在工业4.0浪潮中，企业对于智能生产的探索常陷入两个误区：一是将AI视为“外挂式工具”，仅用于局部优化；二是过度依赖通用型AI解决方案，忽视自身业务场景的独特性。万达宝LAIDFU（来福）系统的实践表明，真正的智能生产基石，是能自主构建应用场景、贴合企业数据特征的AI智能体。它通过“自主场景开发”与“数据分区设计”，让AI从“被动执行”转向“主动适配”，成为生产体系的核心驱动。
一、自主构建场景：打破“通用AI”的适配困局
通用型AI的局限性
市场上多数AI解决方案提供标准化功能（如设备故障预测、质量检测），但企业实际生产中，场景往往高度细分：同一台设备在不同产品线中的运行逻辑可能完全不同；同一道工序在不同班次中的效率差异可能源于人员技能而非设备状态。通用型AI难以覆盖这些“长尾场景”，导致企业需投入大量资源进行二次开发，甚至因适配困难而放弃AI应用。
LAIDFU的“场景工厂”模式
LAIDFU系统提供低代码开发平台，允许企业根据自身需求自主构建AI应用场景。例如：
- 动态排产场景：某电子厂需同时生产多款定制化产品，传统排产系统无法处理频繁变更的订单。企业通过LAIDFU的场景构建工具，将订单优先级、设备切换时间、原料库存等变量关联，训练出能实时调整排产计划的AI模型，使设备利用率提升15%；
- 能耗优化场景：某化工厂发现不同批次的原料在反应釜中的能耗差异显著。技术人员通过LAIDFU定义“原料特性-温度控制-能耗”的关联规则，AI自动调整加热参数，单批次能耗降低8%；
- 技能匹配场景：某汽车零部件厂需快速调配多技能工人应对突发订单。HR部门通过LAIDFU将员工技能证书、历史任务记录、操作效率等数据输入模型，AI生成“最优人员组合方案”，缩短新订单响应时间40%。
这种“企业定义场景、AI解决问题”的模式，让AI真正成为生产体系的“原生组件”，而非“外部插件”。
二、数据分区设计：从“数据混沌”到“价值分层”
传统数据管理的痛点
企业生产数据通常呈现“三多三乱”特征：数据来源多（设备传感器、ERP、MES等）、类型多（结构化/非结构化）、更新频率多；但数据定义乱（同一指标不同部门计算方式不同）、存储乱（分散在多个系统）、使用乱（缺乏权限与安全管控）。这种混乱导致AI模型训练时数据质量低下，甚至因误用敏感数据引发合规风险。
LAIDFU的“数据分区金字塔”
LAIDFU通过数据分区设计，将生产数据划分为三个层级，实现“价值分层管理”：
- 基础数据层：统一数据定义与采集标准。例如，将“设备故障”定义为“停机时间≥30分钟且需人工干预”，避免不同车间对“故障”的模糊描述；通过物联网网关规范传感器数据格式，确保“温度”“压力”等指标的单位一致。
- 场景数据层：按应用场景构建专用数据集。例如，为“质量预测”场景单独存储原料批次、工艺参数、检测结果等关联数据；为“能耗分析”场景存储设备功率、运行时长、环境温度等数据。每个场景的数据集独立存储、权限可控，避免数据交叉污染。
- 决策数据层：提取高价值特征供AI模型使用。例如，从“质量预测”场景数据中提取“原料湿度-反应时间-次品率”的关联模式，生成可解释的决策规则；从“能耗分析”场景中提取“设备负载率-能耗曲线”的优化区间，直接指导生产调整。
这种分层设计让AI模型“吃更精的料、产更准的果”，同时通过权限管控保障数据安全。
三、从“单点智能”到“体系智能”：AI智能体的进化路径
传统AI应用的“孤岛效应”
多数企业的AI应用停留在单点优化：某个车间用AI预测设备故障，另一个车间用AI优化库存，但两者数据不互通、逻辑不协同。当设备故障导致原料短缺时，库存AI无法自动调整补货计划；当订单变更时，排产AI与质量AI的决策可能冲突。
LAIDFU的“智能体协同网络”
LAIDFU将多个AI应用场景连接为协同网络，通过“数据流”与“决策流”的双向互通，实现体系化智能。例如：
- 故障–排产–库存联动：当AI预测某台设备将在2小时内故障时，系统自动触发三个动作：向维修部门推送工单（HCM模块）、调整后续排产计划（排产场景）、检查关联原料库存（库存场景），避免因设备停机导致的生产中断；
- 质量–能耗–人力协同：当AI发现某批次产品合格率下降时，系统同步分析是否因设备参数异常（能耗场景）、操作人员技能不足（HCM场景）或原料问题（供应链场景），并生成包含“调整参数”“培训员工”“更换供应商”的综合解决方案。
这种协同网络让AI从“解决单个问题”转向“预防系统性风险”，真正成为生产体系的“神经中枢”。