本发明涉及智能制造领域，具体的说是一种基于分布式深度神经网络框架的数据划分方法。本发明根据用户的实时性和安全性要求，在本地添加提前退出点，降低传输时延，为系统提供更好的隐私保护；根据加工现场的实际情况进行系统建模；根据系统模型用数学方法解析的推导出闭式解，使系统总时延最小；根据数学表达式分析不同参数对最优数据分配方法的影响，动态调整数据划分比例。本发明兼顾了边缘服务器的利用率和不同设备的数据处理能力，能够有效适应实际工业生产场景。