云制造平台融合了丰富多样的制造资源和制造能力，从而吸引了寻求相应制造服务的大量客户。基于众多客户需求驱动，融入云制造平台的虚拟化制造服务很可能会在同一时段接收到来自多个客户的服务邀约。考虑到服务制造能力的限制及优化配置的有效性，云制造服务不能同时响应所有服务邀约，而只能在不超出能力范围的前提下，有选择性地对部分邀约予以响应。而同时，鉴于响应邀约的服务汇聚所形成的竞争性，服务并不能确保每次响应均能被顺利纳入调度流程。为了充分发挥有限的制造能力以获取更好的运营回报，云制造服务需对当前邀约及其发起者予以全面评价，从而为制定合理的响应策略提供必要的决策支持。

基于以上分析，一方面，服务邀约的评价越高，予以响应的服务间的竞争越激烈，则被调度概率越小，故为充分发挥制造能力，从云制造服务理性运营的角度出发，对邀约的响应选择并非越优越好，而应与自身性能及竞争环境相结合；另一方面，云制造服务对邀约的响应选择以能力范围为限，具有较高的灵活性和可组合性，故既可以根据服务运营与发展规划基于对邀约的整体判断进行决策，也可以基于当前需要，着重于某一评价指标执行选择。因此，本章所研究的服务邀约评价不是相互间的对比排序及优选决策，而是对邀约及其发起者执行的多指标粗糙划分，以多维粒度化分辨服务于机动灵活的响应策略拟定，从而在众多服务邀约中完成符合自身利益与价值取向的选择。(www.daowen.com)

在服务响应策略拟定的过程中，对邀约评价的需求不尽相同。通常情况下，服务运营者基于行业特点、运营模式、发展规划等客观认知的界定，对客户及其邀约具有稳定一致的评价标准，可应用通识框架以整体表现进行综合判断；而在某些具体情境下，服务的邀约评价可能会重点倾向于某一指标而弱化其他指标，如服务在多次响应未被调度的情况下，为了尽快获利、维持运营会关注盈利水平而较少考虑潜力增长；为发展稳定长远业务及合作关系，评价指标倾向则与前者相反；当服务具备卓越的行业地位、引领行业标准时，对客户及其邀约的协同程度、运营水平及财务状况会更为看重。显然，为支持机动灵活的响应策略拟定，邀约评价既需要给出客户及其邀约的整体表现判断，也要基于决策需求呈现具体分项指标的衡量。此外，考虑到服务对于邀约的响应形式，对于无其他服务关联的独立响应，服务可自主组织相关知识产生邀约评判；而对于由联盟发起的联合响应，邀约的评价则应由联盟群体成员共同参与完成，属于群决策问题。