当前,制造业是我国国民经济发展的支柱产业,是立国之本、兴国之器、强国之基。在经济全球化和互联网快速发展时代,消费多元化、需求个性化的发展趋势推动制造业的转型升级,企业只有不断提高综合竞争力,表现出较短的交货周期、优异的产品质量、较低的市场价格和周到的服务,才能在市场中赢得竞争优势。当前制造业存在着这样的现状:一些企业由于缺乏足够的制造资源而无法完成订单,而另一些企业因生产订单不足而造成制造资源闲置。资源缺乏者希望能够通过租用方式获得其他企业拥有资源的使用权,资源拥有者同样希望通过资源共享的方式提高自身资源的使用频率,从而使相关企业达到互惠互利的局面。传统的产品制造模式已经不能满足用户对产品全生命周期中资源配置的需求,因此制造业需要一种资源优化配置的新模式,以实现资源的合理配置与高效利用。云制造以资源服务化共享为目标,成为解决当前制造业提质增效、传统制造模式转型升级的可行措施。云制造的提出为制造业由生产型转型为服务型提供了一种新的思路,它融合了云计算、大数据、物联网、智能制造、知识服务等新兴技术,通过将各种制造资源及其制造能力进行虚拟化、服务化,从而实现有效的资源共享和企业协同模式,形成“分散资源集中使用”与“集中资源分散服务”的制造服务新格局。通过总结目前国内外针对云制造基础理论和应用推广方面的研究现状和进展,分析了当前面向中小企业需求的云制造系统研究中存在的不完善和局限性,以中小企业云制造系统运行机制及其关键技术为研究对象,确定了本文的主要研究内容如下:(1)针对云制造中制造资源具有多样性、广域性、异构性特点及服务化封装需求,资源服务化描述是服务提供者和请求者之间的一种约定模式。为了提高资源描述的准确性和普适性,本文采用了一种将资源的不变性和可变性特征相结合的资源描述方法,较好的解决了资源稳定性与可变性特征间的关联关系。首先对制造资源进行分类处理,然后将其抽象描述为相应的制造能力,通过服务化封装操作实现在云制造服务平台上注册与发布,最终形成制造服务。在此基础上建立了资源运算关系模型,将资源使用过程描述为一系列具有逻辑关系的基本操作算子集合,为制造资源与服务需求的匹配提供了便捷途径。(2)针对云制造过程中多批次任务在资源使用顺序上的冲突现象,建立了一种面向云制造的离散制造事件动态响应预测模型,解决云制造中资源冲突与任务调度问题。首先运用任务关联矩阵(Task Relation Matrix,TRM)描述任务间的关联关系,然后通过矩阵相似变换重新规划任务的实际执行顺序,建立了云制造中离散制造事件动态响应(Discrete Event Dynamic Response,DEDR)预测模型,导出了制造任务的时间响应关系和资金响应关系,在此基础上建立了基于任务启动时间动态响应的资源调度优化模型,降低了资源间的冲突,保证了多批次任务的有序执行和资源有效利用。(3)针对基于服务质量(Quality of Service,QoS)的资源发现与服务搜索空间问题,分析了QoS影响因素与QoS评价值之间的约束传播关系,提出了基于定性影响关系图(Qualitative Influencing Graph,QIG)的定性推理评估方法,预测QoS评价值变化趋势,避免将QoS不理想的服务组合方案传导到后续服务中。根据QoS预测结果来调整服务分解与组合方案,可以有效降低服务选择问题的搜索空间,提高云制造系统的整体运行效率。(4)针对制造服务节点的突发故障导致QoS波动的问题,提出了一种基于客观决策的服务质量评价因子权重值的确定方法。利用粗糙集(Rough Set,RS)理论处理不确定和不精确问题时无需先验信息的特点,通过对云平台积累的服务记录数据进行分类处理,将QoS中属性的分类精度转换为属性的权重值,并依据权重信息构建了服务相似度的判定准则,据此选出相似度较高的候选服务去替换发生故障的服务节点,降低了故障服务节点对整个云平台运营稳定性的影响。(5)针对中小企业云制造服务平台功能需求,设计了中小企业制造资源配置管理云服务平台原型系统的框架结构、数据库结构以及模块功能流程,编程实现了原型系统主要功能,实验结果表明原型系统平台工作的可靠性。