此前，佛山烟草物流配送中心在数据应用上面临诸多困境：海量数据经采集沉淀却未能发挥应有价值，数据与业务脱节问题制约了运营效率和管理水平提升。

　　随着AI技术的运用，这一局面得到了改善。

　　佛山烟草物流配送中心在宜搭上搭建的DeepSeek模型应用界面截图。

　　凭借强大的数据处理和分析能力，DeepSeek-R1模型能够对海量数据进行深度挖掘和多维度分析，迅速整合信息，识别关键指标，高效处理复杂任务。通过对业务运行数据的实时监测和分析，DeepSeek-R1模型可以帮助管理层精准把握业务动态。同时，通过机器学习技术，它能够作出相关预测和决策，精准发现存在问题，及时预测潜在风险，智能调整作业计划，进一步推动数据与业务深度融合，赋能业务流程优化和科学管理决策，助力物流高效运转。

　　在技术引入过程中，佛山烟草物流配送中心项目团队审慎对待，筑牢数据安全防线，通过本地化部署的方式接入DeepSeek-R1模型，将物流基础信息及相关数据上传至本地知识库进行训练，从技术层面杜绝数据外泄风险。

　　DeepSeek模型根据残损烟数据生成的分析报表截图。

　　同时，他们在技术应用上精准发力，充分发挥模型功能，对模型进行深度业务适配，连通企业数字化平台，针对自身业务需求对模型进行优化。

　　目前，佛山烟草物流配送中心接入的DeepSeek-R1模型已具备分拣作业报表生成、设备维护方案制定等多项实用功能，实现了业务全流程的数字化贯通。以残损烟管控分析为例，AI大模型不仅能统计各环节产生的残损烟次数，还能对各班组残损烟总数占比、残损烟每日趋势进行分析。基于这些分析，AI大模型提出了一系列针对性建议，如加强分拣线尤其是高频损烟部位维护，优化包装材料密度和封切设备作业速度，提升分拣班组操作规范性，定期分析每日残损烟趋势等，有效推动生产管理的精细化、科学化。

　　佛山烟草物流配送中心根据报表改进设备后，条烟输送更加整齐有序。

　　针对AI大模型提出的建议，佛山烟草物流配送中心采取了一系列科学有效的改进措施。改进后的设备运行效率提升了7.2%，卷烟破损率降低了45.1%，包装膜抗拉强度提升了22.6%，分拣班组设备操作准确率提升了21.2%。

　　佛山烟草物流配送中心表示，将积极推动AI大模型多场景应用，例如通过AI大模型进行送货路线优化，缩短送货在途耗时；上线自动排产功能，实现分拣任务智能分配，提升分拣效率；利用AI大模型分析备件使用规律，提高备件有效利用率……通过促进数字产业化和产业数字化良性互动，推动烟草物流迈向更加智能、高效的发展阶段。