在制造业的转型升级中，生产效率始终是核心议题。传统生产模式依赖人工经验与固定流程，难以应对复杂多变的市场需求。而AI技术的引入，正在改变这一局面——它不仅能优化现有流程，还能主动发现潜在问题，推动智能制造真正落地。
AI在智能制造中的核心作用
1.实时生产监控与异常预警
过去，工厂依赖人工巡检或固定传感器监测设备状态，响应速度有限。AI驱动的智能系统则能通过实时数据分析，提前识别设备异常。例如，振动、温度或电流数据的微小变化可能预示潜在故障，AI模型可在问题发生前发出预警，减少非计划停机。
2.动态排产优化
传统排产依赖人工经验，难以兼顾订单优先级、设备负载和供应链波动。AI算法可结合历史数据与实时订单需求，自动生成最优生产计划，并在突发情况（如设备故障、原料延迟）下快速调整，确保产能利用率最大化。
3.质量检测自动化
人工质检存在疲劳误差，而传统机器视觉往往只能识别固定缺陷类型。AI结合深度学习，能适应复杂的产品外观检测需求，如细微划痕、装配偏差等，并随着数据积累不断提升准确率。
万达宝LAIDFU（来福）：灵活部署的智能制造AI平台
在智能制造领域，企业往往面临数据安全与灵活性的双重需求。万达宝的LAIDFU（来福）平台提供了适配不同场景的解决方案。
数据来源安全：从采集到分析的闭环管理
LAIDFU支持多源数据整合，包括设备传感器、MES（制造执行系统）、ERP等，并采用端到端加密，确保数据在传输与存储过程中的安全性。同时，其权限管理体系可精细化控制不同角色的数据访问范围，避免敏感信息泄露。
支持私有化与云端混合部署
- 私有化部署：适合对数据管控严格的企业，如军工、精密制造等行业，所有数据存储在本地服务器，完全自主可控。
- 云端部署（如阿里云）：适合需要弹性算力的场景，如季节性产能波动时快速扩展AI分析资源，降低硬件投入成本。