先说结论：制造业AI落地，80%的坑不在模型，在数据。模型选DeepSeek还是别的，差距远小于"文档乱不乱、数据在不在手"。先花半小时做完这28项自查，过半都难的企业，第一步不是上AI，而是先把企业知识库打好底。

一、为什么DeepSeek很火，工厂却用不起来？

DeepSeek便宜、中文好、支持私有化，确实是制造业入门友好的模型。但模型只是"大脑"，它需要"食物"——你的文档。没有整理好的工艺文件、SOP、质检标准，再强的模型也只能答非所问。制造业AI落地的正确顺序：先理数据，再选模型，最后谈场景。

下面按4个维度、28项逐条自查，每项可打勾。

二、第一组自查：数据在哪、文档乱不乱（第1-7项）

  1. 我能说清公司所有重要文档存放在哪几个系统/文件夹里吗？
  2. 同一份文件（如某产品SOP）是否存在多个版本，且没人说得清哪版最新？
  3. 关键工艺文件、质检标准有明确的负责人和维护更新机制吗？
  4. 老员工的个人电脑里，是否有公司没有归档的关键经验文档？
  5. 纸质文档（图纸、检测报告、设备手册）是否还占相当比例、急需数字化？
  6. 文档命名和目录结构是否统一，新人能否快速找到所需文件？
  7. 是否发生过"文件找不到、问人才知道"的典型事件，且不止一次？

这7项打勾少于3个：文档还处于"原始状态"，先别谈AI。

三、第二组自查：哪些岗位先动（第8-14项）

  1. 是否已圈定第一批AI落地岗位（如品质、工艺、设备维保、新员工培训）？
  2. 这些岗位的常见问题（"公差标准是多少""这台设备报警怎么处理"）是否高频且重复？
  3. 这些问题的答案是否已存在于现有文档中，只是员工找不到？
  4. 岗位上的老师傅是否愿意把经验整理成文档（或有人代劳）？
  5. 一线员工是否有工具（电脑/平板/手机）访问知识库？
  6. 一线员工的电脑操作水平，是否支持简单的关键词搜索和对话式提问？
  7. 是否评估过这些岗位每月因"找答案"浪费的时间成本？

打勾少于4个：先解决"谁用、用什么设备、愿不愿意用"，再上工具。

四、第三组自查：员工工具怎么管（第15-21项）

  1. 是否知道员工现在私下在用哪些AI工具（DeepSeek网页版、各类AI助手）？
  2. 是否担心员工把工艺文件、客户数据粘贴进公共AI工具造成泄露？
  3. 公司是否有统一的AI工具准入和管控规定（能用什么、不能传什么）？
  4. 是否希望员工自己的AI工具（如Claude Code、Codex等）能安全接到公司内部资料上？
  5. 是否了解MCP协议（让AI工具安全连接内部数据的标准接口）？
  6. 是否能做到"不同岗位看到不同资料"的权限控制？
  7. 员工离职时，能否确保其经手的AI账号、文档权限被及时回收？

打勾少于4个：员工工具处于"野蛮生长"状态，先用权限管控+统一知识库把口子收住。

五、第四组自查：怎么验证效果（第22-28项）

  1. 是否定义了AI落地的量化目标（如"找资料时间减少50%""新员工上手快30%"）？
  2. 是否计划记录上线前后的对比数据（问询次数、解决时长、满意度）？
  3. 是否有专人负责收集一线反馈并持续优化知识库内容？
  4. 是否建立"错误答案上报"机制，防止AI答错带偏生产？
  5. 是否准备用真实业务问题（而非通用闲聊）来验收AI效果？
  6. 是否要求AI回答必须给出文档出处，方便人工核对？
  7. 是否规划了3个月、6个月的阶段性复盘节点？

打勾少于4个：先补上"验证机制"，否则AI上线好不好全凭感觉。

六、自查不过半？先做企业知识库打底

28项自查，如果通过不到一半，别急着买大模型、上系统。制造业AI落地的最小可行路径是：先把核心文档收进一个带权限的AI知识库，让员工先"问得着"，再谈"问得深"。

企业AI管家就是为此设计的轻量私有化企业知识库：文档自动整理、AI问答带证据链引用（答案附原文出处）、权限按岗管控、可选私有化部署让数据不出厂；基础打好后，还能通过MCP协议接上员工自己的AI工具（Claude Code、Codex等），让AI真正"用起来"。OCR纸质文档识别、ERP/MES系统连接器即将上线，届时纸质文档和业务数据也能进库。

建议动作：挑一个部门、300篇以内文档，免费试跑一个月，用第22-28项的标准做前后对比，数据说话再决定下一步。

FAQ

Q1：DeepSeek可以直接本地部署吗？ 可以，很多企业选择私有化部署。但本地部署只解决模型和数据安全问题，没有整理好的文档，模型依然答不好业务问题。知识库是模型的"粮仓"，两者是配合关系。

Q2：员工把公司文件贴进公共AI工具，有什么风险？ 风险很大：文件可能被用于模型训练或泄露。管控手段是权限+规定+统一入口，让员工在受控环境里使用AI，而不是偷偷用公共工具。

Q3：AI问答给错了答案怎么办？ 选型时认准"证据链引用"功能——每个答案都能追溯到原文，员工一键核对；再配上错误上报机制，错误会越用越少。

Q4：小工厂没有IT人员，能用吗？ 能。轻量私有化SaaS不需要专职运维，部署和维护由厂商负责，企业只需要准备文档和定权限。300篇文档以内免费试用，适合小步验证。

Q5：28项自查全不过半，是不是就不该上AI？ 不是不上，是别急着上。先把文档收拢、权限理清、选定一个岗位试点，1-2个月后再回来做这份自查，通过率会明显提升。

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