在制造业向智能化转型的浪潮中，”降本增效”始终是企业最核心的需求之一。然而，许多企业面临AI技术落地成本高、数据安全隐患大、实际效果难量化等痛点。作为深耕工业场景的AI解决方案提供商，万达宝推出的LAIDFU（中文名“来福“），通过”轻量化部署+数据安全闭环+场景化降本”的组合策略，正在帮助制造企业实现”用得起、用得好、更安心”的AI升级。
一、为什么制造企业需要AI降本计划？
当前制造业的成本压力主要来自三方面：一是人力成本持续上升（如质检、设备运维岗位缺口大），二是传统自动化方案柔性不足（换线调整成本高），三是数据孤岛导致决策依赖经验（隐性浪费难以挖掘）。AI技术的引入本是为了解决这些问题，但现实中却常因”投入大、周期长、风险高”让企业望而却步——比如定制化AI模型开发动辄百万级预算，客户数据被用于训练后流向不透明引发合规担忧，最终导致”AI降本”变成”AI增负”。
万达宝LAIDFU正是针对这些痛点设计：它不追求”颠覆式替代”，而是聚焦生产环节中高频、重复、规则明确的场景，通过预训练模型+轻量化适配，帮助企业以更低成本、更高效率落地AI能力。
二、LAIDFU（来福）的核心优势：安全、灵活、可量化
与其他通用型AI平台不同，LAIDFU从产品设计之初就将”客户数据主权”和”场景适配性”放在首位，其差异化优势体现在以下三方面：
1.”不碰数据“的安全承诺：拒绝训练转售，守护企业隐私
制造业的数据敏感性极高——产线参数、工艺配方、质量缺陷样本等都是企业的核心资产。万达宝明确承诺：LAIDFU不会使用任何客户数据进行二次训练或转售。具体来说：
- 所有模型均基于万达宝自研的工业通用知识库预训练（覆盖机械加工、电子装配、汽车零部件等主流场景），企业使用时仅需上传业务场景的少量”标注样本”（如缺陷图片、异常振动数据）进行微调，无需提供原始生产数据；
- 数据传输采用金融级加密协议，存储于客户指定的本地服务器或私有云环境，万达宝技术团队仅通过API接口获取分析结果，原始数据全程不出客户管控范围；
- 系统通过国家信息安全等级保护三级认证，并定期接受第三方安全审计，从技术和管理双维度保障数据安全。
这种”数据不出厂，能力上云端”的模式，让企业既能享受AI的智能分析能力，又完全不用担心数据泄露或被滥用的风险。
2.”开箱即用+精准适配“的降本路径：聚焦高频场景，快速见效
LAIDFU针对制造企业最常见的六大降本场景（质检、设备运维、能耗管理、工艺优化、排程调度、供应链协同）提供了预置解决方案，企业可根据实际需求选择模块化功能，避免”为不需要的功能付费”。例如：
- 智能质检场景：传统人工质检误检率约5%-10%，且依赖熟练工人（人力成本占比超30%）。LAIDFU通过预训练的视觉模型+客户现场少量缺陷样本（通常50-200张）微调，可在1-3天内完成部署，将误检率降至5%以下，同时减少60%-80%的质检人力；某3C电子企业应用后，单条产线年节省质检成本超200万元。
- 设备预测性维护场景：传统事后维修模式导致非计划停机损失占设备总成本的15%-20%。LAIDFU通过采集设备振动、温度等实时数据（无需改造硬件），结合预训练的故障特征库，提前2-4小时预警潜在故障（准确率>90%），帮助企业将非计划停机时间缩短40%以上；某汽车零部件厂商应用后，年减少设备维修费用约150万元。
- 能耗优化场景：通过分析产线设备的用电曲线与生产任务的关联关系，LAIDFU可自动识别”低效运行时段”（如待机功耗过高、负载不匹配），并生成动态节能策略，平均降低生产环节能耗8%-12%；某家电制造企业应用后，月均电费减少约8万元。
这些场景的共同特点是：需求明确、数据易获取、效果可量化，企业无需投入大量IT资源即可快速验证ROI（投资回报率）。
3.”轻量化部署+持续迭代“的低成本模式：小投入撬动大价值
相比传统AI项目需要采购高性能服务器、组建专业算法团队，LAIDFU采用”SaaS化服务+边缘计算”的混合架构：
- 轻量级客户端可部署在工厂现有的普通PC或工控机上，对硬件配置要求低（最低只需4核CPU+8G内存），大幅降低初期投入；
- 复杂计算任务（如大模型推理）通过云端弹性算力支持，企业按实际使用量付费（无固定年费），避免资源浪费；
- 万达宝提供”驻场工程师+远程专家”的双重服务，从需求诊断到效果调优全程跟进，并根据企业生产变化（如新品工艺、订单节奏调整）持续优化模型，确保AI能力始终贴合实际业务需求。
这种模式让中小型企业也能以”年费几万到几十万”的预算启动AI项目，而大型企业则可通过模块化组合进一步控制成本。
三、实践案例：LAIDFU如何帮企业“省到实处“？
以华东某精密机械制造企业为例：该企业主要生产液压零部件，长期面临两大痛点——一是人工质检效率低（日均检测量仅2000件，且漏检率约3%），二是关键加工设备（数控车床）频繁因轴承磨损导致非计划停机（月均停机4-5次，单次损失超2万元）。
引入LAIDFU后，企业通过以下步骤实现降本：
- 质检环节：部署LAIDFU的视觉检测模块，仅需提供200张历史缺陷样本（划痕、尺寸偏差等），系统2小时内完成微调，检测速度提升至1200件/小时（效率提高5倍），误检率降至2%，年节省质检人力成本约80万元；
- 设备运维环节：在3台关键数控车床上安装振动传感器，LAIDFU通过实时监测轴承振动频率，提前3小时预警潜在磨损故障（准确率92%），企业得以在停机前更换备件，月均停机次数降至1次以内，年减少维修费用约18万元；
- 综合效益：项目总投入约50万元（含硬件适配与首年服务费），半年内即收回成本，年综合降本超120万元，同时产品不良率从1%降至0.8%，客户投诉率下降40%。
该企业负责人反馈：”LAIDFU最大的价值是’懂制造又懂AI’——不用我们自己梳理需求，方案直接对准痛点，数据安全也有保障，真正帮我们实现了’花小钱办大事’。”