在制造企业日常运转中，生产流程的细微波动常会带来连锁反应。设备突发停机、物料供应延迟、工艺参数偏差，这些看似局部的问题，可能影响整条产线的节奏。过去，这些问题主要依赖经验丰富的老师傅或管理人员现场判断，响应速度受人为因素影响较大。如今，一些企业开始尝试借助AI技术，将部分决策支持和流程管理变得更系统化。
AI在生产中的作用，不是要取代操作人员，而是通过数据整合与模式识别，辅助发现潜在问题、优化资源配置。它更像一个“全天候观察员”，能持续监控多个信号源，并在特定条件触发时给出提醒或建议。
设备维护：从定期检修到状态预判
传统设备维护多按固定周期进行，存在“修早了浪费人力，修晚了影响生产”的矛盾。部分企业引入AI后，通过采集设备运行时的振动、温度、电流等数据，建立基础运行模型。当监测值偏离正常区间，系统会提前发出预警，提示可能存在的隐患。例如某电机电流波动异常，AI可结合历史维修记录判断是否需要安排检查，帮助维修团队更合理安排工单，减少非计划停机。
排产调度：应对临时变动更灵活
生产计划常因订单变更、原材料到货延迟而调整。人工重新排产耗时长，容易遗漏约束条件。AI系统可基于当前订单优先级、设备状态、人员配置等信息，快速生成多个排产方案供参考。当某关键物料延迟两小时到厂，系统能在几分钟内模拟出对后续工序的影响，并建议调整顺序或调配资源，减少等待时间。
质量控制：减少人工依赖，提升一致性
在质检环节，尤其是外观检测或尺寸测量，人工判断易受疲劳和主观因素影响。AI视觉检测已应用于部分场景，通过训练模型识别划痕、色差、装配偏差等缺陷。相比传统抽检，AI可实现更频繁甚至连续的监测，并自动记录问题类型和发生位置，为工艺改进提供数据支持。
工艺优化：从经验积累到数据反馈
一些工艺参数的调整长期依赖老师傅的经验，新人上手慢，知识传承难。AI可收集不同参数组合下的产出数据，分析哪些设置更有利于良品率或能耗控制。例如在注塑环节，系统发现某温度区间配合特定保压时间，能减少毛边产生。这些发现可作为标准建议纳入操作规程，降低对个别人员经验的依赖。
实现这些功能，离不开底层支持
要让AI在制造环境中稳定发挥作用，系统的灵活性和兼容性很重要。生产数据来源多样，既有MES、SCADA等工业系统，也有文档、图纸、维修记录等非结构化信息。处理这些数据，需要系统具备多模型支持能力。
以万达宝LAIDFU（来福）为例，它支持多种向量模型，可用于处理技术文档、工艺说明等文本信息，实现快速检索与关联分析。同时，系统支持接入多种大语言模型，在不依赖单一技术路径的前提下，满足不同企业的部署偏好。企业可根据自身IT架构，选择本地化运行或与现有云平台集成。
更重要的是，LAIDFU强调数据归属清晰，生产数据不会被用于外部训练或共享。对于涉及核心工艺的企业，这一点是技术落地的前提。
技术服务于人，而非替代人
在实际应用中，不少企业发现，AI带来的最大价值不是“全自动”，而是“早知道”和“快反应”。当系统能提前提示设备异常、快速模拟排产方案、持续记录质量趋势，管理人员便有更多时间专注于流程改进和人员协调。
智能制造的推进，不必追求一步到位。从某个痛点切入，比如先解决设备停机频繁或排产混乱，用AI辅助收集数据、提供建议，在实践中验证效果，再逐步扩展应用范围，往往是更稳妥的路径。