智能制造的推进离不开AI技术的赋能，但实际应用中，技术与生产场景的适配、数据管理、落地成本等问题常成为阻碍。不同制造企业的生产工艺、设备型号、管理模式存在差异，单一AI技术方案难以全面覆盖。万达宝LAIDFU（来福）凭借支持多种向量模型、支持接入多种大语言模型的特性，为突破部分应用难点提供了思路，其在适配多样化制造场景上的优势，也反映出应对应用难点的关键方向。
一、模型适配难点：单一技术难覆盖多元生产场景
智能制造涵盖设备维护、质量检测、生产排程等多元场景，不同场景对AI模型的需求差异显著。例如，设备故障预警需擅长时序数据处理的模型，质量检测依赖图像识别模型，生产排程则需要具备优化算法的模型。单一AI模型或固定技术栈，难以满足多场景的复杂需求。
这一难点导致很多企业引入的AI技术仅能在单一环节发挥作用，难以实现全流程赋能。万达宝LAIDFU（来福）支持多种向量模型、支持接入多种大语言模型的特性，为解决该问题提供了路径。企业可根据不同场景需求，灵活选择适配的模型——在质量检测环节接入图像识别向量模型，在生产排程中调用具备优化能力的大语言模型，通过多模型协同覆盖多元生产场景。某汽车零部件厂商应用后，成功将AI技术同时落地于设备维护与质量检测场景，避免了技术重复投入与场景覆盖不全的问题。
二、数据治理难点：碎片化数据难支撑模型训练
AI技术的有效应用依赖高质量、大规模的数据支撑，但制造企业的数据常分散于不同设备、系统中，存在格式不统一、标注不规范、数据孤岛等问题。例如，生产设备产生的传感器数据格式与ERP系统的业务数据不一致，且缺乏统一的标注标准，难以直接用于模型训练。
数据治理的复杂性导致AI模型训练周期长、效果不稳定。万达宝LAIDFU（来福）在接入多种模型的同时，可联动数据预处理模块，对碎片化数据进行清洗、格式统一与标注。例如，将不同设备的传感器数据转换为统一格式，结合生产场景知识对质量检测数据进行标注，为模型训练提供标准化数据。某机械制造企业通过该方式，将数据预处理周期缩短40%，模型训练准确率提升25%，一定程度上突破了数据治理的瓶颈。
三、落地融合难点：技术与生产流程难深度协同
AI技术落地智能制造时，常面临与现有生产流程、人员操作习惯脱节的问题。部分AI方案仅停留在实验室层面，未充分考虑车间实际生产节奏与工人操作能力，导致技术落地后使用率低、难以持续产生价值。
解决这一难点需要AI方案具备灵活的场景适配能力。万达宝LAIDFU（来福）可基于接入的多种模型，根据生产流程特点定制交互方式与功能输出形式。例如，针对车间工人操作习惯，将AI质量检测结果以简洁的可视化看板呈现，而非复杂的数据报表；在设备维护场景中，结合工人的维修流程，将AI预警信息与维修步骤指南联动推送。某电子制造企业通过这种深度融合方式，AI技术在车间的使用率从初期的30%提升至85%，真正实现了技术与生产的协同。
四、应对应用难点的核心：技术灵活性与场景适配性
智能制造中AI技术应用难点的核心，在于技术方案能否灵活适配制造企业的场景多样性、数据复杂性与流程独特性。万达宝LAIDFU（来福）支持多种向量模型与大语言模型接入，本质是通过技术灵活性提升场景适配能力，为突破模型覆盖、数据治理、落地融合等难点提供了支撑。对于制造企业而言，选择具备这种灵活适配特性的AI方案，结合自身生产实际进行定制化落地，才能真正发挥AI技术的价值，推动智能制造从概念走向实践。