由于云制造环境的动态和不稳定性,制造装备服务聚合执行过程中,其服务可能会失效,从而会导致整个聚合云服务不能正常执行。在面向制造任务过程中,制造过程需要适应运行期间实时的失效情况,需要服务重构机制去支持可靠的面向服务的制造应用。在制造装备服务重构期间,服务聚合优化是为重构区域找到可替代服务的使能技术。同时,在云制造领域,制造装备服务能耗的有效也越来越引起了人们的关注。本文从制造装备服务质量(Quality of Service,QoS)和能耗的角度出发研究制造装备服务重构问题。本文主要研究的工作如下:(1)针对制造装备服务聚合执行过程中出现的服务失效问题,对车间生产过程中,制造装备服务重构问题进行了描述和分析。制造车间的服务重构问题是基于感知数据驱动的,需要感知相关服务的运行状态,因而建立了基于感知驱动的服务重构模型。针对云制造系统中的可持续制造需求,提出了基于QoS和能耗的制造装备服务重构系统框架,分析了其中涉及的关键技术。(2)针对多目标的服务重构问题,提出了基于区域的局部服务重构策略,分析了制造装备服务QoS评估以及能耗评估模型,建立了制造装备服务QoS指标体系,并给出了不同指标的归一化处理方式。在制造装备服务聚合执行路径的QoS及能耗的模型以及重构策略的基础上提出了基于QoS和能耗的服务重构多目标评估模型。(3)针对服务重构过程中,快速高效的为重构区域找到最优可替代的服务的需求,研究了基于区域的服务重构优选算法,提出了混合蜜蜂算法去求解重构区域。即将种群划分为两个子种群:一个种群的个体按照蜜蜂算法的操作进化,另一个种群的个体按照粒子群算法的操作进化。并设置隔代信息交流机制,同时在解的初始化上进行了改进,提高了算法的优化性能。还设计了相应的制造应用场景,对服务重构优化算法进行了有效性和算法对比仿真分析。本文通过车间制造装备服务重构算法,为车间制造装备聚合云服务执行过程中的服务失效的有效处理,提供了技术支持。一方面可以保证实时处理执行过程中的失效问题,另一方面可以在满足用户约束需求下,给用户提供高质量和低能耗的服务。