当前制造业互联协作过程呈现了服务化、集群化、社交化和个性化等发展新趋势，而相应的制造模式也由大规模批量生产和大规模定制化生产两个传统模式逐渐演变为新的大规模个性化制造模式。近四年，社群化制造作为一种新型的大规模个性化制造模式被学者提出，它将设计阶段的众包理念延伸到制造阶段，通过建立信息物理社交融合系统形成各种动态自治的制造社群，支持产消者共同创造个性化的产品和服务，为社会化制造资源的高效组织与利用、制造企业的服务化转型与新业态创成、制造业整体利益水平的改善等提供了新思路。虽然该制造概念仍处于早期发展阶段，且在实现过程存在各种信用保证机制和信息计算等方面的挑战，但其有望在一定程度上解决制造业当前所面临的新问题，从而满足当前与未来制造业不断发展的需求。
本文以产品大规模个性化需求驱动的社群化制造网络配置为研究对象，在分析社群化制造内涵的基础上，提出了社群化制造网络配置的实现逻辑，并进一步深入研究了社群化制造模式下的多参与主体间的服务交互关系挖掘、产消者间制造服务交互与关系协调、社会化制造资源间关联的多形态自组织与网络配置等关键技术，以形成社群化制造网络配置与辅助决策理论及方法。本文主要的研究工作与创新性成果包括：
首先，提出了一种产品大规模个性化需求驱动的社群化制造网络的配置理论。在将其与层级供应链及平台式制造模式进行对比分析的基础之上，对其内涵进行了深入研究，揭示了以社会化制造服务资源多形态分布式自组织与分布式应用为特征的制造服务需求和制造服务能力之间的交互逻辑以及社群化制造网络配置与决策机理。
其次，针对当前大规模个性化需求驱动下社交媒体流行导致的文本型交互数据呈爆发式增长的趋势以及数据呈海量性和高稀疏性等特点，提出了一套将非结构化制造服务交互上下文本信息转化成结构化辅助决策知识的思路与方法。依托制造服务交互流程相关的上下文情境数据，利用基于深度学习方法的上下文实体关系抽取，基于置信信念网络传播算法的模糊供需匹配，以及基于本体语义计算及推理的供需精确匹配等方法，实现了跨企业决策解空间的识别以及制造服务需求与能力的匹配。
第三，针对社群化制造的服务关系协调决策与创成问题，提出了一种综合制造服务关系辅助决策模型。研究了在竞争与非合作市场环境中不同情景下的面向制造服务订单多方利益协调的Stackelberg博弈模型，考虑了订单量、价格、批次、生产周期、交货期等关键协调决策变量，并构建相应的双层规划数学模型，进而提出了一个基于层次帝国主义竞争算法求解博弈模型的Stackelberg-Nash均衡解，决策生成多形态制造服务关系，其结果改善了决策的质量和效率。
第四，针对产品大规模个性化需求驱动的制造服务社群构建问题，一方面，对于由核心企业主导的制造服务网络构建，通过对历史制造服务数据的模糊商空间建模，建立了基于粒计算方法的数据挖掘模型，采用信息熵和相似度确定最优粒层，建立该粒层每个粒子的过程参考模型以支持制造服务社群的创建；另一方面，对于由小微制造企业自组织服务网络，引入了区块链技术并建立了分布式共识算法与智能合约支持去中心化、分布式的多形态制造社群自组织构建，在制造服务供需交互的过程中完成了价值的高效转移。
最后，基于上述理论与方法，开发了一个原型系统，并以某印刷装备制造公司的制造服务及其社群配置为例验证了多阶段社群化制造网络配置理论与决策方法的可行性与有效性。