在制造业向智能化转型的过程中，企业逐步从“设备自动化”迈向“决策智能化”。然而，真正的智能制造并非简单堆砌机器人或传感器，而是通过AI技术与业务流程的深度集成，实现从数据采集、分析到执行的全链路优化。这一过程中，如何让AI“融入”现有生产体系，既能辅助人工决策，又能自主响应异常，同时确保管理层的可控性，成为关键挑战。万达宝推出的企业级AI集成方案「LAIDFU（来福）」，通过为管理层提供“触发-监控-评估”的完整环境，支持业务流程的灵活管理（无论是否依赖人工干预），为智能制造提供了可落地的实践路径。
一、智能制造集成的核心：AI与业务流程的“双向适配”
传统制造企业的数字化转型常面临两大痛点：
- 系统孤岛：ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、PLC（可编程逻辑控制器）等系统各自独立，数据难以互通，导致生产计划、库存状态、设备参数等信息分散；
- 决策断层：一线操作依赖人工经验处理突发问题（如设备故障、订单变更），而管理层获取关键信息的时效性与准确性不足，难以快速调整策略。
AI集成的价值，在于通过连接不同系统、解析多源数据，将分散的业务流程串联为有机整体。其核心不是替代某个具体环节，而是通过“感知-分析-决策-执行”的闭环，覆盖从生产现场到管理决策的全场景：
- 在生产端，AI可实时解析设备传感器数据，预测故障并触发维护工单；
- 在供应链端，AI根据订单波动与库存水位，自动调整采购计划或排产优先级；
- 在管理端，AI提炼多系统数据生成可视化洞察，辅助管理者判断趋势并干预关键节点。
但这一过程需要解决的关键问题是：如何让AI既融入现有业务流程，又能根据管理需求灵活调整介入程度（人工主导、AI辅助或AI自主）？
二、LAIDFU（来福）的集成方案：覆盖全流程的管理环境
万达宝LAIDFU（来福）的差异化设计，在于其为管理层构建了一个“可配置、可监控、可评估”的AI集成环境，支持从“人工干预为主”到“AI自主执行”的多模式切换，适配不同制造场景的需求。其核心功能围绕三个关键环节展开：
环节1：触发——定义AI介入的“条件与场景”
制造企业的业务流程复杂多样，AI的介入需精准匹配具体需求。LAIDFU（来福）允许管理层通过低代码/无代码界面，自定义AI触发的“规则引擎”。例如：
- 生产异常场景：当某条产线的设备温度连续10分钟超过阈值（如80℃），或良品率低于目标值（如95%），AI自动触发预警，并关联历史同类问题的解决方案（如调整冷却液流量、检查模具磨损）；
- 订单变更场景：当销售系统中的紧急订单插入，或客户要求提前交付时，AI识别该订单关联的生产计划、物料库存与设备产能，生成调整建议（如优先分配某台闲置设备、推迟低优先级订单）；
- 库存预警场景：当某类关键原材料库存低于安全水位（如剩余3天用量），或滞销品库存超过阈值（如超过2个月销量），AI推送补货或促销建议至采购与销售部门。
这些规则可由管理层根据企业实际运营数据动态调整，确保AI的触发逻辑始终贴合业务目标。
环节2：监控——实时追踪AI的执行过程与效果
AI介入业务流程后，管理层需要清晰掌握“AI在做什么、做得如何”。LAIDFU（来福）提供可视化的监控面板，实时展示以下信息：
- 流程状态：当前有哪些业务流程由AI自主执行（如自动调整排产计划）、哪些需要人工确认（如大额采购建议），以及各环节的进度（如“设备维护工单已派发，预计30分钟内响应”）；
- 数据流动：AI调用了哪些系统的数据（如MES的设备参数、ERP的库存记录），以及数据的时效性与准确性（如“传感器数据更新于2分钟前，无缺失”）；
- 异常标记：当AI遇到无法处理的复杂情况（如多约束条件下的排产冲突），或触发规则与实际情况不符（如误报设备故障），系统自动标注并推送至人工处理队列。
某汽车零部件企业的应用案例显示，通过监控面板，管理层可快速定位“因供应商交货延迟导致的排产阻塞”问题，并在10分钟内决定是否人工介入调整供应商优先级，整体响应效率提升约40%。
环节3：评估——量化AI的价值与改进方向
智能制造的最终目标是持续优化，因此需要对AI的介入效果进行客观评估。LAIDFU（来福）内置了多维度的分析工具，支持管理层从以下角度复盘：
- 效率指标：AI介入后，特定业务流程的处理时间是否缩短（如设备故障响应时间从2小时降至30分钟）、人力成本是否降低（如每月减少50小时的基础数据录入工作量）；
- 质量指标：AI决策的准确性如何（如排产计划的达成率是否提高、质量检测的误判率是否下降）、对关键目标的贡献度（如通过AI优化库存周转率，使资金占用减少15%）；
- 适应性指标：AI规则是否需要迭代（如某类异常的触发阈值是否需调整）、新场景是否可扩展（如新增“能源消耗优化”场景）。
评估结果以直观的报告形式呈现（如“本月AI自主处理的订单变更中，92%无需人工修正，但8%因客户特殊要求需二次调整”），为后续的规则优化提供数据支撑。
三、灵活适配：支持“人工+AI”混合模式的实践
LAIDFU（来福）的设计充分考虑了制造企业的实际管理需求——并非所有场景都适合完全由AI自主决策。方案支持三种典型的运行模式，供管理层按需选择：
- 人工主导模式：AI作为“智能助手”，提供信息整合与建议（如列出多个排产方案及优缺点），最终决策由人工确认。适用于高风险场景（如重大设备改造、关键客户订单调整）；
- AI辅助模式：AI自动执行常规操作（如生成日报、同步库存数据），但关键节点需人工审核（如采购金额超过50万元时触发审批）。适用于日常高频但需把控风险的流程；
- AI自主模式：AI根据预设规则独立完成全流程（如设备温度轻微超标时自动调低运行功率），仅在异常时通知人工。适用于标准化程度高、容错率低的场景（如环境监控、基础数据归档）。
某电子制造企业的实践表明，通过混合模式管理，企业既保证了核心环节的控制力，又将重复性工作（如设备状态记录、简单报表生成）的自动化率提升至80%，人力投入减少约30%。