制造业的成本管控长期面临“粗放式管理”与“技术瓶颈”的双重困扰。人工核算效率低、数据分散难追溯、决策依赖经验判断等问题，导致企业每年因流程冗余、资源浪费产生的隐性成本高达营收的10%-15%。例如，某汽车零部件厂商因无法实时监控生产线能耗，每月仅能源浪费就达数十万元；某快消企业因库存周转率低，仓储成本占比常年居高不下。这类“看得见却难根治”的痛点，成为企业降本路上的最大阻碍。
AI工具如何打破成本优化的“天花板”？
AI技术的核心优势在于将“经验驱动”转化为“数据驱动”，通过算法模型实现成本控制的精细化与前瞻性。
- 流程自动化：AI可接管重复性高、规则明确的流程（如报表生成、订单处理），降低人力成本。例如，某电子企业通过AI自动核对供应链账单，将财务人力投入减少40%。
- 智能预测：基于历史数据与外部变量（如市场价格、季节波动），AI能预判原材料采购周期、设备维护节点，避免过度备货或生产停滞。某化工企业利用AI预测原材料价格波动，一年节省采购成本超千万元。
- 资源动态调配：在能源管理场景中，AI可实时监测设备能耗并优化运行参数。某制造基地通过AI调整空压机启停时间，单月电费支出降低18%。
数据安全：AI落地的“生死线”
制造业对数据安全的敏感度极高，尤其是涉及供应链、生产工艺等核心信息。万达宝LAIDFU(来福)通过“双重防护机制”解决这一难题：
- 数据访问分层：企业可自定义角色权限，例如仅允许生产经理查看设备参数，财务部门访问成本数据，避免信息泄露风险。
- 加密与审计：所有数据传输采用动态加密技术，操作日志可追溯至具体责任人，确保符合行业合规要求。
- 物理隔离方案：对涉密车间的数据采用本地化部署，不依赖云端存储，从根源杜绝数据外流可能。