服务的可信性能评价为准确认识任务完成前景提供了行之有效的途径，而波动性分析则可在此基础上进一步提升决策辨识度，降低任务执行风险。

定义5-6本文基于4个执行描述型指标定义服务波动：

Variation=(VT,VQ,VC,VS)

此外，通过两个累计型指标失败率VU、拒标率VO予以辅助修正，最终完成对历次交易的信任波动性分析。对该定义各分量做如下解释。

VT：。Time_D、Time_P含义与上一章相同，该指标是对于单次交易拖期率的表达。

VQ：VQ=1-Quality_R，表示单次交易的质保期内不良产品比率。

VC：。该指标描述单次交易中发生的成本变动状况。

VS：VS=1-Satisfaction_R，表示单次交易中相关服务的缺陷水平。

VU：VU=1-TU，描述任务执行失败的比率。

VO：VO=1-TO，描述云制造服务响应任务但未被选中的比率。(www.daowen.com)

对于服务波动Variation的一个分量（VT、VQ、VC或VS），令其在一次历史交易中的评价值为Y，并由此定义：。式中S为供需双方交易总次数（S≠0）。

该分量的无量纲的加权变异系数定义为：

对于服务组合包含的单个服务，其服务波动四个分量（VT、VQ、VC和VS）的加权变异系数及VU、VO的指标值依次记为vn（n=1，2，...，6），从而定义其信任波动值为：

式中，N=6；而权重nω与上一章中服务可信性能指标的权重取值相同。

与云制造服务信任分为直接信任和推荐信任类似，服务波动也由服务需求方产生的直接波动和其合作伙伴给出的推荐波动组成。推荐波动的整合策略也与推荐信任的整合策略相同。因此，云制造服务的综合波动定义为：

式中，为直接波动；为推荐波动；fθ定义及取值同公式5-7。

根据单个服务的波动值计算组合的波动值，并据其对从小到大排序：

式中，μk 为波动集成系数，可根据子任务定额时间或成本的占比进行确定。

基于以上波动性分析过程，波动值最小的服务组合作为优选结果，其组成服务分别承担相应子任务，按响应性能为约定进行制造。