在智能制造的体系中，AI技术凭借对数据的深度挖掘和智能分析，从生产的各个环节入手，为生产效率的提升提供了切实可行的路径。
AI在设备管理方面展现出显著作用。生产设备的稳定运行是高效生产的基础，传统的设备维护多依赖定期检修，难以实时掌握设备状态。而AI通过安装在设备上的传感器，实时收集设备的运行数据，如温度、转速、振动频率等。通过对这些数据的分析，AI能够识别出设备运行中的异常信号，预测可能出现的故障。例如，当某台机床的振动频率出现异常波动时，AI会及时发出预警，维修人员可以提前进行检修，避免设备在生产过程中突然停机，减少因故障造成的生产中断时间，提高设备的有效作业率。
在生产排程环节，AI能实现更合理的计划安排。传统的生产排程往往需要人工根据订单情况、设备状态、物料供应等因素进行规划，不仅耗时，还容易因考虑不周全导致排程不合理。AI可以整合所有相关数据，通过算法快速生成最优的生产排程方案。当订单发生变化或出现突发情况时，如物料延迟到货，AI能迅速调整排程，重新分配生产资源，确保生产计划的可行性和高效性。这让生产计划能够更好地适应实际情况的变化，减少生产等待时间，提升整体生产进度。
质量检测是生产过程中的关键环节，AI在此环节的应用有效提升了检测效率和准确性。传统的质量检测多依赖人工肉眼观察或简单的仪器检测，对于一些细微的缺陷难以识别，且检测速度有限。AI通过机器视觉技术，对生产线上的产品进行实时拍摄和分析，能够识别出产品表面的划痕、尺寸偏差等各类缺陷，其检测速度远超人工，且能保持稳定的检测标准。同时，AI还能记录缺陷信息并分析产生的原因，反馈给生产部门进行工艺调整，从源头减少不合格产品的产生，降低返工率和生产成本。
物料管理的效率也因AI得到改善。AI可以实时跟踪物料的采购、入库、出库和使用情况，根据生产计划和库存水平自动生成物料需求清单，确保物料供应及时且不过度积压。当物料库存低于安全阈值时，AI会自动提醒采购部门补货；对于生产过程中的物料消耗，AI能进行精准核算，避免物料浪费。通过这种智能化的物料管理，企业能够减少资金占用，优化供应链的运转效率。
万达宝LAIDFU(来福)简单介绍
万达宝LAIDFU（来福）为企业生产运营中的流程处理提供了极大便利，其突出特点是可灵活配置处理流程，且即使是零Python知识的用户，也能轻松进行配置和优化应用。
对于生产管理岗位的员工，他们可以根据生产线的实际情况，通过来福灵活调整生产任务的分配流程、质量检测的标准流程等，无需依赖技术人员；对于采购岗位的人员，可自主配置物料采购的审批流程、供应商筛选流程等，根据市场变化及时优化流程设置。
这种灵活的配置能力，让企业各岗位员工都能根据工作需求自主调整业务流程，减少了流程调整对技术支持的依赖，进一步提升了生产运营的效率。