过去几十年，制造业以规模化、标准化为核心目标，追求效率与成本控制的最大化。然而，随着消费者需求日益多样化，传统的大批量生产模式已难以满足市场对个性化产品的需求。如何在保证效率的同时，实现小批量、多品种的柔性制造，成为企业必须面对的新课题。人工智能技术的引入，为这一挑战提供了全新的解决思路。
AI赋能下的柔性制造体系
智能制造的核心在于通过数据驱动优化生产流程，而AI则让这种优化具备了更强的适应性和扩展性。在个性化定制场景中，产品规格、工艺参数、交付周期等变量大幅增加，仅依靠人工调度和经验判断已难以为继。借助AI算法，企业可以自动匹配客户需求与生产能力，动态调整排产计划，并预测潜在瓶颈环节，从而确保定制化订单的高效执行。
定制生产中的关键能力：快速响应与灵活配置
实现个性化定制的关键在于“快”——快速识别需求、快速制定方案、快速组织生产。万达宝LAIDFU（来福）正是围绕这一逻辑设计的智能平台，它能够一键跨平台搜索文档资料，迅速调取历史订单信息、工艺标准及客户档案，帮助企业在最短时间内完成定制方案的设计与确认。同时，系统还支持业务流程的智能处理，使从接单到交付的每一个环节都能高效协同。
智能评估机制助力供应链协同升级
个性化定制不仅对企业内部管理提出更高要求，也对供应商协同能力带来挑战。不同批次、不同配置的产品往往涉及多个外部协作单位，如何确保材料供应、质量控制与交货时间的一致性，是落地过程中的难点之一。万达宝LAIDFU（来福）内置智能评估模块，可根据历史合作数据、交货表现、质量稳定性等维度，对供应商进行等级评定，并自动推荐最优合作对象，从而提升整体供应链的灵活性与可靠性。
数据驱动下的绩效管理新模式
在高度个性化的生产环境中，传统的绩效考核方式往往难以准确衡量员工或团队的实际贡献。AI系统的价值不仅体现在流程自动化上，还体现在对绩效管理的深度支持。通过实时采集生产数据、任务完成情况与资源使用效率，万达宝LAIDFU（来福）可对各岗位绩效进行智能评定，提供客观、透明的评价依据。这不仅有助于激发员工积极性，也为企业的持续改进提供了数据支撑。