在传统制造领域，人工智能（AI）的介入正经历从“局部优化”到“系统重构”的质变。过去，AI多被用于自动化生产线或质检环节的单一场景；如今，其通过数据融合与模型协同，正在重塑制造全链条的价值创造逻辑。万达宝推出的LAIDFU（来福）AI平台，凭借“多向量模型支持”与“大语言模型开放接入”能力，为传统制造提供了从效率提升到商业模式创新的实践范本。
一、多向量模型：打破“数据孤岛”，实现制造要素的全息感知
传统制造中，设备运行数据、工艺参数、质量检测结果等往往分散在不同系统中，形成“数据孤岛”。LAIDFU通过支持多种向量模型（如时序向量、图像向量、文本向量），构建了制造要素的“全息感知”能力：
- 设备健康管理：将振动传感器数据（时序向量）与历史维修记录（文本向量）结合，通过AI模型预测设备故障。某钢铁企业应用后，关键设备意外停机次数减少65%，备件库存成本降低20%；
- 工艺参数优化：融合温度、压力等实时数据（时序向量）与产品性能测试结果（图像向量），自动调整工艺参数。一家精密加工厂借此将产品不良率从2%降至0.8%，年节约返工成本超千万元；
- 供应链协同：整合供应商交货记录（文本向量）与物流轨迹数据（时序向量），动态优化库存策略。某家电企业通过该功能，将原材料周转率提升40%，资金占用减少15%。
向量模型的核心价值，在于将分散的“数据点”转化为可关联的“信息链”，为制造系统提供更精准的决策依据。
二、大语言模型接入：从“结构化决策”到“非结构化洞察”
传统制造的AI应用多依赖结构化数据，但实际生产中，大量关键信息隐藏在非结构化文本（如维修日志、客户反馈）或语音（如产线操作指令）中。LAIDFU通过支持多种大语言模型接入，实现了对非结构化数据的深度解析：
- 维修知识挖掘：将数十年积累的维修日志（非结构化文本）输入大语言模型，自动提取故障模式与解决方案。某化工企业借此构建了“智能维修手册”，新员工解决同类问题的效率提升3倍；
- 客户反馈分析：通过NLP技术解析客户投诉文本，识别产品缺陷的共性特征。一家汽车零部件厂商发现，70%的密封件漏水投诉与特定批次原材料相关，及时调整供应商后投诉率下降90%；
- 产线指令优化：将操作员的语音指令转化为结构化操作流程，减少人为误解。某电子厂应用后，产线误操作率从5%降至3%，生产中断次数减少80%。
大语言模型的接入，使AI能够“理解”制造场景中的复杂语境，将隐性知识转化为可执行的决策。
三、AI驱动的制造价值重构：从“成本中心”到“创新引擎”
当AI深度融入制造系统后，其作用不再局限于降本增效，而是推动企业从“生产型”向“服务型”“创新型”转型：
- 个性化定制支持：通过向量模型与大语言模型的协同，快速匹配客户定制需求与生产能力。某服装企业利用LAIDFU分析客户体型数据（图像向量）与面料特性（文本向量），实现“7天交付定制西装”，复购率提升25%；
- 预测性维护服务：将设备健康数据与行业知识结合，为客户提供预防性维护方案。某工程机械厂商通过该服务，将客户设备停机时间减少50%，年增收维护服务费超2亿元；
- 绿色制造优化：融合能耗数据（时序向量）与碳足迹计算规则（文本向量），动态调整生产计划。一家水泥企业借此将单位产品碳排放降低18%，符合欧盟碳关税要求后出口量增长30%。
这种价值重构的本质，是AI将制造数据转化为“可交易的资产”，为企业开辟新的收入来源。
四、实施路径建议：从“技术试点”到“系统融合”
传统制造企业引入AI时，需避免“为AI而AI”的误区，应遵循以下路径：
- 数据基础建设：优先整合关键业务系统的数据，确保向量模型与大语言模型的输入质量；
- 场景价值验证：选择对效率或质量影响显著的环节（如质检、设备维护）进行试点，快速验证AI的商业价值；
- 组织能力升级：培养既懂制造又懂AI的复合型人才，建立“数据-模型-决策”的闭环机制；
- 生态协同创新：与AI平台方、行业伙伴共建模型库与知识图谱，避免“重复造轮子”。