传统产业升级的核心矛盾，往往不是“要不要转型”，而是“如何用更低的试错成本、更灵活的方式解决实际问题”。当人口红利减弱、市场需求碎片化、国际竞争加剧，制造、零售乃至服务业的传统模式逐渐显露出响应滞后、资源浪费、协同低效等短板。AI智能制造技术的融入，正通过具体场景的数字化重构，为这些产业提供了一条“渐进式进化”的路径——万达宝LAIDFU（来福）便是其中一个典型样本，它通过智能处理业务、评估供应商、评定绩效等功能，让技术落地更贴近产业真实需求。
传统产业升级的难点到底在哪里？
传统产业的运营体系多是“经验驱动+流程固化”的产物。比如制造业依赖老师傅的经验判断设备状态，零售业靠人工核对库存与订单，服务业通过表格统计员工工作量。这些方式在过去稳定环境中尚可运转，但在需求快速变化、竞争维度增多的当下，逐渐暴露出三个关键问题：
一是信息传递的“断层”。从客户需求到生产/服务交付，中间往往经过销售、计划、采购、生产等多个环节，每个环节的信息经过人工转译后容易失真。例如，客户口头要求的“尽快交货”，可能被前端理解为“3天内”，但后端排产时才发现关键物料需7天到货，最终导致承诺无法兑现。
二是资源协同的“僵化”。传统ERP系统通常基于固定规则分配资源（如按历史销量预测原料需求），但当市场出现突发波动（如某款产品突然热销或供应商临时断供），系统难以快速调整计划，容易造成“要么缺货、要么积压”的两难。
三是评价体系的“片面”。对供应商的考核可能只看价格或交货准时率，忽略其应急响应能力；对员工的绩效评估多依赖考勤或固定KPI，无法反映其在复杂问题中的实际贡献。这种单一维度的评价，容易导致资源错配——真正能解决问题的合作伙伴或员工，未必能获得应有的支持或激励。
这些问题的本质，是传统模式难以适应“不确定性高、变化频率快”的现代商业环境。而AI智能制造的价值，正是通过技术手段将“经验”转化为“可计算的能力”，让产业升级从“推倒重建”变为“渐进优化”。
LAIDFU（来福）如何用智能功能解决实际问题？
万达宝LAIDFU（来福）并未追求大而全的技术堆砌，而是聚焦传统产业升级中最需要“精准助力”的环节，通过三个核心功能模块实现落地：
智能处理业务：让流程跑得更顺
传统业务流程中，客户需求、订单变更、异常反馈等信息的传递常依赖邮件、电话或纸质单据，效率低且易遗漏。LAIDFU通过自然语言处理与多系统集成，能够自动识别并分类不同来源的业务信息（如客户微信群的加急需求、ERP中的订单修改通知、生产端的设备报警），并生成结构化数据流。
例如，当客户通过在线平台提交一份包含特殊工艺要求的订单时，系统能自动提取关键参数（如材质、尺寸、交付时间），同步核对库存中的可用原料、生产线的当前产能，以及历史同类订单的工艺方案，快速生成初步的可行性分析报告供决策参考。对于突发问题（如客户临时要求改规格），系统会即时推送影响范围（如需调整的工序、延长的交付周期）给相关负责人，避免信息层层传递导致的延误。
智能评估供应商等级：让合作更可靠
供应商管理是传统产业升级的常见瓶颈——许多企业依赖采购人员的“主观印象”或简单的“价格+交货准时率”指标选择合作伙伴，却忽略了供应商在应急响应、质量稳定性、技术适配性等方面的综合能力。
LAIDFU通过采集供应商的多维度数据（包括历史交货记录、质检合格率、异常事件处理速度、配合新工艺试制的响应积极性），结合机器学习算法动态生成供应商能力画像。例如，某电子元件供应商虽然价格略高，但在过去一年中从未因质量问题导致产线停线，且在客户紧急追加订单时能优先调配产能，系统会将其综合等级评定为“高韧性合作伙伴”；而另一家低价供应商虽交货准时率高，但多次出现批次性缺陷，系统则会提示“需限制关键部件采购比例”。这种评估不仅帮助采购部门做出更理性的选择，还能引导供应商主动提升综合能力（如改进质检流程以获取更高评级）。
智能评定绩效：让价值更清晰
传统绩效评估往往依赖固定的KPI（如生产工人看产量、销售看销售额），但这种单一维度容易掩盖实际贡献——比如一位技术工人可能因专注解决复杂设备故障而产量略低，但其工作对整体效率的提升至关重要；一位销售可能完成了基础指标，但带来的客户复购率远高于同行。
LAIDFU通过整合多源数据（包括生产环节的操作记录、质量检测结果、客户反馈评分、跨部门协作频次等），构建了更立体的绩效评价模型。例如，对于生产线员工，系统不仅统计其完成的合格品数量，还会分析其操作的标准化程度（如是否按最优流程执行）、对异常问题的预判能力（如提前发现设备隐患避免停线）；对于销售人员，则综合考量首单转化率、客户长期价值（如后续订单金额）、跨部门协作效率（如与技术团队配合解决客户定制需求的响应速度）。这种评价方式让“隐性贡献”被看见，也让激励机制更精准——真正有能力解决问题、创造长期价值的员工或合作伙伴，能获得与其贡献匹配的资源支持。