The rapid development of information and communication technologies has triggered the proposition and implementation of smart manufacturing paradigms. In this regard, efficient allocation of smart manufacturing services (SMSs) can provide a sustainable manner for promoting cleaner production. Currently, centralized optimization methods have been widely used to complete the optimal allocation of SMSs. However, personalized manufacturing tasks usually belong to diverse production domains. The centralized optimization methods could hardly include related production knowledge of all manufacturing tasks in an individual decision model. Consequently, it is difficult to provide satisfactory SMSs for meeting customer's requirements. In addition, energy consumption is rarely considered in the SMS allocation process which is unfavorable for performing sustainable manufacturing. To address these challenges, augmented Lagrangian coordination (ALC), a novel distributed optimization method is proposed to deal with the energy-optimal SMS allocation problem in this paper. The energy-optimal SMS allocation model is constructed and decomposed into several loose-coupled and distributed elements. Two variants of the ALC method are implemented to formulate the proposed problem and obtain final SMS allocation results. A case study is employed to verify the superiority of the proposed method in dealing with energy-optimal SMS allocation problems by comparing with the centralized optimization method at last.

信息和通信技术的飞速发展引发了智能制造范例的提出和实施。在这方面，智能制造服务（SMS）的有效分配可以为促进清洁生产提供可持续的方式。当前，集中式优化方法已被广泛用于完成SMS的优化分配。但是，个性化制造任务通常属于不同的生产领域。集中式优化方法几乎不可能在单个决策模型中包含所有制造任务的相关生产知识。因此，难以提供令人满意的SMS来满足客户的需求。此外，SMS分配过程中很少考虑能耗，这不利于进行可持续制造。为了解决这些挑战，本文提出了一种增强的拉格朗日协调法（ALC），以解决能量最优的SMS分配问题。构建能量最优的SMS分配模型，并将其分解为几个松耦合的分布式元素。实现了ALC方法的两个变体，以提出所提出的问题并获得最终的SMS分配结果。通过案例研究，通过与集中优化方法的比较，验证了该方法在能量最优SMS分配问题上的优越性。提出了一种新的分布式优化方法来解决能量最优的SMS分配问题。构建能量最优的SMS分配模型，并将其分解为几个松耦合的分布式元素。实现了ALC方法的两个变体，以提出所提出的问题并获得最终的SMS分配结果。通过案例研究，通过与集中优化方法的比较，验证了该方法在能量最优SMS分配问题上的优越性。提出了一种新的分布式优化方法来解决能量最优的SMS分配问题。构建能量最优的SMS分配模型，并将其分解为几个松耦合的分布式元素。实现了ALC方法的两个变体，以提出所提出的问题并获得最终的SMS分配结果。通过案例研究，通过与集中优化方法的比较，验证了该方法在能量最优SMS分配问题上的优越性。实现了ALC方法的两个变体，以提出所提出的问题并获得最终的SMS分配结果。通过案例研究，通过与集中优化方法的比较，验证了该方法在能量最优SMS分配问题上的优越性。实现了ALC方法的两个变体，以提出所提出的问题并获得最终的SMS分配结果。通过案例研究，通过与集中优化方法的比较，验证了该方法在能量最优SMS分配问题上的优越性。