随着经济全球化深入发展和全球市场竞争进入新的阶段,我国制造业正处在转型升级的关键时期。转型过程中,资源受限和资源闲置问题困扰着企业,资源需求者急切期望通过便捷的、租用的方式获得来自外部的优良资源支持;资源闲置者迫切需要提高资源的利用率、实现资源的有效增值。为实现上述需求必须汇集全球资源并进行资源的优化配置,云制造正是致力于制造资源与制造能力的全球汇集与共享、实现资源优化配置的先进制造模式。在云制造环境下,实现制造资源和制造能力的优化配置的关键在于提升虚拟制造环境构造过程中制造云服务的整体聚合效果,制造云服务组合与优化技术正是面向制造云服务实施优化配置的关键使能技术。在制造云服务组合过程中,存在各种不确定性因素,如资源服务的动态加入或退出导致的资源服务不确定、任务需求变化引起的任务描述不确定、资源服务间关联关系的改变导致服务组合方式的不确定以及时间、价格等服务质量的不确定,这些不确定性因素的存在无疑会使云制造系统出现故障的概率增加,最终导致制造任务无法及时高效地完成。因此,有必要提升制造云服务组合的柔性来更好地满足用户需求。虽然,有些文献中提到了制造云服务组合及其柔性问题,但仅限于概念的描述或是将柔性视为服务质量的一个考虑因素,并没有针对制造云服务组合柔性提供一种定量化的测度方法,本论文拟探讨一种制造云服务组合柔性的多属性测度方法,即在云制造环境下,建立有效的制造云服务组合柔性评价体系。首先,通过构建贝叶斯网络模型来分析影响制造云服务组合柔性的各类因素,并对各影响因素进行重要度分析,得到制造云服务组合柔性的关键影响因素;然后,根据制造云服务组合柔性的影响因素,对制造云服务组合柔性进行多属性分析与分类,并依次进行测度,最终得到制造云服务组合柔性的量化测度值,为相关企业应用与管理云制造系统提供有效的建议。最终,通过分析与研究得出以下结论:(1)通过构建贝叶斯网络模型对制造云服务组合柔性影响因素的重要度分析,可以看出,任务的变化导致云制造系统出现故障的概率最大,即与任务变化相关的影响因素对制造云服务组合影响程度最大,可视为关键影响因素;资源服务间关联关系的变化对于制造云服务组合柔性的影响程度低于其它几类影响因素,可视为非关键影响因素。因此,在应用与管理云制造服务平台时,为了有效地防止云制造系统出现故障,及时高效地满足用户需求,必须加强对任务变化相关影响因素的监控与管理,在不确定性因素出现时,进行及时有效的反馈。通过对制造云服务组合柔性影响因素重要度的分析,得到关键和非关键影响因素,为后续针对性的开展制造云服务组合柔性测度、监控与提升工作做好铺垫。(2)在上文对制造云服务组合柔性影响因素分析的基础上,本论文假定待选制造云服务集中的各项资源服务能够以不同效率实现替代完成任务,建立了考虑效率属性、冗余属性、路径柔性和任务柔性在内的四维属性测度方法,该方法综合考虑了时间和成本在内的效率矩阵、任务出现的概率及其在资源服务间被指派的概率、资源服务间的替代概率以及待选云服务集的路径属性等影响云制造实际执行任务的各因素,对制造云服务组合柔性进行了定量化的测度。对制造云服务组合柔性进行的定量化分析与测度,为相关企业应用与管理云制造服务平台提供了参考依据,有助于管理决策的制定与实施。