智能制造的转型并非一蹴而就，而是围绕生产全流程、各岗位的效能提升逐步推进。其核心在于通过技术赋能，让不同岗位的人员从机械重复的工作中释放精力，聚焦更具创造性的价值环节。这一过程需要找到岗位需求与智能技术的结合点，让转型落地到每一个生产环节。万达宝LAIDFU（来福）在转型中扮演着重要角色，它赋能公司中的各个岗位，将员工从枯燥而重复性的工作中解放出来，为智能制造转型提供切实可行的路径支撑。
一、一线生产岗：从重复操作到精准管控
一线生产岗位是智能制造的基础环节，传统模式下，员工常需进行重复性的设备操作、参数记录与质量巡检，不仅劳动强度大，还易因疲劳导致操作误差。智能化转型首先需要为一线岗位减负，让员工从“操作者”转向“管控者”，提升生产的精准度与稳定性。
万达宝LAIDFU（来福）通过智能辅助工具赋能一线生产岗，接管重复性工作。例如，在设备操作环节，AI可根据生产订单自动调整设备运行参数，员工只需监控设备状态与异常预警；质量巡检时，AI视觉检测系统实时识别产品缺陷，替代人工逐件检查；参数记录则由系统自动同步至生产数据库，无需员工手动填报。员工得以将精力集中在设备维护、工艺优化等需要经验判断的工作上，既降低了劳动强度，又提升了生产管控的精准度。
二、技术研发岗：从数据整理到创新突破
技术研发是智能制造转型的核心驱动力，研发人员常需花费大量时间整理实验数据、查阅技术文献、测试工艺参数，这些重复性工作占用了大量创新思考的时间。转型需要为研发岗搭建智能辅助体系，加速数据处理效率，让研发精力聚焦于技术创新本身。
万达宝LAIDFU（来福）为技术研发岗提供数据智能处理支持，解放重复劳动。在实验数据处理中，AI可自动整合多组实验数据，进行趋势分析与异常值筛选，生成可视化分析报告；查阅技术文献时，AI通过自然语言处理技术快速提取文献中的核心技术要点与专利信息，省去人工逐篇研读的时间；工艺参数测试环节，AI可模拟不同参数组合的生产效果，缩小测试范围。研发人员得以将更多时间投入到技术方案设计、核心难题攻克等创新工作中，加速研发成果落地。
三、生产管理岗：从流程协调到决策优化
生产管理岗负责统筹生产计划、协调资源分配、监控生产进度，传统工作中常需在多个系统间切换查询数据，手动汇总信息并协调各部门，流程繁琐且易出现信息滞后。智能化转型需要为管理岗构建智能决策辅助体系，提升流程协同效率与决策精准度。
万达宝LAIDFU（来福）赋能生产管理岗，简化流程协调工作并提供决策支持。系统可自动整合订单、库存、设备、人员等多维度数据，生成实时生产进度看板，替代人工汇总数据；当出现产能冲突或物料短缺时，AI主动推送备选解决方案，辅助管理人员快速协调；在生产计划制定环节，AI基于历史数据与市场需求预测，输出最优排产建议。管理人员从繁琐的流程协调中解脱，更专注于生产策略优化、资源配置调整等决策性工作，提升整体生产管理效能。
四、转型路径核心：岗位价值重构与技术协同
智能制造的智能化转型路径，本质是通过技术赋能实现各岗位价值的重构。从一线生产到技术研发，再到生产管理，每个岗位都需摆脱重复性工作的束缚，转向更高价值的创造性任务。万达宝LAIDFU（来福）通过赋能各个岗位，成为转型过程中的重要纽带，它让智能技术真正落地到岗位实践中，而非停留在系统层面。企业在转型中，需以岗位需求为导向，借助此类能够解放员工重复劳动的工具，推动技术与业务的深度协同，最终实现从传统制造向智能制造的平稳过渡与效能跃升。