在当今工业领域，智能制造已成为推动产业升级和经济发展的核心动力。然而尽管智能制造的概念备受关注，其在实际落地过程中却面临诸多难点。与此同时，AI技术的快速发展为解决这些难题提供了新的思路和途径。
智能制造落地的难点
技术融合难度大
智能制造涉及多种先进技术的集成，如物联网、大数据、人工智能、云计算等。这些技术各有其特点和应用场景，要实现它们之间的无缝融合并非易事。不同技术之间的接口标准不统一、数据格式不兼容等问题，导致企业在整合这些技术时面临巨大的挑战。例如，物联网设备采集的数据需要与大数据分析平台进行对接，但由于数据格式的差异，可能需要进行复杂的数据转换和清洗工作，增加了系统开发的难度和成本。
数据质量与安全问题
数据是智能制造的基础，但在实际生产过程中，数据的质量往往难以保证。数据采集设备可能存在误差，数据传输过程中可能出现丢失或篡改，数据存储和管理不当也可能导致数据泄露。此外，随着智能制造系统的互联互通，企业面临的数据安全风险也日益增加。黑客攻击、内部人员违规操作等都可能导致企业的核心技术、商业机密等敏感信息泄露，给企业带来严重的损失。
人才短缺
智能制造需要具备跨学科知识和技能的复合型人才，既懂工程技术又熟悉信息技术和管理知识。然而，目前市场上这类人才相对短缺，企业很难招聘到满足需求的人才。同时，人才培养周期较长，企业内部员工对新技术的学习和掌握也需要一定的时间和资源投入。这使得企业在推进智能制造过程中，常常面临无人可用的困境。
成本投入高
实施智能制造需要企业进行大量的资金投入，包括购置先进的生产设备、建设信息化系统、开展技术研发和人才培养等。对于一些中小企业来说，高昂的成本可能是其推进智能制造的重要障碍。此外，智能制造项目的实施周期较长，短期内可能难以看到明显的经济效益，这也使得企业在决策时面临较大的压力。
AI技术在智能制造中的突破路径
优化技术融合
AI技术可以通过机器学习、深度学习等算法，对不同来源的数据进行智能分析和处理，实现数据的融合和优化。例如，利用AI算法对物联网设备采集的数据进行实时分析，提取有价值的信息，并将其转换为适合大数据分析平台处理的格式。同时，AI还可以帮助制定统一的接口标准和数据规范，降低技术融合的难度。
提升数据质量与安全保障
AI技术在数据质量管理方面具有独特的优势。通过数据清洗、数据挖掘等算法，可以去除噪声数据、填补缺失值，提高数据的准确性和完整性。在数据安全方面，AI可以利用机器学习模型对用户行为进行分析，识别异常操作和潜在的安全威胁，及时采取防范措施。例如，通过对企业内部人员的操作行为进行建模，当发现异常的数据访问请求时，系统能够自动预警并阻止非法操作，保护企业的数据安全。
助力人才培养
AI技术可以为人才培养提供支持。一方面，通过在线学习平台和虚拟仿真环境，利用AI算法为学员提供个性化的学习方案和培训内容，帮助他们更快地掌握智能制造相关的知识和技能。另一方面，AI可以辅助企业进行人才评估和选拔，通过分析候选人的简历、面试表现等数据，预测其在未来工作中的表现，为企业选拔出更合适的人才。
降低成本提高效率
AI技术可以通过优化生产流程、提高设备利用率等方式，降低企业的生产成本。例如，利用AI算法对生产计划进行优化，根据订单需求、设备状态和原材料供应情况等因素，合理安排生产任务，减少生产过程中的等待时间和库存积压。同时，AI还可以对设备进行故障预测和维护，提前发现设备潜在的问题，避免因设备故障导致的生产中断和损失。
万达宝LAIDFU(来福)：建立个性化知识数据库，保障数据安全
在智能制造的背景下，企业需要建立个性化的知识数据库来管理和利用各种数据资产。万达宝LAIDFU(来福)为企业提供了一种有效的解决方案。
个性化知识库的建立
万达宝LAIDFU(来福)允许企业根据自身的业务需求和组织架构，灵活设定等级、职位等个性化知识库。企业可以根据不同部门、岗位的职责和权限，为其分配相应的知识资源，确保员工能够获取到与其工作相关的准确信息。例如，研发部门可以访问技术研发相关的知识文档，生产部门可以获取生产工艺和操作规程等方面的知识。这种个性化的知识库设置，提高了知识的针对性和实用性，有助于员工更好地开展工作。
数据安全保障
数据安全是企业关注的焦点，万达宝LAIDFU(来福)通过多种措施保障数据的安全性。首先，它采用了严格的权限管理机制，根据员工的等级和职位，精确控制其对知识数据库的访问权限，避免机密数据泄露给无关人员。只有经过授权的人员才能访问和操作特定的数据，有效防止了数据泄露的风险。其次，系统对数据进行了加密处理，无论是在传输过程中还是存储状态下，都保证了数据的保密性和完整性。此外，万达宝LAIDFU(来福)还具备数据备份和恢复功能，防止因意外事件导致数据丢失