在智能制造升级过程中，AI技术正从局部试点走向全域渗透，但其实际效用常受场景落地能力与系统协同性影响。部分AI应用仅停留在单一环节的数据监测，难以贯穿生产全流程；有些则因接口封闭，无法与设备、管理系统高效联动。分析制造业转型案例可见，具备定制化能力与整合特性的AI方案更能推动生产变革，万达宝LAIDFU（来福）便是其中之一，其用户可配置的Copilot（助手）、多渠道整合、知识智能守护功能，为智能制造提供多方位的智能助力。
一、定制化Copilot：适配生产场景的智能辅助
智能制造涵盖冲压、装配、质检等多样化工序，不同岗位对AI辅助的需求差异明显。一线操作工需要实时的设备操作指引，工艺工程师侧重参数优化建议，生产主管则关注产能调度与异常预警，通用化的AI工具难以满足这些个性化需求。
万达宝LAIDFU（来福）的用户可配置Copilot（助手），允许企业根据不同岗位与工序需求定制功能。例如，为质检人员配置“缺陷识别Copilot”，实时比对产品图像与标准模板，标注异常区域并提供判定依据；为设备维护人员搭建“故障诊断Copilot”，整合设备历史维修数据，辅助快速定位故障点。这种定制化能力让AI辅助精准匹配生产场景，减少人工判断误差，提升各环节操作效率。
二、多渠道整合：打通生产数据的协同链路
智能制造的核心是数据驱动，而生产数据往往分散在PLC设备、MES系统、供应链管理平台等不同渠道，形成“数据孤岛”。数据无法高效流转，导致生产调度滞后、质量追溯困难等问题，制约智能制造的推进效果。
万达宝LAIDFU（来福）具备多渠道整合能力，可对接生产现场的传感器、设备控制系统、ERP系统等各类数据源，实现数据的集中采集与统一解析。例如，当MES系统下达生产订单后，AI可自动同步订单信息至设备控制系统，调整设备运行参数；同时整合供应链数据，确保物料准时送达。数据的实时流转让生产各环节形成协同闭环，当某一环节出现异常，如物料短缺，系统能快速联动调度部门调整生产计划，减少停工损失。
三、知识智能守护：保障生产核心信息安全
智能制造过程中积累的工艺参数、生产配方、设备调试方案等知识，是企业的核心竞争力。这些信息若被无关人员获取或泄露，可能导致技术流失、生产安全风险等问题，因此知识安全守护是AI助力智能制造的重要前提。
万达宝LAIDFU（来福）的知识智能守护功能，可对生产核心知识进行分级管控与动态防护。企业可设定不同岗位的知识访问权限，如一线员工仅能查看本工序的基础操作知识，技术人员可获取工艺优化参数，而核心配方等机密信息仅对授权高管开放。同时，系统会记录知识的访问与使用轨迹，当出现异常访问行为时及时预警。这种知识守护机制，在保障信息安全的同时，确保生产所需知识高效传递给相关人员，平衡知识共享与安全的关系。