了分层次云服务系统。 采用“效用函数”做为本地微云系统和云无线接入网络联系的中间桥梁，定义了收 益函数和成本函数，成功建立了综合效用最优化模型。 在运行中，Ｃ-ＲＡＮ 负责无线资源的分配问题，本地微云服务 器负责统筹本地用户的对虚拟资源的服务需求，数据中心负责预测用户需求并将数据和服务缓存到本地的微云系 统中，通过集中式调度和分布式分配的最优化组合，得到网络资源最优联合调配方案。 仿真结果表明：资源联合调 度与分配（ＪＲＳＡ）模型能够均衡整个网络的负载，进一步提高资源利用率和扩大系统容量。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
中服云方案库，涵盖大数据、AI、物联网、数字化、智能制造、智能家居、智能楼宇、智能建筑、智慧城市、智慧场景、安防、5G+、模型算法、技术软件、行业展望、行业报告等各行各业相关方案资源。
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以上场景，在我国的制造企业时有出现，反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见图 1），未来还有很大的发展空间。那么，制造企业应当如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基于工业大数据的智能制造升级之路
数据治理是主数据管理 (MDM) 项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。在 2010 到 2011 年间，全球拥有 5000 名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为 MDM 计划提供资助”。
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在数字化转型过程中，工业企业面临数据流通不畅和海量数据采集难题。EMQ 软件定义、云边协同的解决方案，包括部署在边缘端的工业协议网关软件 NeuronEX、部署在云端的统一MQTT 接入平台 EMQX Enterprise 以及工业互联数据平台 EMQX ECP。该方案可整合企业内部各种信息系统，实现数据全面流通，助力制造业数字化、实时化、智能化转型升级。
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