在全球制造业加速向数字化、智能化转型的浪潮中，传统工厂正面临前所未有的挑战与机遇：一方面，劳动力成本上升、个性化需求增长、供应链不确定性增加，倒逼工厂必须提升生产效率与响应速度；另一方面，新一代信息技术（如物联网、大数据、人工智能）的成熟，为传统生产模式的升级提供了可行路径。然而，对于大多数传统工厂而言，迈向智能制造并非一蹴而就——如何让AI技术真正融入生产、采购、管理等核心环节，实现从“经验驱动”到“数据智能”的跨越，才是转型的关键。
这一过程中，万达宝推出的LAIDFU（来福）正逐渐成为传统工厂的实用工具：它能够智能处理日常业务（如订单跟进、数据整理）、智能评估供应商等级（如基于交期、质量、成本的综合评分）、智能评定员工与设备绩效（如生产效率、异常率、能耗水平），同时作为企业级副驾驶，为管理层提供触发、监控和评估业务动作的环境。通过这些功能，LAIDFU（来福）帮助传统工厂以“小步快跑”的方式，逐步构建智能制造的基础能力。
一、传统工厂的转型痛点与AI赋能方向
传统工厂向智能制造转型的核心障碍，往往集中在三个层面：
- 业务处理效率低：订单跟进依赖人工核对、生产数据分散在多个系统难以整合、异常问题响应滞后；
- 供应链协同弱：供应商选择依赖历史合作印象，缺乏对交期稳定性、质量合格率、成本波动的量化评估；
- 绩效管理主观性强：员工与设备的绩效评定多基于主观判断或单一指标（如产量），难以精准识别改进方向。
AI技术的介入，正是为了针对性解决这些问题——通过智能处理重复性业务释放人力，通过数据分析优化供应链决策，通过多维度评估提升管理科学性。万达宝LAIDFU（来福）正是围绕这些需求设计，帮助传统工厂在保持现有生产节奏的同时，逐步积累智能化能力。
二、具体场景：AI如何融入传统工厂的核心环节
场景1：智能处理日常业务，释放生产管理人力
传统工厂的业务流程中，大量时间被消耗在重复性、规则明确的任务上：例如销售部门手动跟进订单状态并同步生产进度，生产计划员汇总各车间的产能数据并调整排期，仓库管理员核对出入库记录与系统数据。这些工作虽不复杂，但占用人力多且易出错。
LAIDFU（来福）可通过无代码RPA（机器人流程自动化）配置智能业务处理模块，自动完成以下操作：
- 实时抓取ERP系统中的订单状态（如“已付款”“生产中”“待发货”），同步更新至客户沟通表，并自动推送预计交付时间；
- 汇总车间MES系统中的设备运行数据（如开机时长、产量）、物料消耗数据，生成每日/每周生产简报；
- 核对仓库出入库记录与系统库存，标记差异项并提醒人工复核。
管理层可通过后台设置业务处理的触发规则（例如“订单状态变更时自动通知对应销售”“每日9点自动生成生产日报”），减少人工干预的同时，确保关键信息的及时性与准确性。
场景2：智能评估供应商等级，优化采购决策
供应商的质量、交期与成本直接影响工厂的生产稳定性和产品竞争力，但传统评估方式多依赖采购人员的经验判断，或仅关注单一指标（如报价最低），难以全面衡量供应商的综合价值。
LAIDFU（来福）可整合供应商的历史数据（如交货准时率、产品合格率、退换货率、价格波动幅度），通过算法模型计算动态评分：例如，某供应商虽然报价略高，但其交货准时率长期保持在98%以上且质量合格率达99%，系统会综合评定为“高优先级供应商”；反之，若某供应商交货延迟频发且质量问题较多，即使价格最低，也会被标记为“需改进供应商”。
管理层可通过后台设置评估维度的权重（例如“交期占40%、质量占50%、成本占10%”），并监控供应商的实时表现（如“近3个月退货率上升趋势”），动态调整采购分配策略（例如优先向高等级供应商倾斜订单），从而降低供应链风险，提升整体采购效率。
场景3：智能评定绩效，精准定位改进方向
在传统工厂中，员工与设备的绩效评定往往是“月末看产量，年底评优秀”，缺乏对过程数据的深度分析。例如，某设备看似日产量达标，但实际能耗过高或故障频发；某员工产量不高，但负责的关键工序不良率极低。
LAIDFU（来福）可采集多维度数据，实现更科学的绩效评定：
- 员工绩效：综合产量、产品合格率、异常问题处理速度、协作反馈（如同事评价）等指标，识别“效率型”（产量高且不良率低）和“质量型”（产量中等但缺陷少）员工，并为其匹配更适合的岗位或培训方向；
- 设备绩效：分析设备利用率（实际生产时间/总开机时间）、单位能耗产出比、故障间隔周期等数据，标记“高效益设备”（产出高且维护成本低）和“待维护设备”（故障率高或能耗超标），指导设备保养计划与更新决策。
管理层可通过仪表盘查看绩效排名与关键影响因素（例如“某车间不良率升高的主要原因是新员工操作不熟练”），针对性优化培训资源或调整生产安排，避免“一刀切”考核导致的积极性下降。
三、可控性与扩展性：LAIDFU（来福）如何支撑长期转型
万达宝LAIDFU（来福）的优势，在于其为传统工厂提供了“低门槛、高适配”的智能化路径——它不需要工厂一次性投入高额成本改造生产线或重建管理系统，而是从日常业务、供应链、绩效管理等具体场景切入，通过“智能处理+智能评估”的组合，逐步积累数据与经验。
同时，其企业级副驾驶功能让管理层能够主动控制AI的应用范围：例如，仅允许采购部门使用供应商评估模块，或对生产绩效评定结果进行二次审核；通过监控模块观察AI的决策逻辑（如“某供应商评分下降的具体原因”），确保技术落地符合企业战略方向。