随着物联网技术的不断发展,一种物联网+制造业的新型制造模式已然形成。对于如何从制造过程里产生的海量、多源数据中提取企业所需要的信息,该模式通常会在数据采集层之上,通过上位机来实现企业的目标。但由于企业间的业务具有多样性,且制造流程多变,一旦企业增加了某个设备要实现某个业务时,就需要对上位机进行重构,导致企业的研发实施成本高,资源不能够统一管理,且传统的数据处理方式已经满足不了新的制造模式对于数据处理实时、高效、快速的要求。本文通过引入制造物联云平台,将制造过程中的设备、人员、网络、应用等基础设施统一接入云平台,实现资源的统一管理,使企业可以根据自己的需求友好地从云平台中获取所需要的资源,并实现业务与基础设施的解耦,将业务交给分布式复杂事件处理引擎处理,使云端的各个模块能够更加专注于本模块的设计与实现,提高了系统的可扩展性。本文的主要研究内容包括:(1)通过对国内主流云平台在制造领域使用情况的分析,本文选择了阿里云平台作为本课题的制造物联云平台。主要研究了设备与应用的接入方式,并对云平台中消息的协议和转发机制进行了设计。(2)为了能够实时、高效、快速地从海量、多源的数据中获取与业务规则相匹配的复杂事件,完成企业的需求,本文提出了以Storm流式框架和Esper为基础的分布式复杂事件处理引擎。该引擎由事件监听模块、规则管理模块、复杂事件处理模块和事件分发模块组成,本文对引擎的四个模块进行了设计与实现。(3)为了便于企业能够根据业务需求动态地生成相应规则,本文为企业提供了规则模板,并提出了一种基于规则模板和规则关联设备集的流分组策略,提高了引擎的事件处理性能。(4)本文通过智能窗帘和车间报工两个案例,分别从应用到设备和设备到应用两个方面进行功能测试,并对复杂事件处理引擎的性能进行了评估。