化工行業智能運營平臺通過以DZRPlus云平臺為核心的應用系統集成及數據中心建設，以產品、生產、服務為中心進行產品數據采集及生產現場數據采集與監控( SCADA) , 結合MES、ERP、 CRM、GIS、 智能環保、智能安防、智能物流、電子商務等IT與OT數據的有效融合,實時感知企業整體的運營狀態,同時能結合外部經濟運行數據及合作伙伴數據,并通過DZRPlus云平臺中的大數據分析平臺將采集到的海量數據進行處理與分析,生成企業運營模型并做出相應的處理結果輔助決策建議,實現從產品研發到用戶使用、從原材料到生產、從管理到決策等企業運營的全生命周期管理,以更加精細和動態的方式實現企業的智能管理，實現“平臺+端”的企業運營創新模式。

DZRPlus云服務平臺

電子人云服務平臺(DZRPlus)包括物聯網云平臺、企業大數據平臺、企業大腦（人工智能）平臺及應用管理平臺；有公有云和混合云（公有云+私有云）部署方式

1.1、物聯網云平臺

l 支持廣泛的設備接入與配置管理
物聯網接入平臺是設備與物聯網平臺和大數據平臺進行連接的云端入口平臺，實現設備傳感器數據的采集、數據存儲和展現，從而進一步開發出物聯網和大數據應用系統。物聯網云平臺利用云端與客戶端之間建立穩定、可靠、安全的長連接，承載著網關的注冊與管理、安全性驗證、數據接收、協議解析、配置下發、遠程控制、狀態管理等功能。
l 具有可配置性、可擴展性和安全性
物聯網云平臺連接著現場使用的重要設備和儀器儀表，其運行狀態和數據、運行參數都需要高度重視安全性技術。通過通信層、網絡層、數據層和云平臺應用層各個層次的數據安全技術和措施來保證整個物聯網系統的安全性，防止數據泄露等非安全性事故。
物聯網云平臺支持橫向可擴展性和功能可配置性。隨著接入的設備和儀器儀表的增多，物聯網云平臺的軟硬件系統都要支持橫向擴展。同時，由于設備、控制種軟硬件系統的復雜性要求物聯網平臺是可以自定義配置的，以適配各種硬件接口、軟件協議、私有接口和控制系統。
l 提供多種物聯網云服務
物聯網云平臺提供的云服務功能功能包括云組態、云監控等。云組態和云監控是基于云的監控開發平臺，通過拖拽生成專業的監控應用。基于HTML5技術和標準的總線技術，可以在平板電腦、iPhone及安卓手機平板在內的多種移動設備上應用。同時支持桌面、平板、手機移動查看和指令下發，可以在任意時間、任意地點訪問。

1.2、企業大數據平臺

企業大數據平臺是為企業打造的一個集物聯網數據、業務數據、外部數據于一體的大數據存儲，分析和可視化應用的企業大數據中心，是企業基于數據驅動的可持續發展的源泉所在。
l 支持大規模設備多源異構數據融合
大數據平臺基于分布式的數據庫存儲服務，包括MySQL數據庫、HBase數據庫、時序數據庫以及Redis數據庫服務，實現多機房自動冗余備份，自動讀寫分離保證數據庫的穩定性、網絡問題、單庫壓力等各種問題。其內部組件包括：企業級數據倉庫系統，整合、融合設備運行狀態數據、運維與管理數據、人員數據等多源異構大數據；數據倉庫ETL程序對各種時序數據、表格數據的清洗和標準化，為數據分析和數據應用提供整合的數據源；支持設備傳感器數據和運維數據在數據倉庫中進行永久保存，通過提供文件、數據庫接口、消息隊列接口以及REST API接口實現數據連接、數據訪問存儲、數據分析使用等。
l 提供面向大數據的統計、查詢、挖掘分析工具
大數據平臺提供面向大數據的統計、查詢、挖掘分析工具，基于瀏覽器訪問的集成化挖掘分析環境，包含基礎統計組件、數據查詢組件、挖掘分析組件、運行等工具，兼容主流大數據分析與機器學習框架（如Hadoop/Spark等）。實現TB乃至PB級別的分析任務處理，能夠在秒級查詢巨大的數據表，在同樣的數據集上提供更好的性能。

1.3、智能機器人平臺

l 設備故障預測與健康管理
基于大數據和深度學習驅動的設備故障預測與健康管理系統是一種全新的系統維修和管理理念、是系統可靠性保證的重大關鍵技術；是實現智能制造的奠基石。它不僅僅是為了消除故障，更是為了了解和預報故障何時可能發生，使得系統在尚未完全失效或者故障之前就能依據系統的當前健康狀況通過人工智能決策系統確定何時維修，從而實現自主式保障，避免系統故障和重大事故的發生，達到降低使用和維修費用的目標。本平臺支持如下功能：
狀態監測：要求利用先進的傳感器獲得盡可能精確的系統或者設備運行狀態信息，通過設計更先進的數據分析技術，獲得對系統或者設備健康狀態的精確評估。
故障診斷：故障診斷解決的是系統進行維修前，如何定位出系統或者設備故障部位和故障類型，對設備維修具有直接的指導作用。此時設備的故障程度還不足以使得系統完全失效，大多屬于早期故障狀態，因此需要先進的故障特征提取技術和設計具備良好故障識別的分類算法。
故障預測：當部件故障程度較輕，只是逐漸降級以致不能達到最佳性能，或者出現小缺陷或早期故障時，選取相關檢測方法，設計預測系統來檢測這些小缺陷、早期故障或者性能降級，并預測未來的發展趨勢，防范于未然。
l 企業知識圖譜與問答管理
平臺已經建立了人工智能的知識圖譜基礎系統，企業可自行建立自己的知識庫，算法和模型，使用時可以通過對話方式展現。
l 企業運營模型建立
依賴企業大腦平臺可自行建立企業的各種運營模型，如：水力模型、水質預測預警模型、指揮調度模型等。

1.4、應用管理平臺

對企業應用功能模塊進行動態增加、刪除、設置、權限管理，對工作流進行設計開發等。