5.30 智能制造服务管理的特点与挑战
由于智能制造的需求与最终目的，是实现社会环境中分布式制造资源以制造服务形式的共享及其相应的制造协作，因此，从宏观和系统的角度分析，智能制造服务管理问题有以下五个特点和挑战。
（1）社会性[2] 。由于参与的用户，不管是服务提供者还是需求者，都来自全社会的各行各业以及随时随地，因此社会化用户的参与导致了制造服务的供应和需求双方面的社会性，两者分别意味着分布式异构制造资源和能力的社会化提供，以及制造资源与能力的社会化共享和使用。同时，社会化制造服务的按需应用实际上是制造企业的社会化协作过程，这也导致了价值或效用的社会化创造。
（2）多样性和复杂性。首先，参与其中的企业用户既有集团企业也有中小企业，它们既可能是服务提供者也可能是服务需求者；其次，制造服务种类繁多、功能各异，不同的制造服务所能解决的具体制造任务不尽相同；最后，不同的服务需求者在不同时刻提交的具体制造任务也是多种多样的，而系统中针对特定的制造任务所能匹配到的待选服务或是组合服务集合也不相同。
（3）动态性与不确定性。制造服务在管理和应用过程中，面临着动态和不确定的环境。如在制造服务应用前的初始状态下，各种各样的制造服务需求也就是制造任务动态、随机、并发出现；而在制造服务对应着特定制造任务的具体执行过程中，制造服务的状态、服务质量、执行结果等也都有着一定的不确定性等。
（4）大数据[3] 。当制造资源服务化之后，制造服务的管理与应用的过程伴随着大规模数据的快速、实时产生。这些非结构化的数据分布广、格式多样、采样频率差异大、具有时序性以及其他复杂的相关关系，且不同尺度的信息相互交叠。因此，智能制造服务管理有着典型的 Volume、Variety、Velocity 等大数据特征。
上述这些特点为智能制造服务管理带来了新的挑战，针对制造服务的产生与聚合、制造服务的按需管理与应用这两大重点研究问题，更需要考虑上述这些特点与挑战对其进行宏观和系统的分析与探讨。
