近年来，随着5G、物联网和云计算等技术的发展，传统制造业开始由自动化向数字化、智能化方向转型，工业系统的智能化是未来构建工业互联网系统和智能制造体系的关键。但是企业设备的智能化导致工厂产生的数据量呈指数级增加，传统的工业数据管理系统无法实现海量历史数据的管理和利用，需要研发新的工业智能化系统。针对无菌灌装生产线智能化水平较低的问题，本文设计并实现了一种智能平台系统，该系统集成了分布式的大数据管理技术和先进的生产线健康状态预测方法，能够实现企业海量历史数据的管理和分析。本文的主要工作和创新性成果包括：

(1)设计并实现了无菌灌装生产线智能平台系统。针对无菌灌装生产线的实际需求，本文设计并实现了无菌灌装生产线智能平台系统。智能平台系统包括边缘层、平台层和应用层。边缘层是该系统的数据入口，负责数据格式一致性检验、网关数据缓存和边缘端数据预处理等任务。平台层是该系统的核心部分， 为整个系统提供数据管理和数据计算的能力。应用层实现了智能平台系统与用户交互的功能，包括生产线历史数据的查询、智能分析结果的可视化和运维工程师的定制化需求。与传统的工业数据管理系统相比，本文设计的智能平台系统可以保存PB级的企业生产数据，并且集成了数据智能分析和机器学习的方法， 帮助企业管理人员更全面地了解生产线当前的运行状态。

(2)设计并实现了无菌灌装生产线分布式数据管理模块。企业每天产生的数据量呈指数级增长， 单机版的数据库无法实现全量工业大数据的管理， 本文设计并实现了基于分布式架构的数据管理模块， 该模块具有容错性高、可扩展性强和硬件成本低等优点。分布式数据管理模块基于成熟的Hadoop大数据生态设计，实现了稳定、可扩展、高可用的工业大数据管理平台。对于数据存储和查询任务，该模块采用HDFS管理系统提供基础的文件管理功能，并且采用Hive和Hbase进一步实现了结构化数据的离线和在线管理。对于数据的计算任务，该模块采用MapReduce和Spark两种大数据计算引擎，实现了工业历史数据的分析和利用。

(3)提出了一种基于注意力机制的剩余使用寿命预测方法。剩余使用寿命预测任务是故障预测与健康管理领域的核心任务之一，该任务通过生产线最近一段时间采集到的数据判断生产线的剩余使用时长。本文通过分析无菌灌装领域的历史数据，提出了一种基于注意力机制的剩余使用寿命预测方法，该方法采用模块化的思路针对不同的问题提出对应的解决方法，模型主要包括三部分， 分别是特征预处理部分、Deep部分和Attention部分。特征预处理部分针对数据缺失值进行建模，采用向量嵌入的技术对缺失值进行表示。Deep部分对噪声影响进行建模，采用前馈神经网络建模局部区域噪声对数据的影响。Attention部分对数据的序列特性进行建模，采用注意力机制捕捉不同时间点采样数据之间的关联关系。本文在公开数据集上对比了该方法和目前效果最优的方法，证明了该方法的有效性。