在全球制造业进行产业结构调整以及中国“两化”高层次的深度融合背景下,对传统制造业的发展模式转型升级提出了紧迫要求。协同制造作为一种全新的现代制造模式,在“两化”融合背景下对于促进制造业有机转变和实现高效、低耗发展有着积极的意义。然而,这种供应链协同调度虽然能够有效地提升供应链整体竞争力,但同时也会导致调度的复杂度和动态性有所增加,尤其面对日益突出的供应链不确定性干扰。目前国内外在关于客户需求不确定性的研究中,普遍关注的是客户需求量不确定性问题,但在现实当中客户需求时间不确定的现象也普遍存在。因此,关于降低交货期不确定性对供应链协同调度的影响也是一项很值得深入研究方向。从供应链系统角度给予客户柔性交货时间的自由,在提高供应链竞争力和客户满意度的同时也会对供应链系统有效运作带来挑战。本文针对供应链协同制造模式下调度方案难以提前制定以及调整的特点,考虑交货期不确定的场景下供应链协同调度的问题。首先,采用盒子不确定集刻画不确定性,构建不确定交货期下供应链协同调度静态鲁棒优化模型,在多个关联协同工艺的可选协同企业具有不同启动成本的特征下,实现供应链系统生产成本、等待成本、库存成本、延期惩罚成本最小化。并针对不同的等待成本和延期成本的形式,对模型展开进一步讨论,增加模型的适用性。为改善静态鲁棒优化模型过于保守的问题,在静态鲁棒优化模型基础上考虑供应链协同调度问题特点,建立两阶段鲁棒优化调度模型来应对这种订单交货期的不确定性。其中,第一阶段在交货期未知情况下决策订单的指派和在协同企业处的生产排序;第二阶段在交货期实现后决策订单的开始生产时间。最后,针对两阶段鲁棒优化模型采用行列生成算法框架设计主问题和子问题两个模型进行交互求解,依据模型性质对含有二元变量子问题进行凸转化从而构造出对偶问题,并利用库存成本和惩罚成本的性质构造二元变量将子问题转化为混合整数规划模型进而求解。仿真算例部分,分析了交货期不确定区间对两种鲁棒调度策略的影响,结果表明调度方案的成本增加幅度小于区间变化幅度且成本对于不确定区间变化敏感性随着订单数量增加;此外,对订单真实交货期组合下模型决策的实际成本和事后最优成本进行了对比,发现静态鲁棒优化模型和两阶段鲁棒模型决策成本比事后最优成本（下界值）分别平均高出70%和20%,从而验证了两阶段鲁棒优化模型可显著改善调度策略的保守性,并能够有效应对不确定交货时间对供应链协同调度的影响。