一、制造业转型的“双重驱动力”
全球制造业正面临双重变革压力：一是消费者需求日益个性化、碎片化，传统规模化生产难以灵活响应；二是人力成本上升、供应链波动加剧，企业亟需通过技术手段提升效率与韧性。人工智能（AI）与智能制造的深度融合，为解决这些难题提供了新路径。AI的核心在于数据驱动与自主决策，而智能制造聚焦于生产过程的自动化与互联互通，二者的结合并非简单叠加，而是通过技术互补重塑生产逻辑，例如用AI优化设备调度、用物联网（IoT）数据反哺算法训练，最终实现“智能感知-自主决策-精准执行”的闭环。
二、人工智能赋能智能制造的四大场景
（一）生产流程的动态优化
传统制造业依赖固定流水线和人工经验调整生产参数，而AI可通过实时分析设备数据、原料状态、环境变量等，动态优化生产流程。例如，在精密加工中，AI可结合传感器数据预测刀具磨损程度，自动调整切削速度和路径，减少废品率；在化工生产中，AI能根据原料成分波动实时调节反应参数，确保产品稳定性。这种动态优化能力，使生产线从“标准化执行”升级为“自适应进化”。
（二）供应链的智能协同
AI与智能制造的结合打破了供应链各环节的数据孤岛。通过整合订单数据、库存信息、物流动态等，AI可预测市场需求波动，并自动生成采购计划、优化配送路径。例如，某汽车制造商利用AI分析经销商库存数据和市场趋势，提前调整零部件采购量，将库存成本降低18%；同时，智能制造系统通过IoT设备监控运输车辆状态，实时调整路线以规避拥堵，提升交付可靠性。
（三）设备维护的预测性管理
传统设备维护依赖固定周期或故障后维修，而AI可通过分析设备运行数据（如振动频率、温度、能耗等），提前识别潜在故障风险。例如，在半导体制造中，AI模型可基于历史故障数据和实时参数，预判设备异常并精准定位故障部件，减少非计划停机时间；在钢铁行业，AI结合视觉检测技术，可实时监测炉窑内壁磨损情况，提前安排修复，避免生产中断。
（四）产品质量的全生命周期管控
AI不仅能在生产过程中检测缺陷，还能向前延伸至设计优化、向后覆盖售后服务。例如，在产品设计阶段，AI可通过模拟不同材料、工艺组合的效果，推荐最优方案；在制造环节，计算机视觉系统可自动识别产品表面瑕疵；而在售后阶段，AI可分析用户使用反馈，反向推动产品迭代。这种全链条管控，使产品质量从“事后检验”转向“事前预防”。
三、万达宝LAIDFU(来福)的实践：AI落地的“效率工具箱”
（一）跨平台文档搜索：打破信息壁垒
制造业涉及大量分散的图纸、报告、标准文件，传统检索方式效率低下。LAIDFU(来福)的一键跨平台文档搜索功能，通过自然语言处理（NLP）技术，可快速定位所需文件，即使关键词模糊或格式不一也能精准匹配。例如，工程师输入“2023年Q2模具测试报告”，系统能自动关联不同部门、不同存储位置的文档，并将相关数据（如合格率、改进建议）直接提取至当前任务界面，减少重复沟通。
（二）智能业务处理：从被动响应到主动执行
LAIDFU(来福)的智能业务处理模块，可将重复性工作流程自动化。例如，在设备采购流程中，系统能自动比对供应商报价、交货周期、历史合作记录，生成综合评分并推荐最优选择；在生产排班中，AI可根据订单优先级、设备状态、人员技能自动生成排产计划，甚至动态调整以应对突发插单需求。这种主动执行能力，使基层员工从事务性工作中解脱，专注于价值更高的任务。
（三）供应商等级评估：数据驱动的合作优化
传统供应商管理依赖人工评分和主观经验，而LAIDFU(来福)通过构建多维度评估模型，实现供应商等级的智能评定。系统可整合交货准时率、质量合格率、价格波动、售后服务响应等数据，结合行业基准和企业内部标准，自动生成供应商画像，并划分等级。
（四）绩效评定的客观化与动态化
LAIDFU(来福)的智能绩效评定功能，摒弃了传统KPI的静态考核模式。通过实时采集员工操作数据（如任务完成时长、错误率）、协作行为（如跨部门支持次数）以及创新贡献（如提出的优化建议被采纳情况），AI可动态生成个人与团队绩效报告。例如，某车间管理者通过系统发现某条产线良品率波动较大，进一步分析发现是新员工操作不熟练，系统随即建议针对性培训，而非单纯惩罚，实现管理从“考核”向“改进”的转变。