1.生产工艺过程复杂，设备种类繁多、数量庞大
2.石化设备价格昂贵，运维成本高
3.行业生产具有高危性，对安全要求极为严格
4.石油的勘探、开发、加工难度日益增大
5.设备运行状态与故障判断智能化程度不足
6.信息化管理程度低
7.能耗及污染问题亟待解决
石油化工行业大数据分析应用平台可实现设备的预测维护，基于多种模型和数据库形成石化工业关键设备风险分析模型，实现关键设备的动态健康监测、风险评价、故障诊断、安全评价功能，同时，建立石化工业系统危险源智能识别、风险评估等新技术，形成关键机组故障早期故障预警系统，实现关键压缩机组智能安全联锁系统保护系统与重大事故预防应用，同时加强对生产操作进行实时流式监控和预警，对设备的运行耗能进行优化，并根据废料排放情况对生产物资和工艺进行优化，降低排放量，提高设备生产的安全性与高效性。
资产档案管理; 采集管理; 知识库; 设备健康; 安全管理; 能效管理; 智能决策
1、设备预测性维护：对设备进行预测性维护及动态备件库存，有效降低设备的故障率，降低设备运维投入
2、节能减排：通过设备用能监测、耗能数据分析，优化设备用能，节省电费支出；同时通过物料优化配置和生产工艺提升，减少废弃物的排放，节约资源的同时节省废物处理的支出，为环保做出贡献。
3、安全保障：石化企业有众多的有害化学物质，也极易引起火灾等人为灾害，通过操作流程模型制定和流式数据监测和预警，可以将人工操作风险降到最低，防止事故的发生。
