智能工厂工业大数据云平台的设计这些特点你了解吗？

云计算、大数据、物联网等新一代信息技术和工业化的“深度融合”，正在加速传统制造企业的转型升级。智能工厂作为智能制造的重要实践模式，核心在于工业大数据的智能化应用。炼化企业是制造业的重要组成部分，工业大数据云平台处理技术成为提升炼化企业核心竞争力的关键力量。

所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据云平台具有一般大数据的数据体量大、数据类型多、价值密度低和处理速度快的特征（4V特征），还有区别于其他行业工业大数据云平台的自身特点和挑战：非结构化数据比例大，数据来源广泛且分散：工业大数据云平台有来源于产品生产现场工业控制网络的监控数据，有来源于企业现有的信息化系统的数据，也有来源于互联网的供应商、消费者数据；数据相关性强，既存在关联关系，也存在因果关系：工业大数据的产生和应用都围绕产品全生命周期、优化生产线、改善供应链等，数据之间存在很强的关联性，并且分析准确性要求高；(3)时空序列特性：工业大数据云平台来源于工业控制网络和各种传感设备，具有产生频率快、严重依赖采集时间、测点多、信息量大和稳定性要求高等特点，需要采用可靠的数据采集、高效的数据存储、快速的海量数据处理工具进行管理；(4)面向具体工业领域，专业性强：工业大数据云平台需要解决面向智能设备和智能产品的全生命周期、故障检测、健康预测等深层次分析和应用的问题。

企业智能工厂建设将以统一工业大数据云平台为中心，提高工厂对不同设备收集的海量信息进行梳理的能力，提高企业信息系统的计算能力和数据消化能力。

实现对企业的产品数据、运营数据、销售数据、客户数据的实时而有针对性的分析，对企业的研发、生产、运营、营销和管理方式进行智能化创新，实现信息流、物流、资金流、知识流、服务流的高度集成与融合，使得企业持续创新，并不断开发新产品、新服务。