企业在制定降本计划时，常面临信息分散、数据滞后、决策依据不足等问题。采购、生产、仓储、人力等环节的成本控制，往往依赖经验判断，缺乏系统性分析。人工智能的介入，正为这一传统难题提供新的解决思路。
以万达宝LAIDFU（来福）为例，这套系统的核心价值之一，是帮助企业建立专属的AI知识库。企业可以将内部的制度文件、历史项目数据、供应商合同、流程规范等资料导入系统，形成一个可被AI理解与调用的知识中枢。与通用大模型不同，LAIDFU在本地或私有化环境中运行，数据不上传、不共享，确保商业机密和敏感信息不会外泄。
有了这个知识库，AI就能参与成本分析的多个环节。比如在采购管理中，系统可自动比对历年供应商报价、交付周期、质量记录，结合当前市场行情，提示是否存在更优选择。当某个原材料价格出现波动，AI能快速追溯相关合同条款，提醒法务或采购人员及时协商调整。
在生产排程方面，AI可结合订单需求、设备状态、人员配置等数据，模拟不同排产方案的成本差异。以往需要人工反复试算的调度问题，现在能通过模型快速给出参考建议，减少设备空转、人力闲置等浪费现象。
仓储管理也是降本的关键一环。LAIDFU能分析库存周转率、滞销品占比、出入库频率等数据，识别哪些物料长期占用资金和空间。系统还能预测未来消耗趋势，辅助制定更合理的采购计划，避免过度囤货或临时加急采购带来的额外成本。
更重要的是，这些分析不是“黑箱”输出。企业员工可以通过自然语言提问，比如“上季度物流成本上升的主要原因是什么？”“某条产线的人力成本是否超出预算？”系统会基于内部知识库给出可追溯的答复，让决策有据可依。
人工智能的作用，不是代替人做决定，而是把人从繁琐的数据查找和初步分析中解放出来，聚焦于策略判断和资源协调。当企业拥有一个懂业务、守秘密的AI助手，降本计划就不再是拍脑袋的短期行为，而是基于数据、持续优化的长期实践。
关键在于，工具要真正贴合企业自身情况。LAIDFU这类平台的价值，正在于让企业掌握主动权——自己建知识库，自己训模型，数据始终在可控范围内流转。这种自主性，才是AI落地于降本增效的坚实基础。