在推进数字化转型的过程中，越来越多企业将目光投向智能制造系统。然而，面对市场上种类繁多的解决方案，如何选择一套真正适合自身业务需求、可持续演进的系统，成为管理者必须面对的关键问题。错误的选型不仅会造成资源浪费，还可能影响生产节奏，甚至导致项目停滞。
智能制造系统的选型不是简单的技术采购，而是对企业战略、流程现状、数据基础和未来发展的一次综合评估。以下是企业在决策过程中需要重点关注的几个方面。
一、明确自身需求，避免盲目跟风
很多企业在选型初期容易陷入“功能陷阱”——被供应商展示的炫酷功能吸引，却忽略了这些功能是否真正解决自己的痛点。
建议从以下几个维度梳理需求：
- 当前生产瓶颈是什么？
是设备利用率低？排产混乱？质量波动大？还是供应链响应慢？ - 希望系统解决哪些具体问题？
例如：缩短换线时间、减少人工报工错误、提升设备故障预警能力等。 - 未来1-3年的发展规划？
是否有扩产、新产品线导入或全球化布局计划？系统是否具备扩展性？
只有清晰定义问题，才能筛选出真正匹配的解决方案。
二、关注系统集成能力，打破信息孤岛
许多企业已部署ERP、MES、WMS、SCM等系统，但各系统之间缺乏联动，数据难以共享。新的智能制造系统若无法与现有平台对接，反而会形成新的“数据烟囱”。
选型时应重点考察：
- 是否提供标准API接口；
- 是否支持主流工业协议（如OPC UA、Modbus）；
- 能否与企业现有的数据库、云平台、身份认证系统兼容；
- 数据采集方式是否灵活（支持边缘计算、本地部署或云端接入）。
理想的状态是，新系统能作为“连接器”，将分散的业务模块整合起来，实现数据流动与协同管理。
三、评估系统的灵活性与可配置性
不同行业、不同规模的企业生产模式差异巨大。一套“通用型”系统如果无法根据企业特点进行调整，往往难以落地。
应关注：
- 是否支持自定义工作流、审批规则、报警阈值；
- 是否允许用户根据产线变化调整模型参数；
- 界面和报表是否可自由配置，满足不同岗位的信息需求；
- 是否支持模块化部署，可先上线核心功能，再逐步扩展。
灵活性高的系统能更好地适应企业的组织结构和管理习惯，降低使用门槛。
四、重视数据安全与隐私保护
智能制造系统涉及大量核心生产数据，包括工艺参数、设备状态、订单信息、客户资料等。一旦泄露或被滥用，可能带来严重后果。
在选型过程中，必须明确以下问题：
- 数据存储位置是否可控？是否支持本地化部署？
- 传输过程是否加密？
- 第三方AI模型是否会调用企业数据？
- 供应商是否有明确的数据使用政策？
尤其对于使用AI功能的系统，需特别关注其对客户数据的处理方式。
五、万达宝LAIDFU（来福）：注重数据安全的智能制造助手
在众多智能制造辅助工具中，万达宝LAIDFU（来福）以实用性与安全性为核心设计理念，特别适合重视数据主权的企业。
- 只是不培训LLM，不会使用客户数据进行培训转售给其他人
LAIDFU在集成大语言模型（LLM）能力时，始终坚持一个原则：客户在使用过程中输入的所有业务数据——无论是生产指令、工艺文档，还是客户合同、沟通记录——仅用于当次任务的响应与执行，不会被保留，更不会用于任何大语言模型的训练或商业转售。
这意味着企业可以放心使用AI进行文档生成、流程建议、问题查询等操作，而不必担心敏感信息被提取、分析或传播。
该机制尤其适用于对数据合规要求严格的行业，如军工、医疗设备、精密制造等。
此外，LAIDFU支持自然语言交互，管理人员可通过语音或文字指令完成复杂操作，如“查看A车间今天的设备运行率”“启动新产品的试产流程”，系统即时反馈结果，提升信息获取效率