剖析当前制造业的转型现状，一组数据值得深思：超过七成的工厂在推进智能化时，卡在了“系统用不起来”或“数据对不上”的环节。不少企业投入资金上线了ERP、CRM等系统，却发现信息割裂、更新滞后，生产现场的真实情况往往要等到月底对账时才浮出水面。这种“数字与现实脱节”的困境，让许多传统工厂对“智能制造”望而却步。在万达宝推出的LAIDFU（来福）系统，尝试从数据采集和流程联动的角度，提供另一种渐进式改造的可能。
许多工厂的智能化改造，常从更换设备或部署大型软件开始，但这往往意味着停产调试、人员重训和高昂的试错成本。LAIDFU没有走“推倒重来”的路线，而是以“渗透式连接”为核心思路。它不依赖人工录入，而是通过接口对接生产设备、车间看板、仓储扫码终端等已有硬件，自动抓取运行状态、工单进度、物料流转等原始数据。一台注塑机的启停时间、能耗波动，一条装配线的节拍延误，甚至某个班组的报工延迟，都能被系统实时捕捉并转化为可视化的流程节点。
某五金加工厂在转型前，每天要安排三名文员手动收集各车间的生产日报，再录入ERP系统，耗时且易错。引入LAIDFU后，设备传感器和工位终端的数据直接接入平台，系统自动生成产能分析、异常预警和交付预测。更关键的是，这些数据不再孤立存在于某个模块，而是与订单、采购、人事排班等环节联动。当某条产线因缺料停滞时，系统不仅能提醒仓储补货，还能同步调整后续工序的排程，并通知相关负责人，形成闭环响应。
传统管理系统常存在“管不到”的盲区。比如，模具保养周期依赖老师傅记忆，临时用工效率缺乏统计，设备空转时间无人追踪。LAIDFU通过设定规则和行为模型，将这些模糊的管理经验转化为可监控的流程。系统会自动提醒“XX模具已连续使用198小时，建议保养”，或标记“近三日A班次组装效率低于均值15%”，推动管理者介入分析。这些细节过去往往被忽略，却直接影响交付稳定性和成本控制。
对管理层而言，LAIDFU的价值不仅在于自动化，更在于构建了一个无需人工“翻译”数据的管理环境。无论是订单交付进度、设备综合效率（OEE），还是人力成本占比，系统都能从原始数据中自动提炼指标，并支持按产品线、班组、时间段进行多维追溯。这种透明化，让决策不再依赖经验估算，而是基于实时流动的信息。
智能制造的转型，未必需要一步到位的“换血”。LAIDFU的实践表明，通过智能工具逐步打通数据断点，渗透进传统系统难以覆盖的细节角落，传统工厂也能在不停产、不重构的前提下，实现管理精度的实质性提升。这种“轻介入、深连接”的方式，或许更适合大多数仍在摸索路径的制造企业。