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作者：费雪冬;谭柯欣;赵庆平;孙新宇;
单位：西安交通大学管理学院;
摘要：智能制造企业如何基于边云协同框架来配置计算资源，从而控制其日益攀升的数据处理成本已迫在眉睫。该问题建模为计算资源在云层、设备层部署的0-1规划问题，不仅考虑工业生产设备层数据处理所需的各项成本，而且还考虑云层数据的隐私保护。模型优化结果表明，与数据仅在边、云单层级处理相比，边云协同计算不仅可以确保完成所有数据处理任务，而且成本更低。当考虑隐私保护时，存在最优保护水平来控制数据处理成本。在边云协同处理的设置下，可通过调整边缘层时延约束来实现数据处理成本和耗时的双重优化，并保持较高的隐私保护水平。此外，在云层处理的数据量越多，最优隐私保护水平反而越低，此时智能制造企业的最优决策为少保护多赔偿。
关键词：智能制造;;生产运维;;边云协同;;资源配置;;隐私保护
基金资助：国家重点研发计划（2021YFB3301801）;; 国家自然科学基金资助项目（72471183）
