在當(dāng)今競爭激烈的制造業(yè)市場中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)生存與發(fā)展的關(guān)鍵。而最近爆火的 DeepSeek，為制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了新的契機。

今天制造企業(yè)CIO就來和大家聊聊如何利用 DeepSeek幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

一、DeepSeek 爆火，為工業(yè)轉(zhuǎn)型帶來啟示

春節(jié)期間，深度求索（DeepSeek）公司推出的智能問答產(chǎn)品突然爆火，其快速迭代的模型能力、精準的語義理解和對復(fù)雜問題的處理效率，在社交媒體和行業(yè)圈層引發(fā)廣泛討論。這一現(xiàn)象級事件，不僅展現(xiàn)了通用人工智能（AGI）技術(shù)突破的潛力，更折射出 AI 技術(shù)向垂直領(lǐng)域滲透的加速度。

對于長期受困于高成本、長周期數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工業(yè)企業(yè)而言，DeepSeek 的案例恰似一劑清醒劑。當(dāng) AI 技術(shù)逐漸突破通用場景的邊界，工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型或?qū)⒂瓉砀p量化、更低門檻的變革路徑。

傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往依賴重資產(chǎn)投入，從 ERP、MES 系統(tǒng)部署到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)，動輒千萬級的 IT 預(yù)算和數(shù)年實施周期成為常態(tài)。而 DeepSeek 展現(xiàn)的 “小步快跑” 技術(shù)迭代邏輯，提示著一種新可能：通過 AI 技術(shù)對數(shù)據(jù)價值的深度挖掘，工業(yè)企業(yè)或許能以更低成本、更早享受到智能化紅利。

二、CIO的六大核心策略：從規(guī)劃到落地

DeepSeek是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，它利用先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對海量數(shù)據(jù)進行高效處理和分析。其核心優(yōu)勢在于強大的數(shù)據(jù)處理能力和智能決策支持，能夠為企業(yè)提供精準的市場洞察、高效的運營管理和創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式。DeepSeek通過實時采集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測設(shè)備故障、優(yōu)化生產(chǎn)計劃，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。此外，DeepSeek還能幫助企業(yè)實現(xiàn)供應(yīng)鏈的智能化管理，降低庫存成本，提高供應(yīng)鏈響應(yīng)速度。

1、賦能智能研發(fā)——從“試錯迭代”到“仿真加速”

在制造業(yè)研發(fā)環(huán)節(jié)，以往常依賴大量的試錯和反復(fù)迭代，耗費大量時間和資源。而 DeepSeek 的出現(xiàn)改變了這一局面。其支持代碼生成與仿真建模，為智能研發(fā)提供了強大助力。

某裝備制造企業(yè)借助 DeepSeek 進行新品研發(fā)，將原本漫長的 18 個月研發(fā)周期大幅縮短至10個月，研發(fā)成本更是下降了 35%。在設(shè)計圖紙審核方面，基于 DeepSeek-V3 的多模態(tài)能力，自動化審核效率提升了 50%。這意味著企業(yè)能夠更快速地將產(chǎn)品推向市場，在成本降低的同時，也能更快地響應(yīng)市場需求。

DeepSeek 在智能研發(fā)中的應(yīng)用，還體現(xiàn)在對復(fù)雜設(shè)計問題的快速解決上。以往工程師們需要花費大量時間進行設(shè)計計算和模擬，現(xiàn)在通過 DeepSeek 強大的計算能力和智能算法，能夠快速生成多種設(shè)計方案，并對方案進行模擬分析，篩選出最優(yōu)解，大大提高了研發(fā)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

聯(lián)想個人智能體“小天”接入DeepSeek后，進一步拓展了AI在制造終端的應(yīng)用邊界。通過AIPC、工作站等設(shè)備，工程師可實時調(diào)用DeepSeek的代碼生成、故障診斷等功能，提升研發(fā)與運維效率。以聯(lián)想昭陽AIPC為例，用戶一鍵喚醒“小天”即可完成復(fù)雜圖紙的智能解析與工藝優(yōu)化，將傳統(tǒng)需數(shù)小時的任務(wù)壓縮至分鐘級

CIO行動指南：

●在 CAE（計算機輔助工程）中嵌入 AI 模型，加速仿真驗證。通過將 DeepSeek 的 AI 模型與 CAE 工具相結(jié)合，能夠快速處理和分析復(fù)雜的工程數(shù)據(jù)，使得仿真驗證過程不再耗時費力。原本需要數(shù)周才能完成的復(fù)雜產(chǎn)品結(jié)構(gòu)應(yīng)力仿真，現(xiàn)在借助 AI 模型可能僅需幾天就能完成，大大縮短了研發(fā)周期。

●建立 “AI + 工程師” 協(xié)同平臺，降低技術(shù)門檻。該平臺以 DeepSeek 技術(shù)為支撐，工程師可以通過自然語言與 AI 進行交互，快速獲取設(shè)計建議、解決方案以及技術(shù)文檔。例如，在設(shè)計新產(chǎn)品時，工程師只需輸入產(chǎn)品的基本參數(shù)和功能要求，AI 就能迅速生成初步設(shè)計方案，供工程師參考和優(yōu)化，讓非 AI 專業(yè)背景的工程師也能輕松運用 AI 技術(shù)，提升研發(fā)效率。

2、重構(gòu)智能生產(chǎn)流程——從“人盯設(shè)備”到“AI自決策”

在傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)流程中，大量依賴人工緊盯設(shè)備運行狀態(tài)，不僅效率低，還容易出現(xiàn)人為疏忽。DeepSeek 技術(shù)的應(yīng)用，能夠徹底改變這一現(xiàn)狀，推動生產(chǎn)流程向 “AI 自決策” 邁進。

以某家電巨頭的 “黑燈工廠” 升級為例，借助 DeepSeek 的視覺檢測與工藝優(yōu)化模型，取得了顯著成效。在缺陷檢測自動化方面，生產(chǎn)線不良品率從 0.8% 大幅降至 0.1% ，每年節(jié)省質(zhì)檢成本超過 2000 萬元。以往人工質(zhì)檢需要大量人力，且容易出現(xiàn)漏檢情況，現(xiàn)在 AI 視覺檢測能夠快速、精準地識別產(chǎn)品缺陷。在工藝參數(shù)實時調(diào)優(yōu)上，通過對歷史數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，能耗降低了 12%，良品率提升 5%。AI 根據(jù)實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)，讓生產(chǎn)過程始終保持在最佳狀態(tài)。

CIO行動指南：

●優(yōu)先部署高價值場景，例如質(zhì)檢環(huán)節(jié)，產(chǎn)品質(zhì)量直接關(guān)系到企業(yè)聲譽和市場競爭力，利用 DeepSeek 實現(xiàn)自動化質(zhì)檢能快速提升產(chǎn)品質(zhì)量；設(shè)備預(yù)測性維護也至關(guān)重要，可提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在故障，避免因設(shè)備停機造成的生產(chǎn)中斷。

●結(jié)合DeepSeek與IoT傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建 “感知 - 分析 - 決策” 閉環(huán)。IoT 傳感器實時采集設(shè)備運行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)等，DeepSeek 對這些數(shù)據(jù)進行分析處理，根據(jù)分析結(jié)果做出決策，如調(diào)整設(shè)備運行參數(shù)、發(fā)出維護預(yù)警等，實現(xiàn)生產(chǎn)流程的智能化、自動化。

3、打造智能供應(yīng)鏈——從“經(jīng)驗備貨”到“需求先知”

傳統(tǒng)制造業(yè)供應(yīng)鏈依賴經(jīng)驗進行備貨，容易出現(xiàn)庫存積壓或缺貨的情況。而 DeepSeek 技術(shù)的融入，能讓供應(yīng)鏈實現(xiàn) “需求先知”，極大提升運營效率。

以長虹供應(yīng)鏈的 “智慧大腦” 為例，接入 DeepSeek 后，取得了顯著成果。在需求預(yù)測方面，精準度提升了 30%。工作人員僅需通過自然語言輸入銷售目標，系統(tǒng)就能自動生成多維度分析報告，為采購計劃提供科學(xué)指導(dǎo)。以往依賴人工經(jīng)驗判斷采購量，常常出現(xiàn)偏差，現(xiàn)在借助 DeepSeek 的強大分析能力，讓采購計劃更貼合實際需求。在智能客服方面，響應(yīng)效率翻倍，能 7×24 小時不間斷處理供應(yīng)商咨詢，人工介入率降低了 70% 。這不僅節(jié)省了人力成本，還大大提高了溝通效率，讓供應(yīng)商的問題能得到及時解決。

CIO行動指南:

●利用 DeepSeek 的語義理解能力，整合 ERP、CRM 等多系統(tǒng)數(shù)據(jù)。供應(yīng)鏈涉及多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分散，通過 DeepSeek 對不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行語義理解和整合，打破數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，為供應(yīng)鏈決策提供全面的數(shù)據(jù)支持。

●部署智能分析模塊，實現(xiàn)供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警與動態(tài)優(yōu)化。借助 DeepSeek 搭建智能分析模塊，實時分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，如原材料供應(yīng)短缺、物流延誤等，并根據(jù)風(fēng)險情況動態(tài)調(diào)整供應(yīng)鏈策略，確保供應(yīng)鏈的穩(wěn)定高效運行。

4、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程 —— 從 “繁瑣低效” 到 “智能高效”

企業(yè)日常運營中存在大量繁瑣且重復(fù)的業(yè)務(wù)流程，如費用報銷、報表制作、審批流程等，嚴重影響工作效率。DeepSeek 技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)@些業(yè)務(wù)流程進行智能化改造，大幅提升效率。

以虹信 EADP 的智能制單革命為例，在費用報銷自動化方面，員工只需語音輸入報銷需求，系統(tǒng)便能在秒級生成單據(jù)，錯誤率從 8% 降至 0.5%，流程耗時減少 80%。以往員工填寫報銷單據(jù)不僅繁瑣，還容易出錯，現(xiàn)在借助 DeepSeek 實現(xiàn)智能化操作，大大減輕了員工負擔(dān)，提高了財務(wù)工作效率。在生產(chǎn)報表智能化上，通過自然語言指令即可生成多維分析圖表，管理層決策響應(yīng)速度提升 60%。以往制作報表需要耗費大量時間收集、整理數(shù)據(jù)，現(xiàn)在通過 AI 快速生成，為管理層提供及時、準確的數(shù)據(jù)支持，助力決策制定。

CIO行動指南：

●優(yōu)先優(yōu)化高頻、高重復(fù)性業(yè)務(wù)流程，如報表制作、審批流程等。這些流程頻繁發(fā)生，優(yōu)化后能產(chǎn)生顯著的效率提升和成本降低效果。通過引入 DeepSeek 技術(shù)，實現(xiàn)流程自動化、智能化，減少人工干預(yù)，降低出錯率。

●通過 DeepSeek 的 API 接口，快速對接現(xiàn)有 OA、MES 系統(tǒng)。OA 系統(tǒng)涉及辦公流程，MES 系統(tǒng)關(guān)乎生產(chǎn)管理，將 DeepSeek 與這些系統(tǒng)對接，能夠讓 AI 技術(shù)深度融入企業(yè)日常運營，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫流通和業(yè)務(wù)流程的協(xié)同優(yōu)化，進一步提升企業(yè)整體運營效率。

5、統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座 —— 從 “數(shù)據(jù)孤島” 到 “數(shù)據(jù)融合”

在傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)據(jù)管理中，生產(chǎn)設(shè)備、工藝參數(shù)、人員操作、物料流動等數(shù)據(jù)分散在數(shù)十個異構(gòu)系統(tǒng)中，形成了一個個數(shù)據(jù)孤島。傳統(tǒng)ETL（數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載）方式難以實現(xiàn)實時融合，導(dǎo)致數(shù)據(jù)利用效率低下，無法為企業(yè)決策提供有力支持。

DeepSeek 相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn)，為打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合提供了有效途徑。通過物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算設(shè)備，可實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)采集，覆蓋設(shè)備振動、溫度、能耗等傳統(tǒng) SCADA 系統(tǒng)忽視的 “暗數(shù)據(jù)”；借助異構(gòu)系統(tǒng)集成驅(qū)動，能快速對接與集成 ERP、OA、CRM 等信息系統(tǒng)，讓所有數(shù)據(jù)完成匯聚并能統(tǒng)一調(diào)取使用，真正實現(xiàn)全要素連接，即對工業(yè)企業(yè)人機料法環(huán)測多維度多源數(shù)據(jù)的全連接 。

以某鋼鐵集團為例，利用 DeepSeek 相關(guān)技術(shù)構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座后，數(shù)據(jù)分析準備時間從平均 3 天縮短至 2 小時。同時，通過 AI 自動識別數(shù)據(jù)血緣關(guān)系，建立動態(tài)數(shù)據(jù)目錄，解決了因設(shè)備迭代、工藝變更導(dǎo)致的數(shù)據(jù) schema 漂移問題，實現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)治理?；谥R圖譜技術(shù)自動建立設(shè)備-工藝-人員-物料間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為上層應(yīng)用提供語義化數(shù)據(jù)服務(wù)，即智能數(shù)據(jù)編織，使得該集團發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)方法難以捕捉的工藝參數(shù)耦合關(guān)系，大大提升了數(shù)據(jù)的利用效率和價值。

CIO行動指南：

●優(yōu)先梳理企業(yè)核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)融合的重點方向。例如圍繞生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，先整合設(shè)備運行數(shù)據(jù)與工藝參數(shù)數(shù)據(jù)，為優(yōu)化生產(chǎn)流程提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)?？梢詮年P(guān)鍵生產(chǎn)設(shè)備的運行數(shù)據(jù)入手，分析設(shè)備的運行狀態(tài)、故障頻率等，再結(jié)合工藝參數(shù)，找出影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。

●建立數(shù)據(jù)治理團隊，結(jié)合 DeepSeek 的數(shù)據(jù)處理能力，制定數(shù)據(jù)標準和規(guī)范。確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲和使用過程中的一致性和準確性，保障數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量。數(shù)據(jù)治理團隊要負責(zé)制定數(shù)據(jù)的命名規(guī)則、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估標準等，同時利用 DeepSeek 的語義理解和數(shù)據(jù)處理能力，對數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和整合。

●注重數(shù)據(jù)安全與隱私保護，在數(shù)據(jù)融合過程中，建立嚴格的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限管理機制。明確不同部門、不同崗位人員對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。同時，要采用加密、脫敏等技術(shù)手段，保護數(shù)據(jù)的安全和隱私。

6、構(gòu)建AI人才梯隊——從“技術(shù)焦慮”到“全員賦能”

當(dāng) AI 成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎，企業(yè) IT 部門的職能將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。

一方面，工程師需要掌握數(shù)據(jù)標注、特征工程、模型監(jiān)控等新技能，實現(xiàn)能力重構(gòu)；另一方面，企業(yè)應(yīng)設(shè)立專門的數(shù)據(jù)治理委員會，建立跨部門的數(shù)據(jù)責(zé)任矩陣，推動組織變革。同時，要培養(yǎng) “數(shù)據(jù)即資產(chǎn)” 的共識，建立基于數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的績效考核體系，完成文化轉(zhuǎn)型。

CIO行動指南：

●建立 “AI 能力認證” 機制，鼓勵員工提升自身 AI 能力。對于通過認證的員工，在績效評定、晉升等方面給予一定傾斜，激發(fā)員工學(xué)習(xí) AI 的積極性。同時，跨部門協(xié)作創(chuàng)新項目可以充分發(fā)揮不同部門員工的專業(yè)優(yōu)勢，結(jié)合 AI 技術(shù)，創(chuàng)造出更具創(chuàng)新性的解決方案。比如，研發(fā)部門與生產(chǎn)部門合作，利用 AI 優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和生產(chǎn)工藝，提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

三、謀篇布局，展望未來

企業(yè)在利用 DeepSeek 實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，要有清晰的總體規(guī)劃。首先，要明確企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標，是提高生產(chǎn)效率、降低成本，還是提升產(chǎn)品質(zhì)量、創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式等。根據(jù)目標制定詳細的實施計劃，分階段推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。

同時，要注重人才培養(yǎng)和團隊建設(shè)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要既懂制造業(yè)業(yè)務(wù)又懂 AI 技術(shù)的復(fù)合型人才，企業(yè)要加強內(nèi)部培訓(xùn)和外部人才引進，打造一支高素質(zhì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型團隊。

從前瞻性角度看，未來五年，我們或?qū)⒁娮C工業(yè)領(lǐng)域出現(xiàn) “AI 工業(yè)化” 與 “工業(yè) AI 化” 的雙向奔赴。一方面，AI 技術(shù)將形成標準化、模塊化的工業(yè)智能組件；另一方面，工業(yè)場景將反哺 AI 算法，催生具備領(lǐng)域知識的垂直大模型。

企業(yè)應(yīng)提前布局，積極探索與 DeepSeek 等先進技術(shù)的深度融合，建立 “數(shù)據(jù) - 算法 - 場景” 閉環(huán)，從而在智能時代占據(jù)競爭優(yōu)勢，成為新工業(yè)革命的價值錨點。