近年来，为保障国内制造业的可持续发展，进一步优化资源配置，云制造的概念被提出，它将云计算的先进理念同信息技术、物联网和制造业有机结合了起来，为用户提供按需使用的高效、廉价、优质的服务。　　本文以云制造平台下的任务分解方法、并行处理策略、服务的发现和匹配机制以及多关键字下的模糊检索方案作为主要研究内容。首先探讨了云制造服务的内容、应用、架构与关键技术，然后开展了四个方面的研究：　　①综述了树形分解思想与启发式策略相结合的任务分解算法（Improve Heuristic Algorithm, IHA）和一般的启发式算法，在仿真平台上实现了这两种制造任务分解算法，实验结果表明IHA算法具有较高的执行效率。　　②在仿真平台上实现了ISH（Insertion Scheduling Heuristic）、MCP（Modified Critical path）和ETF（Earliest Time First）三种任务调度算法，并针对以上算法的不足，首次提出了一种基于关键路径的云制造平台下任务分配算法，对以上算法进行测试和分析，可知本文提出的算法是卓有成效、实际可行的。　　③研究云制造服务的发现方法和匹配策略，在仿真平台上实现相应算法，以查全率和查准率作为评价指标对实验结果进行对比分析，其中，发现方法主要有：基于本体的云制造服务发现和基于语义的制造服务发现，匹配策略包括：基于非功能性指标的匹配研究和基于功能性指标的匹配研究，实验结果表明基于语义的服务发现方法更为简单、灵活、有效，更加贴近用户的服务请求。　　④提出了一种云制造平台下的模糊多关键字搜索方案，描述了方案的流程，并在仿真平台上对其进行验证，通过比较实验结果，对方案进行了定性分析，得到了模糊集随相似度的变化趋势和时间开销随关键字数量的变化趋势，从而得到了使系统运行效果最优的coefficient值，该值决定着模糊关键字集的范围。