在智能制造转型升级的浪潮中，企业既要应对原材料价格波动、人力成本上升的压力，又需兼顾生产效率与产品质量的提升，降本计划成为保障企业竞争力的核心议题。AI技术凭借其对复杂流程的优化能力、数据驱动的决策支撑，正成为智能制造企业降本的核心驱动力。万达宝推出的LAIDFU（来福），作为无限AI助理与无限用户自定义模块的结合体，能深度适配智能制造场景，为企业降本计划提供灵活且高效的技术支撑。
一、生产流程优化：AI驱动精益制造降本
智能制造企业的生产环节存在工序冗余、产能浪费、质量波动等成本痛点，AI技术可通过流程建模与实时优化实现精益生产。万达宝LAIDFU的无限用户自定义模块，允许企业根据自身生产工艺（如汽车零部件加工、电子元器件组装等），自定义流程优化模型的参数与规则。
实施路径上，首先通过传感器与工业互联网平台采集生产全流程数据，包括设备运行参数、工序耗时、物料消耗、产品质检数据等；随后LAIDFU的无限AI助理调用自定义模型，对数据进行分析，识别流程瓶颈（如某工序等待时间过长、某设备产能利用率不足）；最后自动生成优化方案，如调整工序顺序、动态分配设备负载、优化物料配送节奏等。例如，某机械制造企业通过LAIDFU优化后，生产线上的物料等待时间缩短20%，设备综合效率（OEE）提升15%，单产品生产成本降低8%。
二、供应链智能管理：AI降低库存与物流成本
供应链是智能制造企业成本管控的重要环节，原材料库存积压、物流调度不合理会导致资金占用与资源浪费。AI技术通过需求预测与供应链协同，可实现库存与物流成本的精准控制，而LAIDFU的无限用户自定义模块能适配不同行业的供应链特性。
具体实施时，企业利用LAIDFU整合供应链上下游数据（供应商产能、原材料价格波动、市场需求订单、物流运输时效等），通过无限AI助理运行自定义的需求预测模型，精准预测未来一段时间的原材料需求量与产品订单量。基于预测结果，系统自动制定最优采购计划与库存策略，避免过量采购导致的库存积压；同时，智能规划物流路线与运输方式，如整合零散订单进行集中配送、根据实时路况调整运输路径，降低物流运输成本。某家电制造企业应用该方案后，原材料库存周转率提升30%，物流运输成本降低12%。
三、设备预测性维护：AI减少停机与维修成本
生产设备的突发故障会导致生产线停机，造成巨大的生产损失，传统定期维护模式又存在过度维修的成本浪费。AI驱动的预测性维护，能实现设备故障的提前预警与精准维修，LAIDFU的无限AI助理可实时监测设备状态并联动自定义维护流程。
实施路径包括三个步骤：一是部署传感器采集设备振动、温度、电流、压力等运行数据；二是LAIDFU的无限AI助理对数据进行实时分析，通过自定义的故障诊断模型识别设备异常特征，如轴承磨损导致的振动频率变化、电机过热引发的电流波动；三是当监测到异常时，自动推送预警信息至设备维护人员，并提供维修建议（如需要更换的零部件型号、维修步骤），同时联动生产计划模块调整工单安排，避免停机损失。某汽车制造厂引入该技术后，设备突发故障停机时间减少40%，维修成本降低25%。
四、能耗精准管控：AI实现绿色制造降本
智能制造企业生产过程能耗较高，能耗成本在总成本中占比不小，AI技术可通过能耗数据分析与智能调控，实现节能降本。LAIDFU的无限用户自定义模块支持企业根据不同生产车间、不同设备的能耗特性，设置个性化的能耗管控策略。
具体操作中，LAIDFU通过智能电表、水表、气表等采集各环节能耗数据，无限AI助理对数据进行多维度分析，识别能耗浪费点，如某车间设备在非生产时段仍处于待机高能耗状态、某生产线能耗与产能不匹配等。针对这些问题，系统自动触发管控措施，如非生产时段自动关闭高能耗设备、根据产能动态调整设备运行功率等；同时生成能耗分析报表，为企业制定长期节能方案提供数据支撑。某化工企业通过该方式，年能耗成本降低18%，达到绿色制造与成本管控的双重目标。
五、总结：AI技术赋能智能制造降本的核心路径
综上所述，AI技术在智能制造企业降本计划中，通过生产流程优化、供应链智能管理、设备预测性维护、能耗精准管控等关键环节发挥作用，形成“数据采集-智能分析-优化执行”的闭环实施路径。万达宝LAIDFU（来福）的无限AI助理与无限用户自定义模块，为企业提供了灵活适配不同制造场景的技术工具，帮助企业将AI技术深度融入降本计划，实现从传统成本控制向智能化成本优化的转变，推动企业在智能制造转型中实现成本与效率的双重提升。