在當今競爭激烈的制造業市場中，數字化轉型已成為企業生存與發展的關鍵。而最近爆火的 DeepSeek，為制造業企業的數字化轉型帶來了新的契機。

今天制造企業CIO就來和大家聊聊如何利用 DeepSeek幫助企業實現數字化轉型。

一、DeepSeek 爆火，為工業轉型帶來啟示

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

對于長期受困于高成本、長周期數字化轉型的工業企業而言，DeepSeek 的案例恰似一劑清醒劑。當 AI 技術逐漸突破通用場景的邊界，工業領域的數字化轉型或將迎來更輕量化、更低門檻的變革路徑。

傳統工業數字化轉型往往依賴重資產投入，從 ERP、MES 系統部署到工業互聯網平臺建設，動輒千萬級的 IT 預算和數年實施周期成為常態。而 DeepSeek 展現的 “小步快跑” 技術迭代邏輯，提示著一種新可能：通過 AI 技術對數據價值的深度挖掘，工業企業或許能以更低成本、更早享受到智能化紅利。

二、CIO的六大核心策略：從規劃到落地

DeepSeek是一種基于深度學習的人工智能技術，它利用先進的神經網絡模型，對海量數據進行高效處理和分析。其核心優勢在于強大的數據處理能力和智能決策支持，能夠為企業提供精準的市場洞察、高效的運營管理和創新的業務模式。DeepSeek通過實時采集和分析生產數據，能夠預測設備故障、優化生產計劃，提高生產效率和產品質量。此外，DeepSeek還能幫助企業實現供應鏈的智能化管理，降低庫存成本，提高供應鏈響應速度。

1、賦能智能研發——從“試錯迭代”到“仿真加速”

在制造業研發環節，以往常依賴大量的試錯和反復迭代，耗費大量時間和資源。而 DeepSeek 的出現改變了這一局面。其支持代碼生成與仿真建模，為智能研發提供了強大助力。

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

DeepSeek 在智能研發中的應用，還體現在對復雜設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計計算和模擬，現在通過 DeepSeek 強大的計算能力和智能算法，能夠快速生成多種設計方案，并對方案進行模擬分析，篩選出最優解，大大提高了研發效率和產品質量。

聯想個人智能體“小天”接入DeepSeek后，進一步拓展了AI在制造終端的應用邊界。通過AIPC、工作站等設備，工程師可實時調用DeepSeek的代碼生成、故障診斷等功能，提升研發與運維效率。以聯想昭陽AIPC為例，用戶一鍵喚醒“小天”即可完成復雜圖紙的智能解析與工藝優化，將傳統需數小時的任務壓縮至分鐘級

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 工具相結合，能夠快速處理和分析復雜的工程數據，使得仿真驗證過程不再耗時費力。原本需要數周才能完成的復雜產品結構應力仿真，現在借助 AI 模型可能僅需幾天就能完成，大大縮短了研發周期。

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

2、重構智能生產流程——從“人盯設備”到“AI自決策”

在傳統制造業生產流程中，大量依賴人工緊盯設備運行狀態，不僅效率低，還容易出現人為疏忽。DeepSeek 技術的應用，能夠徹底改變這一現狀，推動生產流程向 “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化模型，取得了顯著成效。在缺陷檢測自動化方面，生產線不良品率從 0.8% 大幅降至 0.1% ，每年節省質檢成本超過 2000 萬元。以往人工質檢需要大量人力，且容易出現漏檢情況，現在 AI 視覺檢測能夠快速、精準地識別產品缺陷。在工藝參數實時調優上，通過對歷史數據的深度學習，能耗降低了 12%，良品率提升 5%。AI 根據實時生產數據動態調整工藝參數，讓生產過程始終保持在最佳狀態。

CIO行動指南：

●優先部署高價值場景，例如質檢環節，產品質量直接關系到企業聲譽和市場競爭力，利用 DeepSeek 實現自動化質檢能快速提升產品質量；設備預測性維護也至關重要，可提前發現設備潛在故障，避免因設備停機造成的生產中斷。

●結合DeepSeek與IoT傳感器數據，構建 “感知 - 分析 - 決策” 閉環。IoT 傳感器實時采集設備運行數據、生產環境數據等，DeepSeek 對這些數據進行分析處理，根據分析結果做出決策，如調整設備運行參數、發出維護預警等，實現生產流程的智能化、自動化。

3、打造智能供應鏈——從“經驗備貨”到“需求先知”

傳統制造業供應鏈依賴經驗進行備貨，容易出現庫存積壓或缺貨的情況。而 DeepSeek 技術的融入，能讓供應鏈實現 “需求先知”，極大提升運營效率。

以長虹供應鏈的 “智慧大腦” 為例，接入 DeepSeek 后，取得了顯著成果。在需求預測方面，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，系統就能自動生成多維度分析報告，為采購計劃提供科學指導。以往依賴人工經驗判斷采購量，常常出現偏差，現在借助 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，響應效率翻倍，能 7×24 小時不間斷處理供應商咨詢，人工介入率降低了 70% 。這不僅節省了人力成本，還大大提高了溝通效率，讓供應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 等多系統數據。供應鏈涉及多個業務系統，數據分散，通過 DeepSeek 對不同系統數據進行語義理解和整合，打破數據壁壘，實現數據的互聯互通，為供應鏈決策提供全面的數據支持。

●部署智能分析模塊，實現供應鏈風險預警與動態優化。借助 DeepSeek 搭建智能分析模塊，實時分析供應鏈數據，提前發現潛在風險，如原材料供應短缺、物流延誤等，并根據風險情況動態調整供應鏈策略，確保供應鏈的穩定高效運行。

4、優化業務流程 —— 從 “繁瑣低效” 到 “智能高效”

企業日常運營中存在大量繁瑣且重復的業務流程，如費用報銷、報表制作、審批流程等，嚴重影響工作效率。DeepSeek 技術的應用能夠對這些業務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，系統便能在秒級生成單據，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不僅繁瑣，還容易出錯，現在借助 DeepSeek 實現智能化操作，大大減輕了員工負擔，提高了財務工作效率。在生產報表智能化上，通過自然語言指令即可生成多維分析圖表，管理層決策響應速度提升 60%。以往制作報表需要耗費大量時間收集、整理數據，現在通過 AI 快速生成，為管理層提供及時、準確的數據支持，助力決策制定。

CIO行動指南：

●優先優化高頻、高重復性業務流程，如報表制作、審批流程等。這些流程頻繁發生，優化后能產生顯著的效率提升和成本降低效果。通過引入 DeepSeek 技術，實現流程自動化、智能化，減少人工干預，降低出錯率。

●通過 DeepSeek 的 API 接口，快速對接現有 OA、MES 系統。OA 系統涉及辦公流程，MES 系統關乎生產管理，將 DeepSeek 與這些系統對接，能夠讓 AI 技術深度融入企業日常運營，實現數據的無縫流通和業務流程的協同優化，進一步提升企業整體運營效率。

5、統一數據底座 —— 從 “數據孤島” 到 “數據融合”

在傳統制造業數據管理中，生產設備、工藝參數、人員操作、物料流動等數據分散在數十個異構系統中，形成了一個個數據孤島。傳統ETL（數據抽取、轉換、加載）方式難以實現實時融合，導致數據利用效率低下，無法為企業決策提供有力支持。

DeepSeek 相關技術的出現，為打破數據孤島，實現數據融合提供了有效途徑。通過物聯網邊緣計算設備，可實現毫秒級數據采集，覆蓋設備振動、溫度、能耗等傳統 SCADA 系統忽視的 “暗數據”；借助異構系統集成驅動，能快速對接與集成 ERP、OA、CRM 等信息系統，讓所有數據完成匯聚并能統一調取使用，真正實現全要素連接，即對工業企業人機料法環測多維度多源數據的全連接 。

以某鋼鐵集團為例，利用 DeepSeek 相關技術構建統一數據底座后，數據分析準備時間從平均 3 天縮短至 2 小時。同時，通過 AI 自動識別數據血緣關系，建立動態數據目錄，解決了因設備迭代、工藝變更導致的數據 schema 漂移問題，實現動態數據治理。基于知識圖譜技術自動建立設備-工藝-人員-物料間的關聯關系，為上層應用提供語義化數據服務，即智能數據編織，使得該集團發現了傳統方法難以捕捉的工藝參數耦合關系，大大提升了數據的利用效率和價值。

CIO行動指南：

●優先梳理企業核心業務數據，明確數據融合的重點方向。例如圍繞生產制造環節，先整合設備運行數據與工藝參數數據，為優化生產流程提供數據基礎。可以從關鍵生產設備的運行數據入手，分析設備的運行狀態、故障頻率等，再結合工藝參數，找出影響生產效率和產品質量的關鍵因素。

●建立數據治理團隊，結合 DeepSeek 的數據處理能力，制定數據標準和規范。確保數據在采集、傳輸、存儲和使用過程中的一致性和準確性，保障數據融合的質量。數據治理團隊要負責制定數據的命名規則、數據格式、數據質量評估標準等，同時利用 DeepSeek 的語義理解和數據處理能力，對數據進行清洗、轉換和整合。

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

6、構建AI人才梯隊——從“技術焦慮”到“全員賦能”

當 AI 成為數字化轉型的核心引擎，企業 IT 部門的職能將發生根本性轉變。

一方面，工程師需要掌握數據標注、特征工程、模型監控等新技能，實現能力重構；另一方面，企業應設立專門的數據治理委員會，建立跨部門的數據責任矩陣，推動組織變革。同時，要培養 “數據即資產” 的共識，建立基于數據價值創造的績效考核體系，完成文化轉型。

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，激發員工學習 AI 的積極性。同時，跨部門協作創新項目可以充分發揮不同部門員工的專業優勢，結合 AI 技術，創造出更具創新性的解決方案。比如，研發部門與生產部門合作，利用 AI 優化產品設計和生產工藝，提升產品質量和生產效率。

三、謀篇布局，展望未來

企業在利用 DeepSeek 實現數字化轉型時，要有清晰的總體規劃。首先，要明確企業的數字化轉型目標，是提高生產效率、降低成本，還是提升產品質量、創新業務模式等。根據目標制定詳細的實施計劃，分階段推進數字化轉型工作。

同時，要注重人才培養和團隊建設。數字化轉型需要既懂制造業業務又懂 AI 技術的復合型人才，企業要加強內部培訓和外部人才引進，打造一支高素質的數字化轉型團隊。

從前瞻性角度看，未來五年，我們或將見證工業領域出現 “AI 工業化” 與 “工業 AI 化” 的雙向奔赴。一方面，AI 技術將形成標準化、模塊化的工業智能組件；另一方面，工業場景將反哺 AI 算法，催生具備領域知識的垂直大模型。

企業應提前布局，積極探索與 DeepSeek 等先進技術的深度融合，建立 “數據 - 算法 - 場景” 閉環，從而在智能時代占據競爭優勢，成為新工業革命的價值錨點。