到云制造为中小型企业带来的效益。