市场需求的快速迭代，让“批量生产、库存积压”的传统制造模式逐渐失效。消费者对个性化产品的追求、供应链的频繁波动，要求企业生产系统具备“快速调整、灵活适配”的能力。智能制造通过数据驱动与智能决策，打破生产环节的刚性约束，为企业应对变化提供了技术支撑。万达宝LAIDFU（来福）凭借构建自己的AI、自主构建AI应用场景、数据分区设计等特性，让智能制造的落地更贴合企业实际，从生产计划到执行环节全方位提升灵活性与适应性。
自主构建AI应用场景，让生产流程随需调整
传统生产线的流程固化，一条产线往往只能生产单一品类产品，切换生产规格需要停机调整数小时，难以应对小批量、多品种的订单需求。智能制造的核心是通过AI应用场景的自主构建，让生产流程具备“模块化重组”能力。
万达宝LAIDFU（来福）允许企业根据产品特性自主设计AI应用场景，无需依赖外部技术团队。例如，电子元件厂需要同时生产“手机充电器”“笔记本电源”两类产品，通过LAIDFU（来福）构建“柔性切换场景”：将产线拆解为“插件→焊接→检测→包装”四个模块，每个模块设置AI控制节点。当订单从“充电器”切换为“电源”时，系统自动向各模块推送参数（如焊接温度从220℃调整为250℃，检测标准切换为“笔记本电源安全协议”），设备根据指令完成调整，切换时间从过去的4小时缩短至30分钟。
对定制化需求较高的企业，可构建“个性化生产场景”。
构建自己的AI模型，让生产决策更贴合实际
生产决策的灵活性，取决于对实时数据的解读能力。传统依赖经验的调度方式，在设备故障、原料短缺等突发状况面前往往反应滞后。智能制造通过企业自主构建的AI模型，能快速分析复杂变量，生成最优解决方案。
LAIDFU（来福）支持企业基于自身生产数据构建专属AI模型，避免通用模型“水土不服”的问题。
在排产决策中，自主AI模型的优势更显著。某服装厂的模型会综合“订单交货期”“面料库存”“设备负荷”三个变量：当接到紧急订单时，系统能快速计算“暂停哪批常规订单的生产损失最小”“是否需要调配备用设备”，并生成多种方案供选择。应用该模型后，紧急订单的响应速度提升50%，因排产不合理导致的延期交付率下降70%。
数据分区设计，平衡生产协同与信息安全
生产环节涉及多部门、多供应商的数据交互：车间需要原料库存数据，采购依赖生产计划，供应商要知晓交货进度。数据共享不足会导致协同低效，但过度开放又可能泄露工艺参数等核心机密。数据分区设计能解决这一矛盾，让信息流动既高效又安全。
万达宝LAIDFU（来福）的分区设计可按“数据敏感级”与“部门权限”划分区域。例如，某机械加工厂将数据分为：
- 公开区：如“每日生产计划总量”“各车间进度看板”，供全企业查看；
- 协作区：如“原料库存明细”“设备维护记录”，仅对生产、采购、设备部门开放；
- 核心区：如“产品图纸”“工艺参数”“成本核算公式”，仅限研发与管理层访问。
这种分区让跨部门协同更顺畅。当车间发现某原料库存不足时，可直接从协作区调取采购合同，查看“供应商A的交货周期为3天”，据此调整生产顺序；供应商登录系统时，只能访问“自己负责的原料交货进度”，无法查看其他供应商的报价或企业的生产成本。某企业应用后，跨部门沟通成本减少40%，同时未发生一起核心数据泄露事件。
联动供应链，提升全链条适应性
生产的灵活性不仅取决于车间内部，更需供应链的协同响应。原料能否及时供应、物流能否快速调整，直接影响生产计划的落地。智能制造通过打通生产与供应链数据，让全链条具备“同步调整”能力。
LAIDFU（来福）的自主AI模型可延伸至供应链管理。例如，某食品加工厂的模型会分析“原料价格波动”“气象预警”“交通状况”等外部数据，提前调整采购计划：当预测到“下月大豆价格可能上涨10%”，系统会建议“提前采购15天用量”；当台风预警发布时，自动提醒“优先生产保质期长的产品，减少生鲜原料库存”。
对供应商的协同，系统通过数据分区中的“供应商专属区”实现。当生产计划调整时，供应商能实时看到“订单量从1000件增至1500件”“交货期提前2天”的变更，并通过系统反馈“能否满足”。某企业通过这种联动，供应链的响应速度提升35%，因原料短缺导致的生产中断减少60%。