在制造业向智能化转型的浪潮中，效率提升与柔性生产成为核心诉求。传统自动化系统虽能完成标准化流程，但在应对订单波动、工艺迭代等动态场景时，往往因缺乏“自适应能力”而陷入瓶颈。AI技术的引入，正通过数据驱动决策、实时优化参数、预测性维护等手段，推动制造系统从“被动执行”转向“主动进化”。本文以万达宝LAIDFU（来福）为例，探讨其“无限AI助理+用户自定义模块”模式如何为智能制造升级提供可扩展的技术路径。
一、从“固定规则”到“动态决策”：AI助理破解生产调度难题
生产调度是制造企业的“神经中枢”，需协调设备、物料、人力等多维度资源。传统调度系统依赖预设规则，难以应对突发订单或设备故障导致的计划变动。万达宝LAIDFU的无限AI助理通过以下方式实现突破：
- 实时数据融合：接入MES、ERP、IoT设备等多源数据，构建生产全流程数字孪生，动态反映设备状态、物料库存、订单优先级等关键指标；
- 智能排产算法：基于强化学习模型，根据历史生产数据与实时约束条件（如交货期、设备负荷），自动生成最优调度方案，减少换线时间20%以上；
- 异常自愈能力：当设备突发故障时，AI助理可快速评估影响范围，重新分配任务至备用产线，并触发维修工单，将停机损失降低35%。
某汽车零部件厂商应用后，订单交付周期缩短18%，同时因计划调整导致的人力闲置减少40%。
二、用户自定义模块：让AI适配“千厂千面”的制造需求
制造业细分领域差异大，通用型AI解决方案常因缺乏行业知识而“水土不服”。万达宝LAIDFU的无限用户自定义模块通过低代码开发工具与开放API接口，支持企业根据自身需求灵活扩展功能：
- 工艺知识库构建：企业可将历史工艺参数、质量缺陷案例等数据导入模块，训练专属AI模型，实现工艺参数的智能推荐（如注塑温度、焊接时间）；
- 质量检测定制化：通过拖拽式界面配置检测规则（如尺寸公差、表面缺陷类型），AI模型可自动学习并优化检测阈值，减少误检率至1%以下；
- 供应链协同优化：自定义模块可对接供应商系统，根据生产计划自动生成物料需求预测，并动态调整采购批次，降低库存成本25%。
某电子制造企业通过自定义质量检测模块，将人工目检环节替换为AI视觉检测，检测效率提升5倍，同时漏检率从3%降至0.2%。
三、技术落地关键：从“单点突破”到“全链路协同”
AI在智能制造中的应用需避免“孤岛化”，而应与现有系统深度融合。万达宝LAIDFU通过以下设计保障技术落地性：
- 兼容性架构：支持与主流工业协议（如Modbus、OPCUA）无缝对接，无需替换原有设备即可采集数据；
- 渐进式部署：企业可先在单一产线试点AI助理功能，验证效果后再逐步扩展至全厂，降低转型风险；
- 人机协作界面：提供可视化看板与自然语言交互功能，使一线工人能直观理解AI建议（如设备维护提醒、工艺调整指令），减少操作抵触。
某化工企业通过分阶段部署LAIDFU，先优化反应釜温度控制，再扩展至全流程能耗管理，最终实现单位产品能耗下降15%。
结语：智能制造的未来是“人–机–知”共生
AI技术的价值不在于替代人类，而在于将工人从重复性劳动中解放，使其专注于创新与决策。万达宝LAIDFU（来福）通过“无限AI助理”提供智能核心能力，以“用户自定义模块”满足个性化需求，为制造业构建了一个可生长、可进化的智能平台。当企业能根据自身节奏灵活应用AI时，智能制造的升级将不再依赖“颠覆式革命”，而是通过持续优化实现“润物细无声”的蜕变。