云计算、互联网、物联网等高新技术的发展带动了传统行业的快速转型。云制造是助力“中国制造2025”计划实现制造业发展得重要手段。对于制造企业供应商选择而言,云制造与传统制造相比拥有更大的选择范围,能够主动实时的匹配个性化需求,使分布的制造资源高度共享。同时,云制造庞大的服务资源为供应商选择带来新的难题,其服务匹配是亟待解决的问题。目前传统的匹配方法缺乏针对性,缺少针对供应商领域匹配方法的研究；同时云制造中存在大量功能相似的供应商,需要根据需求的QoS (Quality of Service)信息进行判断,传统匹配机制缺乏对模糊QoS信息的选择和排序。另外,传统匹配方法多推荐唯一的最优服务,难以满足需求方自主选择的需要。针对传统匹配方法的弊端,本文以云制造环境下的供应商为研究对象,结合本体和模糊QoS提出三阶段匹配方法,具体工作如下：首先,分析云制造及其供应链特点、与传统网络制造的区别,以及云平台的服务匹配流程和方法,找到问题的重点和难点,提出本文要解决的问题。然后,定义服务匹配的内容。设计了包含功能性信息和QoS信息的供应商描述模型。在本体建模研究的基础上定义了供应商服务本体的结构,作为匹配算法的语义支持。接着,设计供应商服务匹配算法,算法分为三个阶段,每个阶段匹配的内容分别是服务的功能性信息、QoS信息和前两个阶段的综合信息。针对功能性信息的资源概念,采用了基于语义相似度的匹配算法,同时为避免了由于表达方式不同造成概念不能匹配到本体模型,从而造成错误或片面匹配结果的问题,引入了属性影响因素。针对QoS信息匹配,考虑了QoS的模糊性和用户偏好,采用优化的FCM (Fuzzy C Means Clustering)算法。匹配方法结果为一定数量的基于综合匹配度的排序结果集合,满足需求方自主挑选供应商的需求。最后,实现了服务匹配系统并对匹配算法进行实验分析。通过实例验证了匹配方法的有效性,能较好的满足现实需求。并对比分析了查全率和查准率,同时验证了优化的算法提高了服务匹配的效率。本研究为探索如何解决云制造环境下的供应商匹配问题提出了一种新思路。