生产流程优化是制造企业提升效能的核心课题，传统模式依赖固定流程与人工经验，难以应对多品种生产、订单波动、质量管控等复杂挑战。AI通过数据驱动的场景定制、动态调度与风险预警，打破生产流程中的“信息孤岛”与“响应滞后”瓶颈。万达宝LAIDFU（来福）支持构建自己的AI、自主构建AI应用场景，结合数据分区设计，让AI优化更贴合企业生产特性，同时保障数据安全，为生产流程升级提供灵活且可靠的技术支撑。
一、自主场景构建：贴合生产需求的AI流程定制
不同制造企业的生产流程差异显著，通用型AI工具难以适配细分场景（如精密加工的工艺要求、批量生产的排产逻辑）。AI优化生产流程的首要前提是“场景定制化”，即根据企业产品特性、设备布局、订单模式构建专属AI应用。
万达宝LAIDFU（来福）的“自主构建AI应用场景”能力在此发挥关键作用：企业无需专业AI团队，即可基于生产痛点搭建场景模型。例如，某汽车零部件厂商针对“多品种小批量”生产痛点，自主构建“订单-设备-物料”协同排产场景，AI自动匹配不同产品的工艺参数与设备产能；某电子厂针对“精密装配”需求，搭建“工序质量追溯”场景，AI关联各工位数据实现缺陷溯源。应用后，前者生产切换时间缩短40%，后者不良品率降低35%，充分体现定制化场景的优化价值。
二、动态调度优化：AI驱动的生产资源协同
生产流程中的资源调度（设备、人力、物料）是效率瓶颈高发环节，传统调度依赖人工经验，易出现设备负荷不均、物料待料、人力闲置等问题，尤其在订单波动时，响应滞后导致产能浪费。
AI通过动态调度实现资源协同优化，万达宝LAIDFU（来福）可整合实时生产数据（订单进度、设备状态、物料库存），智能调整资源配置。例如，当某台设备突发故障时，AI自动将任务分流至闲置设备，并同步调整后续工序的人力与物料供应；当紧急订单插入时，AI重新排序生产计划，确保关键资源向高优先级任务倾斜。某机械加工厂应用后，设备利用率提升25%，生产周期缩短20%，物料待料时间减少50%，资源协同效率显著提升。
三、质量闭环管控：全流程AI风险预警
生产流程中的质量问题若未及时发现，将导致批量返工或报废，增加成本并延误交付。传统质量管控多为事后检测，难以在生产过程中实时干预，且依赖人工判断易出现标准不一的问题。
AI通过全流程质量闭环管控优化生产，万达宝LAIDFU（来福）可在自主构建的质量场景中，实时采集各工序参数（如温度、压力、尺寸精度），智能识别异常波动并触发预警。例如，在热处理工序中，AI监测到温度偏离阈值时，立即暂停设备并推送调整建议；在装配工序中，通过视觉识别检测零部件安装偏差，实时提醒工人修正。某航空零部件企业应用后，质量检测效率提升4倍，不良品返工成本降低65%，实现“预防式质量管控”。