全维度资源现状盘点
制定降本计划的基础是清晰掌握企业资源全貌，万达宝LAIDFU（来福）依托本地私有化部署的大语言模型，实现全维度资源数据整合。系统安全接入ERP的物料库存、生产设备，HCM的人力配置，财务系统的资金流向等核心数据，通过私有化部署确保数据不泄露。高管与各部门可通过自然语言提问触发盘点分析，例如“当前原材料库存周转情况如何？”，来福会自动汇总相关数据，生成包含库存结构、积压比例、采购周期的可视化报告。
浪费环节精准识别
资源浪费的隐蔽性常导致降本无的放矢，来福的问答智能分步交互功能助力精准定位浪费点。系统通过阶梯式提问引导团队分析：先聚焦生产环节，询问“各生产线设备闲置时长多少？”，获取数据后进一步追问“闲置原因是否与订单波动相关？”；再延伸至人力维度，交互分析“各岗位人力负荷率差异及原因”。分步交互中，本地大语言模型基于企业历史数据给出关联分析，例如当发现某车间能耗异常时，自动关联设备老化记录与生产排程数据，锁定“设备低效运行导致能耗浪费”的核心问题。某食品企业通过此步骤，识别出包装材料过度消耗的隐性浪费。
降本目标合理拆解
将整体降本目标转化为可执行的部门任务，需要数据支撑的精准拆解。来福结合历史资源利用数据与企业战略目标，通过智能交互辅助目标分解。管理层提出“季度降本5%”的总目标后，系统会分步提问“优先从供应链还是生产环节切入？”“各部门历史成本占比如何？”，基于回答生成目标拆解方案：例如供应链部门承担2%降本，聚焦采购价格优化；生产部门承担1.5%，侧重能耗控制。每个子目标均附带数据依据，如“供应链降本2%可通过优化3家供应商的采购频次实现”，确保目标既具挑战性又可达成。
针对性优化方案生成
针对识别的浪费点与拆解目标，来福借助本地大语言模型生成定制化优化方案。通过问答交互收集各部门实际约束条件，例如“生产部门可调整的排产弹性有多大？”“供应链能否接受供应商更换周期？”，系统结合行业案例与企业数据，输出具体措施。对于库存积压问题，生成“按销售预测动态调整采购量+呆滞料促销联动”方案；针对设备闲置，提出“订单合并排产+设备共享机制”建议。方案附带实施步骤与预期效果测算，例如“调整某原料采购周期后，预计库存资金占用减少15%”，让降本路径清晰可控。
方案落地跟踪与调整
降本计划的有效实施依赖实时监控与动态调整，来福的问答智能分步交互实现全流程跟踪。方案启动后，管理层可随时提问“供应链降本措施执行进度？”，系统自动同步采购订单调整、供应商谈判记录等数据；当某环节未达预期，例如“生产能耗降幅未达标”，系统会分步分析“是否因设备维护未及时跟进？”“排产优化是否执行到位？”，并基于交互结果推送调整建议，如“优先安排高能耗设备的检修计划”。某电子企业通过这种跟踪，及时发现物流路线优化中的执行偏差，调整后运输成本降幅提升至预期的1.2倍。
资源利用效率持续迭代
降本不是一次性任务，需建立基于数据的持续优化机制。来福的本地大语言模型定期自动分析资源利用数据，生成效率评估报告，通过交互提醒“某降本措施效果衰减，是否需要优化？”。企业可结合新的业务变化，通过问答交互更新降本策略，例如旺季来临前询问“如何在保障交付的前提下控制临时用工成本？”，系统会关联历史旺季数据与当前订单预测，生成“弹性用工+核心岗位加班优化”的迭代方案。某零售企业通过这种持续迭代，将资源利用效率提升成果从季度维持扩展至长期稳定。
数据安全与合规保障
降本过程中涉及大量敏感数据，来福的本地私有化部署从源头保障安全。大语言模型运行在企业自有服务器，数据不流出本地网络；问答交互的所有记录仅在企业内部存储，且支持权限分级管控，确保只有授权人员可查看核心成本数据。系统定期自动合规检查，确保资源数据的收集、分析符合企业数据管理规范，让降本计划在安全框架内推进，避免数据风险对企业造成额外损失。