纵观世界，西方发达国家已经进入了服务经济时代。服务经济时代的到来加速了社会化分工，企业之间的相互服务化成为企业（企业集群）快速赢得市场、增强自身核心竞争力的重要方式。当前，我国正处在工业化中后期，制造业得到充分发展的同时，也面临着上世纪80年代西方发达国家制造业向服务业转移的系统问题。为了解决我国制造业转型升级的突出问题，从国家层面提出了“以信息化带动工业化、以工业化促进信息化”的指导方针，在实施层面提出了“制造业信息化工程”。当前的制造业信息化在解决制造“数字化、集成化、协同化、网络化”问题上取得了一定的研究和应用成果，但要进一步扩大并深化应用，从而取得显著的经济效益，在运营模式、技术上都存在着一些难以克服的问题，特别是在商业模式、资源共享、安全等问题上存在诸多需要解决的难题。然而，近年来随着以云计算、物联网、大数据等为代表的新一代信息技术的发展与商业应用，给制造业转型升级提供了可借鉴的商业模式和新的技术支撑。在此背景下，2010年李伯虎等人提出了一种面向服务的新型网络化制造模式——云制造，其核心是将“制造”当做“服务”。云制造的提出得到了国内外研究学者的高度关注，近4年来，围绕云制造的概念、内涵、特征、核心技术、集成技术、应用模式等方向，国内外学者开展了诸多富有意义的研究工作。但是，结合云制造的研究现状，本文认为当前云制造研究急需解决面向具体应用领域的云制造运行模式，特别是面向机械加工领域的云制造服务模式，机械加工中的制造资源的服务化、机械加工中的制造服务发现方法、云制造环境下的加工服务优选、系统开发策略等方面的关键技术问题。为此，本文围绕以上几个方面的问题开展了以下五个方面的研究工作：（1）从系统工程、制造系统工程、云制造特征出发，阐述了云制造是制造系统工程。随后采用制造系统工程中的广义建模思想，从电子商务模式、系统体系结构、产品生命周期、制造状态空间、制造行业粒度、制造辐射区域6个视角研究了云制造的系统结构和特征。在此基础上提出了一种面向云制造应用模式构建的设计方法。以此方法为指导，针对机械加工领域特征，构建了一个面向机械加工的云制造服务平台，并设计了其运行模式。（2）研究了云制造环境下的制造资源、制造能力、制造服务特征，提出了一种制造资源、制造能力、制造服务逻辑关系模型。在此基础上，提出了两个制造服务建模原则，以此原则为指导，提出了一种用于抽象制造任务的需求屋模型，并提出了一种基于需求屋模型的制造服务信息模型构建方法。在此方法基础上，建立了面向机加工中的多粒度制造任务模型和制造服务模型，包括工序级、零件级的制造任务和制造服务模型，最后提出了制造服务封装为Agent的体系结构和映射原理，并研究了一个案例。（3）聚焦到了机械加工领域的云制造服务发现问题，提出了面向机加工的云制造服务发现方法。该方法主要采用多Agent技术构建了一个多粒度制造服务发现框架，设计了其中主要Agent结构。通过构建多Agent交互原则，提出了一种制造服务发现流程。结合本文的研究领域问题，构建了面向工序级和零件级服务发现的仿真环境，并通过两组仿真实验，分析了与目前云制造环境下的资源(服务)发现的区别，表明了本文方法的优越性和实用性。（4）分析了面向机加工中的多粒度制造服务优选问题，定义了云制造环境下的工序级、零件级服务优选的问题，提出了云制造环境下机加工中多粒度制造服务优选模型，该模型不仅考虑了服务方之间的物流影响，同时还考虑了客户与第一链服务方、最后服务方与客户之间的物流影响，构建了更接近实际情况的制造服务优选数学模型。为了求解该多目标问题，采用了优先转换方法，将多目标问题转换为了单目标问题，在分析了多种智能算法的基础上，提出了一种改进粒子群算法来求解多粒度制造服务优选，最后通过仿真实验分析了本文模型的优越性、算法的有效性。（5）分析了当前面向机加工的服务平台，根据本文提出的云制造服务平台框架，采用快速应用工程指导原则作为开发方法，设计了一个面向机械加工的云制造原型系统，包括主要的业务流程、核心数据库、核心程序算法，利用Joomla等多种集成开发框架，开发了系统主要模块。综上，本文全面分析了云制造的研究背景，回顾了近年来云制造的研究进展，指出了当前云制造领域研究的主要问题，研究了云制造运行模式的策略问题、制造资源数字化描述问题、制造服务发现、制造服务优选及面向领域的原型系统开发等问题。上述研究丰富了当前云制造研究成果，为面向领域的云制造应用模式系统开发提供了一种借鉴的解决方案。