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　　此前,，佛山煙草物流配送中心在數(shù)據(jù)應(yīng)用上面臨諸多困境：海量數(shù)據(jù)經(jīng)采集沉淀卻未能發(fā)揮應(yīng)有價(jià)值,，數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)脫節(jié)問題制約了運(yùn)營效率和管理水平提升。

　　隨著AI技術(shù)的運(yùn)用,，這一局面得到了改善,。

　　佛山煙草物流配送中心在宜搭上搭建的DeepSeek模型應(yīng)用界面截圖。

　　憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力,，DeepSeek-R1模型能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和多維度分析,，迅速整合信息，識(shí)別關(guān)鍵指標(biāo),，高效處理復(fù)雜任務(wù),。通過對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，DeepSeek-R1模型可以幫助管理層精準(zhǔn)把握業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài),。同時(shí)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),，它能夠作出相關(guān)預(yù)測和決策,，精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)存在問題，及時(shí)預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn),，智能調(diào)整作業(yè)計(jì)劃,，進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)深度融合，賦能業(yè)務(wù)流程優(yōu)化和科學(xué)管理決策,，助力物流高效運(yùn)轉(zhuǎn),。

　　在技術(shù)引入過程中，佛山煙草物流配送中心項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)審慎對(duì)待,，筑牢數(shù)據(jù)安全防線,，通過本地化部署的方式接入DeepSeek-R1模型，將物流基礎(chǔ)信息及相關(guān)數(shù)據(jù)上傳至本地知識(shí)庫進(jìn)行訓(xùn)練,，從技術(shù)層面杜絕數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險(xiǎn),。

　　DeepSeek模型根據(jù)殘損煙數(shù)據(jù)生成的分析報(bào)表截圖。

　　同時(shí),，他們?cè)诩夹g(shù)應(yīng)用上精準(zhǔn)發(fā)力，充分發(fā)揮模型功能，對(duì)模型進(jìn)行深度業(yè)務(wù)適配,，連通企業(yè)數(shù)字化平臺(tái)，針對(duì)自身業(yè)務(wù)需求對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,。

　　目前,，佛山煙草物流配送中心接入的DeepSeek-R1模型已具備分揀作業(yè)報(bào)表生成、設(shè)備維護(hù)方案制定等多項(xiàng)實(shí)用功能,，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)全流程的數(shù)字化貫通,。以殘損煙管控分析為例，AI大模型不僅能統(tǒng)計(jì)各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的殘損煙次數(shù),，還能對(duì)各班組殘損煙總數(shù)占比,、殘損煙每日趨勢進(jìn)行分析?；谶@些分析,，AI大模型提出了一系列針對(duì)性建議，如加強(qiáng)分揀線尤其是高頻損煙部位維護(hù),，優(yōu)化包裝材料密度和封切設(shè)備作業(yè)速度,，提升分揀班組操作規(guī)范性，定期分析每日殘損煙趨勢等,，有效推動(dòng)生產(chǎn)管理的精細(xì)化,、科學(xué)化。

　　佛山煙草物流配送中心根據(jù)報(bào)表改進(jìn)設(shè)備后,，條煙輸送更加整齊有序,。

　　針對(duì)AI大模型提出的建議，佛山煙草物流配送中心采取了一系列科學(xué)有效的改進(jìn)措施,。改進(jìn)后的設(shè)備運(yùn)行效率提升了7.2%,，卷煙破損率降低了45.1%，包裝膜抗拉強(qiáng)度提升了22.6%,，分揀班組設(shè)備操作準(zhǔn)確率提升了21.2%,。

　　佛山煙草物流配送中心表示，將積極推動(dòng)AI大模型多場景應(yīng)用,，例如通過AI大模型進(jìn)行送貨路線優(yōu)化,，縮短送貨在途耗時(shí)；上線自動(dòng)排產(chǎn)功能,，實(shí)現(xiàn)分揀任務(wù)智能分配,，提升分揀效率,；利用AI大模型分析備件使用規(guī)律，提高備件有效利用率……通過促進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化良性互動(dòng),，推動(dòng)煙草物流邁向更加智能,、高效的發(fā)展階段。