工业数字化的智能决策系统是一种基于大数据、人工智能和机器学习等技术，用于帮助企业实现智能化决策支持的系统。这种系统具有以下特点：
1. 数据驱动：工业数字化的智能决策系统依赖于大量数据的收集、处理和分析，以提供准确的决策依据。这些数据可以包括生产数据、设备状态数据、市场数据等各种类型的信息。通过对这些数据的深入挖掘和分析，系统能够为企业提供有价值的洞察和预测，从而帮助企业做出更明智的决策。
2. 实时性：工业数字化的智能决策系统通常具有实时数据处理和分析的能力，以便企业能够迅速响应市场变化和业务需求。通过实时监控生产线、设备运行状态等信息，系统能够及时发现问题并采取相应措施，从而提高生产效率和产品质量。
3. 自动化：工业数字化的智能决策系统可以实现一定程度的自动化，减少人工干预。通过使用人工智能算法和机器学习模型，系统可以自动识别生产过程中的关键指标和异常情况，并自动生成相应的解决方案。这样可以减少人为错误，提高决策的准确性和效率。
4. 可扩展性：工业数字化的智能决策系统具有良好的可扩展性，可以根据企业的需求进行灵活配置和升级。随着企业规模的扩大和业务的发展，系统可以不断引入新的数据源和技术，以满足不断变化的业务需求。
5. 可视化：工业数字化的智能决策系统通常具有强大的可视化功能，可以将复杂的数据和信息以直观的方式呈现给决策者。通过图表、地图、仪表盘等形式，系统可以帮助用户快速了解企业的运营状况、市场趋势等信息，从而提高决策的效率和准确性。
6. 协同性：工业数字化的智能决策系统通常具有协同性，可以与其他系统集成，实现数据共享和业务协同。通过与其他企业信息系统（如ERP、MES等）的对接，系统可以实时获取其他系统的数据，为企业提供更全面的信息支持。
7. 安全性：工业数字化的智能决策系统需要确保数据的安全性和隐私保护。系统应采用先进的加密技术和访问控制机制，防止数据泄露和非法访问。同时，系统还应定期进行安全审计和漏洞扫描，确保系统的安全稳定运行。
8. 可持续性：工业数字化的智能决策系统应具备可持续发展能力，能够在未来的技术进步和市场需求变化中保持竞争力。系统应不断优化和升级，以适应新的技术和业务需求，为企业带来长期的价值。
总之，工业数字化的智能决策系统具有数据驱动、实时性、自动化、可扩展性、可视化、协同性、安全性和可持续性等特点。这些特点使得系统能够为企业提供全面、准确和及时的决策支持，帮助企业实现智能化管理和运营。
