随着智能制造的发展，工业大数据系统在制造业中的应用越来越广泛。工业大数据系统可以帮助企业实现生产过程的数字化、网络化和智能化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。为了保证工业大数据系统的功能和性能，需要制定相应的标准。本标准就是为了规范智能制造工业大数据系统的功能要求而制定的。

1. 数据采集
数据采集是工业大数据系统的基础，数据采集的质量和效率直接影响到后续数据处理和分析的结果。因此，本标准对数据采集的要求包括以下几个方面：
（1）数据采集的方式应该多样化，可以通过传感器、PLC、人工输入等多种方式进行采集；
（2）数据采集的频率应该高，可以根据不同的生产环节和设备进行设置；
（3）数据采集的精度应该高，可以根据不同的生产环节和设备进行设置；
（4）数据采集的实时性应该高，可以根据不同的生产环节和设备进行设置。

2. 数据存储
数据存储是工业大数据系统的核心，数据存储的质量和效率直接影响到后续数据处理和分析的结果。因此，本标准对数据存储的要求包括以下几个方面：
（1）数据存储的方式应该多样化，可以采用关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等多种方式进行存储；
（2）数据存储的容量应该大，可以根据不同的生产环节和设备进行设置；
（3）数据存储的可靠性应该高，可以采用数据备份、数据冗余等方式进行保障；
（4）数据存储的安全性应该高，可以采用数据加密、访问控制等方式进行保障。

3. 数据处理
数据处理是工业大数据系统的重要环节，数据处理的质量和效率直接影响到后续数据分析和展示的结果。因此，本标准对数据处理的要求包括以下几个方面：
（1）数据处理的方式应该多样化，可以采用数据清洗、数据转换、数据聚合等多种方式进行处理；
（2）数据处理的速度应该快，可以根据不同的生产环节和设备进行设置；
（3）数据处理的准确性应该高，可以根据不同的生产环节和设备进行设置；
（4）数据处理的灵活性应该高，可以根据不同的生产环节和设备进行设置。

4. 数据分析
数据分析是工业大数据系统的核心，数据分析的质量和效率直接影响到企业的决策和发展。因此，本标准对数据分析的要求包括以下几个方面：
（1）数据分析的方式应该多样化，可以采用统计分析、机器学习、深度学习等多种方式进行分析；
（2）数据分析的速度应该快，可以根据不同的生产环节和设备进行设置；
（3）数据分析的准确性应该高，可以根据不同的生产环节和设备进行设置；
（4）数据分析的可视化应该好，可以采用图表、报表等方式进行展示。

5. 数据展示
数据展示是工业大数据系统的重要环节，数据展示的质量和效率直接影响到企业的决策和发展。因此，本标准对数据展示的要求包括以下几个方面：
（1）数据展示的方式应该多样化，可以采用图表、报表、地图等多种方式进行展示；
（2）数据展示的速度应该快，可以根据不同的生产环节和设备进行设置；
（3）数据展示的准确性应该高，可以根据不同的生产环节和设备进行设置；
（4）数据展示的可定制性应该好，可以根据不同的用户需求进行设置。

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