现代和智能制造系统具有突出的多状态功能。 然而，先前对多状态制造系统的可靠性分析的研究大多集中在制造系统的基本可靠性上，却忽视了它们的运行特性，这阻碍了智能制造系统的预测和健康管理技术的发展。 因此，本文提出了一种基于运行质量数据的多状态制造系统任务可靠性评估方法。 首先，从制造系统的组成和运行原理的系统角度出发，阐述了生产任务执行状态，生产设备退化状态和生产产品质量状态之间的关系，多状态制造系统的任务可靠性的涵义是定义。 其次，提出了扩展状态任务网络（ESTN），以通过考虑在制品的质量状态（W

先前关于健康预测的研究非常依赖于制造系统的单个组件的故障数据和传感器数据，并且由于其物理和功能复杂性越来越高，适用于整个制造系统的整体健康预测技术仍然是一个挑战。 因此，提出了一种基于质量的制造系统运作过程大数据的深度融合的广义健康预测方法。 首先，从制造系统的物理组成和功能特性的角度解释了制造系统健康的一般含义，并提出了质量状态任务网络来组织以质量为导向的大运营数据，从而提高了制造状态的透明度系统，为整体健康预后奠定基础。 其次，定义了质量状态任务网络中的关键特征参数。 具体而言，通过考虑随机