在制造业发展进程中，生产模式的差异直接影响产业竞争力。传统制造车间常依赖人工调度设备、纸质记录生产数据，不仅换产时需停工调整参数，还容易因数据记录滞后导致次品率上升；而分析当下转型成功的企业案例会发现，智能制造通过设备互联、数据驱动决策，能大幅缩短生产周期，同时降低资源浪费。在助力企业落地智能制造的过程中，深耕企业数字化领域的万达宝，正通过适配制造业需求的工具，为产业升级提供实际支持。
一、智能制造让生产效率“提上去”：从“等设备”到“设备主动配合”
不少传统工厂都面临这样的困境：一条生产线要生产多种产品时，需人工逐个调整机床参数，动辄花费几小时，期间整条线处于停工状态；而且设备出现故障前没有预警，往往要等到停机后才发现问题，导致订单交付延迟。
智能制造则能打破这种被动局面。比如某汽车零部件工厂引入智能系统后，通过传感器实时采集设备运行数据，AI会提前识别异常——当机床转速出现微小波动时，系统就会提醒维修人员检查，避免故障扩大；切换生产不同型号的零件时，AI能自动向各设备下发调整参数，原本3小时的换产时间缩短到20分钟。这种“提前预警+自动协同”的模式，让生产线有效运行时间提升近30%，也减少了因停工造成的成本损失。
二、智能制造让产品质量“稳下来”：从“事后检测”到“全程把控”
传统制造中，产品质量检测多在生产完成后进行，一旦发现次品，已投入的原材料、工时都成了浪费。比如电子设备厂生产电路板，要等所有工序结束后，人工用仪器逐个检测焊接点，若发现漏焊，整个电路板可能需要重新返工，既耗时又耗料。
而智能制造能将质量管控融入生产全程。某电路板工厂通过智能制造系统，在每个焊接工位安装视觉识别设备，实时拍摄焊接过程，AI会同步比对标准参数——一旦出现焊锡量不足的情况，系统会立即暂停该工位，并提示操作人员调整，避免问题流转到下一道工序。这种“实时监测+即时纠错”的方式，让次品率从原来的5%降到0.8%，减少了原材料的无效消耗，也降低了返工成本。
三、万达宝LAIDFU（来福）：让智能制造“用得顺”，数据安全“有保障”
企业推进智能制造时，常会遇到两个关键问题：一是工厂数据涉及生产工艺、客户订单等核心信息，担心上传云端存在泄露风险；二是一线员工操作智能系统时，遇到问题难以及时获取指导，影响使用效率。
万达宝的LAIDFU（来福）正是针对这些痛点设计。它支持本地私有化部署大语言模型，企业的生产数据、设备参数等无需上传至外部云端，所有数据处理都在企业内部服务器完成，从源头保障数据安全，尤其适合对信息保密性要求高的精密制造企业。
同时，LAIDFU（来福）的问答智能分步交互功能，能帮员工快速解决操作问题。比如新员工不熟悉智能系统的参数设置流程，只需在系统内输入问题“如何调整注塑机温度参数”，LAIDFU（来福）不会只给一个笼统答案，而是分步骤引导：先提示进入“设备管理”模块，再选择对应注塑机编号，最后标注温度调整的具体数值范围，配合截图示例，即使是非技术岗员工也能快速上手。这种“分步引导+贴合场景”的交互方式，让智能制造工具不再是“专业人员专属”，而是能真正融入一线生产流程。
对制造业而言，智能制造不是简单的“用机器替代人”，而是通过技术重构生产流程，让设备、数据、人更高效地协同，从而提升产业整体竞争力。万达宝通过LAIDFU（来福）的本地私有化部署和分步交互功能，既解决了企业推进智能制造时的实际顾虑，又降低了工具使用门槛，为不同规模的制造企业实现产业升级，提供了一条更贴近实际需求的路径。