在当今竞争激烈的制造业市场中，数字化转型已成为企业生存与发展的关键。而最近爆火的 DeepSeek，为制造业企业的数字化转型带来了新的契机。今天制造企业CIO就来和大家聊聊如何利用 DeepSeek帮助企业实现数字化转型。
正文开始前，给大家推荐一个清华大学出品的《DeepSeek：从入门到精通》，这份报告从DeepSeek的定义、功能、应用场景到使用方法等多个方面进行了全面阐述，提出了人机共生时代的能力培养体系，强调了掌握AI思维、整合力、判断力和创造力的重要性，以帮助用户更好地利用AI技术实现创新和突破。
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春节期间，深度求索（DeepSeek）公司推出的智能问答产品突然爆火，其快速迭代的模型能力、精准的语义理解和对复杂问题的处理效率，在社交媒体和行业圈层引发广泛讨论。这一现象级事件，不仅展现了通用人工智能（AGI）技术突破的潜力，更折射出 AI 技术向垂直领域渗透的加速度。
对于长期受困于高成本、长周期数字化转型的工业企业而言，DeepSeek 的案例恰似一剂清醒剂。当 AI 技术逐渐突破通用场景的边界，工业领域的数字化转型或将迎来更轻量化、更低门槛的变革路径。
传统工业数字化转型往往依赖重资产投入，从 ERP、MES 系统部署到工业互联网平台建设，动辄千万级的 IT 预算和数年实施周期成为常态。而 DeepSeek 展现的 “小步快跑” 技术迭代逻辑，提示着一种新可能：通过 AI 技术对数据价值的深度挖掘，工业企业或许能以更低成本、更早享受到智能化红利。
DeepSeek是一种基于深度学习的人工智能技术，它利用先进的神经网络模型，对海量数据进行高效处理和分析。其核心优势在于强大的数据处理能力和智能决策支持，能够为企业提供精准的市场洞察、高效的运营管理和创新的业务模式。DeepSeek通过实时采集和分析生产数据，能够预测设备故障、优化生产计划，提高生产效率和产品质量。此外，DeepSeek还能帮助企业实现供应链的智能化管理，降低库存成本，提高供应链响应速度。
在制造业研发环节，以往常依赖大量的试错和反复迭代，耗费大量时间和资源。而 DeepSeek 的出现改变了这一局面。其支持代码生成与仿真建模，为智能研发提供了强大助力。
某装备制造企业借助 DeepSeek 进行新品研发，将原本漫长的 18 个月研发周期大幅缩短至10个月，研发成本更是下降了 35%。在设计图纸审核方面，基于 DeepSeek-V3 的多模态能力，自动化审核效率提升了 50%。这意味着企业能够更快速地将产品推向市场，在成本降低的同时，也能更快地响应市场需求。
DeepSeek 在智能研发中的应用，还体现在对复杂设计问题的快速解决上。以往工程师们需要花费大量时间进行设计计算和模拟，现在通过 DeepSeek 强大的计算能力和智能算法，能够快速生成多种设计方案，并对方案进行模拟分析，筛选出最优解，大大提高了研发效率和产品质量。
联想个人智能体“小天”接入DeepSeek后，进一步拓展了AI在制造终端的应用边界。通过AIPC、工作站等设备，工程师可实时调用DeepSeek的代码生成、故障诊断等功能，提升研发与运维效率。以联想昭阳AIPC为例，用户一键唤醒“小天”即可完成复杂图纸的智能解析与工艺优化，将传统需数小时的任务压缩至分钟级
●在 CAE（计算机辅助工程）中嵌入 AI 模型，加速仿真验证。通过将 DeepSeek 的 AI 模型与 CAE 工具相结合，能够快速处理和分析复杂的工程数据，使得仿真验证过程不再耗时费力。原本需要数周才能完成的复杂产品结构应力仿真，现在借助 AI 模型可能仅需几天就能完成，大大缩短了研发周期。
●建立 “AI + 工程师” 协同平台，降低技术门槛。该平台以 DeepSeek 技术为支撑，工程师可以通过自然语言与 AI 进行交互，快速获取设计建议、解决方案以及技术文档。例如，在设计新产品时，工程师只需输入产品的基本参数和功能要求，AI 就能迅速生成初步设计方案，供工程师参考和优化，让非 AI 专业背景的工程师也能轻松运用 AI 技术，提升研发效率。
2、重构智能生产流程——从“人盯设备”到“AI自决策”
在传统制造业生产流程中，大量依赖人工紧盯设备运行状态，不仅效率低，还容易出现人为疏忽。DeepSeek 技术的应用，能够彻底改变这一现状，推动生产流程向 “AI 自决策” 迈进。
以某家电巨头的 “黑灯工厂” 升级为例，借助 DeepSeek 的视觉检测与工艺优化模型，取得了显著成效。在缺陷检测自动化方面，生产线不良品率从 0.8% 大幅降至 0.1% ，每年节省质检成本超过 2000 万元。以往人工质检需要大量人力，且容易出现漏检情况，现在 AI 视觉检测能够快速、精准地识别产品缺陷。在工艺参数实时调优上，通过对历史数据的深度学习，能耗降低了 12%，良品率提升 5%。AI 根据实时生产数据动态调整工艺参数，让生产过程始终保持在最佳状态。
●优先部署高价值场景，例如质检环节，产品质量直接关系到企业声誉和市场竞争力，利用 DeepSeek 实现自动化质检能快速提升产品质量；设备预测性维护也至关重要，可提前发现设备潜在故障，避免因设备停机造成的生产中断。
●结合DeepSeek与IoT传感器数据，构建 “感知 - 分析 - 决策” 闭环。IoT 传感器实时采集设备运行数据、生产环境数据等，DeepSeek 对这些数据进行分析处理，根据分析结果做出决策，如调整设备运行参数、发出维护预警等，实现生产流程的智能化、自动化。
3、打造智能供应链——从“经验备货”到“需求先知”
传统制造业供应链依赖经验进行备货，容易出现库存积压或缺货的情况。而 DeepSeek 技术的融入，能让供应链实现 “需求先知”，极大提升运营效率。
以长虹供应链的 “智慧大脑” 为例，接入 DeepSeek 后，取得了显著成果。在需求预测方面，精准度提升了 30%。工作人员仅需通过自然语言输入销售目标，系统就能自动生成多维度分析报告，为采购计划提供科学指导。以往依赖人工经验判断采购量，常常出现偏差，现在借助 DeepSeek 的强大分析能力，让采购计划更贴合实际需求。在智能客服方面，响应效率翻倍，能 7×24 小时不间断处理供应商咨询，人工介入率降低了 70% 。这不仅节省了人力成本，还大大提高了沟通效率，让供应商的问题能得到及时解决。
●利用 DeepSeek 的语义理解能力，整合 ERP、CRM 等多系统数据。供应链涉及多个业务系统，数据分散，通过 DeepSeek 对不同系统数据进行语义理解和整合，打破数据壁垒，实现数据的互联互通，为供应链决策提供全面的数据支持。
●部署智能分析模块，实现供应链风险预警与动态优化。借助 DeepSeek 搭建智能分析模块，实时分析供应链数据，提前发现潜在风险，如原材料供应短缺、物流延误等，并根据风险情况动态调整供应链策略，确保供应链的稳定高效运行。
4、优化业务流程 —— 从 “繁琐低效” 到 “智能高效”
企业日常运营中存在大量繁琐且重复的业务流程，如费用报销、报表制作、审批流程等，严重影响工作效率。DeepSeek 技术的应用能够对这些业务流程进行智能化改造，大幅提升效率。
以虹信 EADP 的智能制单革命为例，在费用报销自动化方面，员工只需语音输入报销需求，系统便能在秒级生成单据，错误率从 8% 降至 0.5%，流程耗时减少 80%。以往员工填写报销单据不仅繁琐，还容易出错，现在借助 DeepSeek 实现智能化操作，大大减轻了员工负担，提高了财务工作效率。在生产报表智能化上，通过自然语言指令即可生成多维分析图表，管理层决策响应速度提升 60%。以往制作报表需要耗费大量时间收集、整理数据，现在通过 AI 快速生成，为管理层提供及时、准确的数据支持，助力决策制定。
●优先优化高频、高重复性业务流程，如报表制作、审批流程等。这些流程频繁发生，优化后能产生显著的效率提升和成本降低效果。通过引入 DeepSeek 技术，实现流程自动化、智能化，减少人工干预，降低出错率。
●通过 DeepSeek 的 API 接口，快速对接现有 OA、MES 系统。OA 系统涉及办公流程，MES 系统关乎生产管理，将 DeepSeek 与这些系统对接，能够让 AI 技术深度融入企业日常运营，实现数据的无缝流通和业务流程的协同优化，进一步提升企业整体运营效率。
5、统一数据底座 —— 从 “数据孤岛” 到 “数据融合”
在传统制造业数据管理中，生产设备、工艺参数、人员操作、物料流动等数据分散在数十个异构系统中，形成了一个个数据孤岛。传统ETL（数据抽取、转换、加载）方式难以实现实时融合，导致数据利用效率低下，无法为企业决策提供有力支持。
DeepSeek 相关技术的出现，为打破数据孤岛，实现数据融合提供了有效途径。通过物联网边缘计算设备，可实现毫秒级数据采集，覆盖设备振动、温度、能耗等传统 SCADA 系统忽视的 “暗数据”；借助异构系统集成驱动，能快速对接与集成 ERP、OA、CRM 等信息系统，让所有数据完成汇聚并能统一调取使用，真正实现全要素连接，即对工业企业人机料法环测多维度多源数据的全连接 。
以某钢铁集团为例，利用 DeepSeek 相关技术构建统一数据底座后，数据分析准备时间从平均 3 天缩短至 2 小时。同时，通过 AI 自动识别数据血缘关系，建立动态数据目录，解决了因设备迭代、工艺变更导致的数据 schema 漂移问题，实现动态数据治理。基于知识图谱技术自动建立设备-工艺-人员-物料间的关联关系，为上层应用提供语义化数据服务，即智能数据编织，使得该集团发现了传统方法难以捕捉的工艺参数耦合关系，大大提升了数据的利用效率和价值。
●优先梳理企业核心业务数据，明确数据融合的重点方向。例如围绕生产制造环节，先整合设备运行数据与工艺参数数据，为优化生产流程提供数据基础。可以从关键生产设备的运行数据入手，分析设备的运行状态、故障频率等，再结合工艺参数，找出影响生产效率和产品质量的关键因素。
●建立数据治理团队，结合 DeepSeek 的数据处理能力，制定数据标准和规范。确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的一致性和准确性，保障数据融合的质量。数据治理团队要负责制定数据的命名规则、数据格式、数据质量评估标准等，同时利用 DeepSeek 的语义理解和数据处理能力，对数据进行清洗、转换和整合。
●注重数据安全与隐私保护，在数据融合过程中，建立严格的数据访问权限管理机制。明确不同部门、不同岗位人员对数据的访问权限，防止数据泄露和滥用。同时，要采用加密、脱敏等技术手段，保护数据的安全和隐私。
6、构建AI人才梯队——从“技术焦虑”到“全员赋能”
当 AI 成为数字化转型的核心引擎，企业 IT 部门的职能将发生根本性转变。
一方面，工程师需要掌握数据标注、特征工程、模型监控等新技能，实现能力重构；另一方面，企业应设立专门的数据治理委员会，建立跨部门的数据责任矩阵，推动组织变革。同时，要培养 “数据即资产” 的共识，建立基于数据价值创造的绩效考核体系，完成文化转型。
●建立 “AI 能力认证” 机制，鼓励员工提升自身 AI 能力。对于通过认证的员工，在绩效评定、晋升等方面给予一定倾斜，激发员工学习 AI 的积极性。同时，跨部门协作创新项目可以充分发挥不同部门员工的专业优势，结合 AI 技术，创造出更具创新性的解决方案。比如，研发部门与生产部门合作，利用 AI 优化产品设计和生产工艺，提升产品质量和生产效率。
谋篇布局，展望未来
企业在利用 DeepSeek 实现数字化转型时，要有清晰的总体规划。首先，要明确企业的数字化转型目标，是提高生产效率、降低成本，还是提升产品质量、创新业务模式等。根据目标制定详细的实施计划，分阶段推进数字化转型工作。
同时，要注重人才培养和团队建设。数字化转型需要既懂制造业业务又懂 AI 技术的复合型人才，企业要加强内部培训和外部人才引进，打造一支高素质的数字化转型团队。
从前瞻性角度看，未来五年，我们或将见证工业领域出现 “AI 工业化” 与 “工业 AI 化” 的双向奔赴。一方面，AI 技术将形成标准化、模块化的工业智能组件；另一方面，工业场景将反哺 AI 算法，催生具备领域知识的垂直大模型。
企业应提前布局，积极探索与 DeepSeek 等先进技术的深度融合，建立 “数据 - 算法 - 场景” 闭环，从而在智能时代占据竞争优势，成为新工业革命的价值锚点。 |
