在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，智能制造已成为制造业发展的必然趋势。AI技术的飞速发展，为传统制造业带来了前所未有的机遇，推动企业从传统生产模式向智能化生产模式转型。在这一变革中，企业不仅能够提高生产效率、降低成本，还能提升产品质量和创新能力，从而在全球竞争中占据有利地位。
一、传统制造模式的痛点
传统制造模式在推动工业发展方面功不可没，然而，随着市场需求的日益复杂和个性化，这种模式逐渐暴露出诸多弊端。生产流程中高度依赖人工参与，人工成本逐年上升，而且人工操作失误难以完全避免，导致生产效率受限和产品质量不稳定。生产设备的维护和管理往往依赖于固定的周期性维护，无法及时响应设备的突发故障，造成生产中断和巨大的经济损失。此外，传统制造模式缺乏对生产数据的有效整合与分析，企业难以对整个生产过程进行实时监控和优化，导致生产成本居高不下，资源利用效率低下。
二、AI赋能智能制造的关键应用
（一）智能预测性维护
AI技术在设备维护领域展现了巨大的价值。通过对设备运行数据的实时监测和深度分析，AI能够精准预测设备故障，实现预测性维护。在实际生产中，设备传感器可实时收集大量数据，如温度、压力、振动等，AI模型对这些数据进行深度学习和分析，识别出设备潜在的故障模式。企业可以提前安排设备维护，有效减少计划外停机时间。例如，某汽车制造企业应用AI预测性维护系统后，设备计划外停机时间减少了30%，设备维护成本降低了25%。
（二）智能质量控制
在质量检测环节，AI技术通过机器视觉和深度学习算法，能够精准识别产品表面的微小缺陷，如划痕、裂纹、毛刺等。AI系统可以对生产线上的产品进行实时检测，自动筛选出不合格产品。同时，AI能够分析质量缺陷产生的原因，追溯到生产过程中的关键环节，为质量改进提供依据。例如，一家电子产品制造企业引进了AI质量检测系统后，产品次品率降低了40%，产品质量稳定性得到了显著提升。
（三）智能生产调度
AI驱动的智能生产调度系统能够根据订单需求、库存水平、设备状态和产能情况，自动制定最优的生产计划。在面对多品种、小批量的生产任务时，AI算法可以合理安排生产顺序和资源配置，提高设备利用率和生产效率。例如，某机械制造企业通过实施AI智能生产调度系统，生产效率提高了25%，生产周期缩短了20%。
三、万达宝LAIDFU（来福）：智能制造的无限AI助理
万达宝LAIDFU（来福）作为一款专为智能制造打造的AI助手，为企业提供智能化解决方案。其强大的问答智能分步交互功能，使操作人员能够以自然语言的方式与系统进行交流，快速获取所需信息和解决方案。例如，操作人员可以通过语音或文字询问设备的运行状态、生产进度或质量数据，系统能够立即提供准确的答复和详细的分析报告。这种便捷的交互方式提高了操作人员的工作效率，减少了因信息不畅而导致的生产延误。
用户自定义嵌入属性功能使得企业能够根据自身的生产需求和管理特点，灵活定制系统的功能和界面。例如，企业可以在系统中添加特定的生产参数、质量标准或工艺流程，实现高度个性化的生产管理。这一功能不仅提高了系统的适应性，还加强了企业在生产过程中的控制力和灵活性。