01 DeepSeek 爆火,為工業(yè)轉型帶來啟示
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(yè)圈層引發(fā)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(yè)企業(yè)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(yè)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(yè)數字化轉型往往依賴重資產投入,從 ERP、MES 系統部署到工業(yè)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(tài)。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(yè)企業(yè)或許能以更低成本、更早享受到智能化紅利。
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(yōu)勢在于強大的數據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(yōu)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(yè)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。
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(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(fā)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(yōu)解,大大提高了研發(fā)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(fā)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(yōu)化,將傳統需數小時的任務壓縮至分鐘級。
在傳統制造業(yè)生產流程中,大量依賴人工緊盯設備運行狀態(tài),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(yōu)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(jié)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(yōu)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(tài)調整工藝參數,讓生產過程始終保持在最佳狀態(tài)。
傳統制造業(yè)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(jié)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。
企業(yè)日常運營中存在大量繁瑣且重復的業(yè)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(yè)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。
在傳統制造業(yè)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(yè)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(yè)企業(yè)人機料法環(huán)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(tài)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(tài)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(fā)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。
當 AI 成為數字化轉型的核心引擎,企業(yè) IT 部門的職能將發(fā)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(jiān)控等新技能,實現能力重構;另一方面,企業(yè)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(yǎng) “數據即資產” 的共識,建立基于數據價值創(chuàng)造的績效考核體系,完成文化轉型。
企業(yè)在利用 DeepSeek 實現數字化轉型時,要有清晰的總體規(guī)劃。首先,要明確企業(yè)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(chuàng)新業(yè)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(yǎng)和團隊建設。數字化轉型需要既懂制造業(yè)業(yè)務又懂 AI 技術的復合型人才,企業(yè)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(yè)領域出現 “AI 工業(yè)化” 與 “工業(yè) 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(yè)智能組件;另一方面,工業(yè)場景將反哺 AI 算法,催生具備領域知識的垂直大模型。
制造業(yè)企業(yè)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(huán),從而在智能工業(yè)時代占據競爭優(yōu)勢,成為新工業(yè)革命的價值錨點。
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