Los robots industriales han sido utilizados cada vez más en el campo de la fabricación inteligente. La baja precisión de posicionamiento absoluto de los robots industriales es una de las dificultades en su aplicación. En este documento, se propone un algoritmo de compensación de precisión para el posicionamiento absoluto de robots industriales basado en redes de creencias profundas utilizando un método de compensación fuera de línea. Se presenta un algoritmo de evolución diferencial para optimizar las redes. Combinado con la teoría de la evidencia, se propone un modelo de mapeo de error de posición para realizar la compensación de precisión de posicionamiento absoluto de los robots industriales. Se realizaron experimentos utilizando un rastreador láser AT901-B en un robot industrial KR6_R700 sixx_CR. El error de posición absoluto del extremo del robot se redujo de 0.469 mm a 0.084 mm, mejorando la precisión en un 82.14% después de la compensación. Los resultados experimentales demostraron que el algoritmo de compensación propuesto podría mejorar la precisión de posicionamiento absoluto de los robots industriales, así como sus posibles usos para tareas operativas precisas.