DeepSeek赋能数字
工厂建设方案
2025-06-06
目录CONTENTS
?DeepSeek技术赋能
?数字工厂大脑
?数字工厂总体架构
?核心系统应用
（MES/SCADA/WMS）
?能源与运营管理（EMS/SOP）
?企业级系统集成（PLM/ERP）
01
DeepSeek技术赋能
CHAPTER
混合专家架构（MoE）与MLA技术
动态专家路由机制
MoE架构通过门控网络智能分配任务至特定专家模型，实现
计算资源的动态调度，在保证精度的同时将推理效率提升3-5增量式专家扩展
倍，特别适合产线多任务并发场景。
支持在不中断服务的情况下动态添加新领域专家模块，如新
增视觉质检专家时只需72小时微调即可上线，实现产线快速
技改升级。
分层知识蒸馏技术
采用多层级的模型压缩方法，将万亿参数大模型的知识迁移
至轻量化子模型，在设备缺陷检测等垂直任务中保持95%+的
准确率同时降低80%计算开销。多粒度特征融合
通过跨专家层的特征交互机制，将设备振动频谱、红外热成
像等多源数据统一编码，使复杂故障诊断F1-score达到0.92
自适应负载均衡
以上。
MLA（Multi-LevelAttention）技术通过实时监控产线数据流
特征，自动调整模型深度和宽度，在突发热点工单处理时响
应速度提升300%。
多模态数据处理能力
工业协议原生解析流式处理引擎
内置Modbus、OPCUA等300+种工业协议解码器，自主研发的DeltaStream框架支持每秒百万级传感
可直接处PLC原始报文，相比传统中间件方案降器数据的实时特征提取，在边缘设备上完成95%的
低50ms端到端延迟。数据预处理工作。
跨模态对齐技术知识图谱构建
采用对比学习框架实现声纹振动信号与设备日志的自动从设备手册、工单记录等文本中抽取实体关系，
时空对齐，在预测性维护中实现多源数据关联分析构建动态更新的工厂知识图谱，已实现2000+工业
准确率89.7%。概念的标准本体映射。
非结构化数据理解异常模式联邦学习
基于3D点云处理的视觉模型支持直接解析CAD图纸各分厂数据不出本地即可参与全局异常模式训练，
与产线实景偏差，在装配精度检测中达到0.01mm在保证隐私前提下使缺陷检出率每月迭代提升2-3个
级识别精度。百分点。
低成本高效推理
010203
模型压缩硬件适配流程再造
采用量化剪枝等模型压缩技术，在保证精度的前提下大针对工业设备异构