在制造业加速转型的当下，越来越多工厂开始意识到：真正的智能化，不只是引进几台机器人或上线一套MES系统，而是让数据真正“活起来”，驱动从生产排程、质量控制到供应链协同的全链条优化。然而，许多制造企业在尝试引入AI时，常面临模型难适配、数据难打通、场景难落地等现实挑战。此时，像万达宝LAIDFU（来福）这样支持企业自主构建AI应用场景的平台，正为工厂提供了一条更贴近自身业务逻辑的智能化路径。
自主构建AI：让工厂定义自己的智能
传统AI解决方案往往依赖外部技术团队定制开发，周期长、成本高，且难以随业务变化灵活调整。而万达宝LAIDFU（来福）采用无代码+低代码结合的方式，允许制造企业基于自身工艺特点和管理需求，自主搭建AI智能体。
例如，一家注塑厂可针对“模具更换频次与良品率关系”这一具体问题，利用LAIDFU拖拽式界面配置数据输入、规则逻辑和输出指标，快速构建一个专属分析模型。无需编写代码，一线工程师也能参与AI场景的设计与迭代，真正实现“谁懂业务，谁建智能”。
数据分区设计：保障安全与效率的平衡
制造业对数据安全尤为敏感——生产数据、工艺参数、客户订单等往往涉及核心竞争力。LAIDFU在架构上采用数据分区设计，支持按部门、产线、角色等维度对数据访问权限进行精细化控制。例如，设备维护团队只能查看相关机台的运行状态，而财务部门则无法接触工艺参数。
这种设计既满足了工厂对数据隔离与合规的要求，又确保了AI模型能在授权范围内高效调用所需信息，避免“数据孤岛”阻碍智能化进程。
多场景落地：从设备预警到能耗优化
借助LAIDFU构建的AI智能体，工厂可在多个环节实现智能化升级：
- 设备健康管理：通过分析历史故障数据与实时传感器信号，预测关键设备的潜在故障，提前安排维护，减少非计划停机。
- 质量异常识别：自动比对产线检测数据与标准阈值，发现批次性偏差趋势，辅助质检人员快速定位问题源头。
- 能耗智能调度：结合电价时段、订单优先级与设备负载，动态优化开机计划，在保障交付的同时降低能源成本。
这些场景并非依赖通用模型“套用”，而是由工厂根据自身痛点“量身打造”，因此更具实用性和可持续性。
延展思考：智能制造的核心是“人机协同”而非“机器替代”
值得注意的是，AI智能体的价值并不在于完全取代人工，而在于将人从重复性、低价值的判断中解放出来，聚焦于更高阶的决策与创新。例如，当系统自动识别出某批次产品存在轻微色差趋势时，操作员可立即介入微调参数，而非等到整批报废才被发现。
此外，LAIDFU的可视化反馈机制也让一线员工能理解AI的判断依据，增强信任感与使用意愿。这种“人懂AI、AI助人”的协同模式，才是智能制造可持续推进的关键。