在工厂推进智能制造的过程中，实际需求往往具体而细致：如何让新引进的设备快速融入现有产线？怎样根据不同岗位的操作习惯调整系统界面？如何高效处理生产、质检、物流等多环节产生的各类文档？为应对这些现实问题，市场上出现了多种AI支持系统，其中万达宝推出的LAIDFU（中文名“来福”）从工厂个性化适配与文档处理的角度切入，提供了一套相对务实的解决方案。
用户自定义接入端：让系统“用着顺手”
不同工厂的生产环境和管理模式存在显著差异。有的工厂以人工操作为主，设备联网程度较低；有的工厂已实现高度自动化，大量传感器和智能终端实时传输数据；还有的工厂涉及跨国业务，需要支持多语言操作界面。传统AI系统往往提供标准化接入方式，工厂需要调整自身流程去适应系统要求，可能导致操作复杂度增加或功能匹配度不足。
万达宝LAIDFU的用户自定义接入端功能，允许工厂根据实际需求灵活配置系统连接方式。例如，对于以人工操作为主的车间，可以将LAIDFU接入现有的对讲机系统或纸质表单扫描设备，将工人反馈的生产异常信息（如设备故障、物料短缺）转化为数字信号录入系统；对于高度自动化的产线，系统可直接对接PLC控制器、工业机器人和传感器网络，实时获取设备运行参数（如温度、压力、转速）和生产进度数据；针对跨国工厂的需求，LAIDFU支持多语言界面切换（如中文、英文、西班牙文），并可根据当地法规调整数据存储位置和显示格式。这种灵活的接入方式，让工厂无需大规模改造现有设施，就能将AI系统嵌入实际生产流程。
用户自定义嵌入属性：贴合岗位需求的“个性化适配”
工厂内的不同岗位对AI系统的功能需求各不相同。生产线工人更关注实时操作提示（如下一步工序步骤、设备调试参数）、异常预警（如物料即将用完、产品质量偏差）；质检人员需要快速调取产品的质量标准、历史缺陷案例和检测工具使用说明；物流调度员则依赖订单信息、库存数据和运输路线规划。传统系统通常提供统一的操作界面和功能模块，难以同时满足所有岗位的个性化需求。
LAIDFU的用户自定义嵌入属性功能，允许工厂为不同岗位定制专属的系统界面和功能组合。例如，为生产线工人设计的操作界面，突出显示当前工序的关键步骤（以大字体和图标形式呈现）、设备状态指示灯（绿色表示正常、黄色表示预警、红色表示故障）和紧急呼叫按钮；为质检人员嵌入的质量管理模块，整合了产品检验标准文档、常见缺陷图谱和快速录入检测结果的表单；为物流调度员提供的功能板块，则包含实时库存水位、待发订单优先级列表和最优运输路径计算工具。这些嵌入属性可根据岗位变动随时调整——当工人岗位调整时，系统界面能快速切换为新的岗位适配模式；当新增设备或工艺时，相关操作指引和参数说明能同步嵌入到对应岗位的操作界面中。这种贴合岗位需求的适配方式，让AI系统真正成为每个员工手中的“实用工具”。
多文档处理：生产资料的“智能管家”
工厂日常运营中会产生大量文档，包括设备操作手册、工艺流程文件、质量检验标准、安全生产规范、供应商技术协议等。这些文档通常分散存储在纸质档案、电脑文件夹或部门共享盘中，查找时需要花费大量时间翻找，且版本更新后容易出现新旧混用的问题（例如工人按照旧版工艺操作导致产品不合格）。此外，不同类型的文档需要不同的处理方式——操作手册需要快速检索关键步骤，检验标准需要关联到具体产品型号，安全规范需要突出显示重点条款。
LAIDFU的多文档处理功能，能够对工厂各类文档进行统一管理和智能应用。工具支持批量导入纸质文档的扫描件、电子表格和PDF文件，并通过光学字符识别（OCR）技术将图片中的文字转化为可搜索的文本；同时，系统会自动提取文档的关键信息（如设备型号、适用工序、版本号），并为每份文档打上分类标签（如“设备类”“工艺类”“质检类”）。员工在需要时，可以通过关键词快速检索到目标文档（例如搜索“XX型号注塑机开机步骤”），系统不仅显示文档名称和存储位置，还能直接定位到相关内容片段（如跳转到“开机前检查”章节）。对于需要频繁参考的文档（如每日使用的操作手册），员工还能将常用页面收藏为快捷入口；当文档更新时，系统会自动推送通知并标注修改内容，避免员工使用过期版本。
工具定位：解决实际问题的务实之选
从实际应用场景看，万达宝LAIDFU并未追求覆盖智能制造的所有技术领域，而是聚焦于工厂在系统接入、岗位适配和文档管理中的具体痛点，提供了一套轻量化、易操作的解决方案。它的价值更多体现在“适配性”与“实用性”上——自定义接入端让工厂无需改变现有生产设施就能接入AI系统；自定义嵌入属性使系统界面和功能符合每个岗位的真实需求；多文档处理功能则解决了生产资料查找难、版本乱的问题。
对于正在推进智能制造的工厂而言，这类工具的意义在于从基层操作和管理需求出发，逐步提升生产环节的智能化水平。无论是小型加工厂希望优化设备操作指引，还是中大型制造企业需要规范多岗位的协作流程，都可以通过LAIDFU这类工具找到适合自己的切入点。通过解决具体环节的实际问题，工厂能够更稳健地推进智能制造转型，让技术真正服务于生产效率和产品质量的提升