随着科学技术的发展,人类已进入了信息化与知识经济的时代,机械制造业也越来越重视信息化。近来国内外出现了基于互联网的零件库信息系统,工程师可以从系统中获得通用零部件的三维模型,从而提高设计效率,促进产品分工专业化,支持大批量定制的实现。零件库有助于零部件标准化,达到减少内部产品的多样性,提高外部产品的多样性的目的。目前国外互联网零件库发展很快,但国内互联网零件库发展甚慢。本文通过运用大数据服务和本体技术将零部件资源形成有序的知识网络；借助大数据服务提高零件库中零部件的搜准率与搜全率,更加有效的帮助用户找到自已需要的零部件；在大数据技术支持下,利用本体与标签的大众协同评价的方式对零部件资源进行自组织优化,促进零件库的发展。第一章是绪论,主要阐述本文的研究背景、研究意义,介绍国内外的研究现状,并提出本文研究的框架和主要研究内容。第二章是基于大数据的零件库云服务平台自组织优化模型,主要介绍了使用大数据技术进行零件库系统自组织的总体模型,包括零件库建立模型和自组织有序化模型。第三章是零件库的自组织建立方法,围绕第二章的零件库建立模型展开,从零部件供应商、普通消费者、整机制造厂三个维度描述零件库建立的方式,并构建了政府引导和市场驱动的零件库建立正反馈机制。第四章是零件库自组织有序化方法,围绕第二章的零件库自组织有序化模型展开,通过本体技术将零部件实例组织起来,形成知识网络,提高零部件搜全率及搜准率；建立基于本体的零部件模型、供应商信誉评价模型、零部件的价值模型,从用户协同的角度出发,利用用户在零件库中的操作行为等业务数据,借助大数据服务对零部件进行综合价值排序,使零件库的零部件资源达到自组织的目的。第五章是零件库自组织平台实现,对系统进行说明,包括系统的实现技术框架、功能模块、界面设计等；介绍了平台的大数据分布式技术具体实现,通过在搭建的Hadoop平台上测试美国某地区的温度数据分析的案例,证实大数据分析平台的有效性,为零件库的海量数据处理奠定了基础。最后对重点模块功能进行详细展示说明。第六章是总结与展望。首先对文章进行了总结,阐述了本文的主要工作和创新点,最后对未来的工作进行了展望。