随着客户需求逐渐个性化和多样化,以较低的成本和较短的生产周期生产出客户满意度高的产品是企业在竞争中获得优势的重要因素。为了快速响应市场和满足客户的个性化需求,机床制造业已由原来的根据市场预测配置开发机床产品新机型,转变为以满足客户个性化需求为目的进行配置开发,并且通过利用已有机型的配置知识和资源进行新产品开发。本文以数控机床制造业配置开发新机型为背景,采用了面向客户需求基于实例的两级匹配机床产品配置方法,结合沈阳机床集团生产的机床产品,进行了配置建模、配置开发和配置问题求解等相关研究。论文的主要工作有：(1)对于非结构化客户需求,采用基于灰色粗糙集模型算法,客观地实现了将模糊客户需求到产品配置参数的转换。通过建立需求模型,确定了在进行机床产品配置时所要考虑的核心特性指标即需求产品匹配模板。(2)通过分析数控机床产品的特点,建立基于实例的配置过程模板的产品配置信息模型；对于产品配置知识的表达,采用复合式(框架+实例推理)和基于神经网络的综合表达方法；利用Access构建了机床产品和模块配置实例数据库,为后面的实例检索匹配奠定了基础。(3)通过分析建立了基于实例的数控机床产品配置模型,设计数控机床配置开发流程。同时对机床产品配置分为两级即产品级和模块级匹配。对于产品级匹配,首先基于自组织神经网络(SOM)对产品实例聚类,提取出相似实例候选集,然后利用实例匹配算法,进行相似度求解,确定出与需求产品最匹配的实例。(4)对检索得出的相似产品实例提取产品结构树,与需求产品进行分析对比,构建机床产品配置开发平台,进行模块级检索匹配。并采用模糊数学理论算法进行模块检索,其中以卧式数控机床的床身模块匹配为例,检索出了与用户需求最佳匹配的实例。(5)分析了模块间的配置约束和匹配规则。通过分析相似机床产品实例与需求产品之间的特性指标差异,采用基于实例的多维关联规则算法进行配置求解,确定待修改类型的模块,最后基于Solidworks对选取的最优模块组合中的实例进行了修改,输出配置结果即满足客户需求的机床产品。