传统制造业依赖人工经验调整生产线参数，效率与精度存在瓶颈。AI通过实时采集设备运行数据，结合深度学习模型优化加工路径。例如，某家电厂商引入AI工艺分析系统后，产品良率提升12%，能耗降低18%。这种动态调优能力，让生产线从“固定模式”转向“自适应进化”。
供应链智能决策：打破资源错配困局
跨区域采购、多级库存管理等复杂场景易引发供需失衡。AI通过整合历史订单、物流时效及市场趋势数据，构建供应链仿真模型。某汽车零部件企业应用AI预测引擎后，原材料周转周期缩短22%，紧急采购成本下降35%。算法驱动的“需求-供应”闭环，显著降低长尾风险。
设备健康管理：预测性维护创造新价值
非计划性停机每年给制造业造成数百亿损失。AI通过分析设备振动、温度等多维传感器数据，提前识别潜在故障。万达宝LAIDFU（来福）系统在此领域表现突出，其用户自定义接入端支持PLC、CNC等各类工业协议，用户自定义嵌入属性功能可灵活适配不同产线特性。某精密机械企业部署后，设备综合利用率提升27%，维修响应速度提高40%。
质量管控革新：从抽检到全量智能质检
传统人工抽检难以覆盖复杂缺陷类型。AI视觉系统通过高精度图像识别，实现毫秒级在线检测。某电子元件厂引入AI质检方案后，漏检率从1.2%降至0.05%，每年减少质量索赔超千万元。这种“显微镜式”的品控能力，正在重新定义制造标准。
生态协同进化：开放架构释放转型潜力
制造业智能化需打通ERP、MES等异构系统。万达宝LAIDFU（来福）采用开放式架构设计，支持企业按需对接内部数据源，既保护现有IT投资，又通过模块化功能组件快速实现AI能力嵌入。这种“渐进式升级”路径，为中小企业提供了低门槛转型方案。