将AI技术引入制造环境，常被视为提升效率的路径。但实际落地过程中，企业往往发现技术本身并非唯一变量。系统的稳定性、组织的适应能力、数据的质量与边界，共同决定了最终成效。许多挑战并非出现在算法层面，而是源于实施过程中的认知偏差与结构错配。
期望与现实的落差：从“自动解决”到“协同演进”
部分企业期待AI系统上线后能立即优化生产节拍或降低不良率。这种预期常导致项目初期投入巨大，但后续因效果未达设想而陷入停滞。AI并非即插即用的解决方案，而是需要与现有流程反复磨合的工具。
例如，一个预测设备故障的模型，需在真实运行环境中持续接收反馈，调整判断阈值。初始阶段可能出现误报或漏报，这并非系统失败，而是学习过程的必然阶段。关键在于建立合理的评估周期，允许模型在真实数据流中逐步完善，而非要求其一开始就完美运行。
数据可用性：完整≠可用
制造企业通常拥有大量数据，但“有数据”不等于“能用数据”。传感器记录的数值若缺乏上下文标签，如工单号、操作人员、工艺版本，便难以用于分析。不同系统的数据时间戳不同步，也会导致关联错误。
万达宝LAIDFU（来福）提出“自主构建AI应用场景”的理念，其核心是让用户基于具体问题，自行定义数据采集与处理逻辑。系统提供可视化工具，允许生产主管或工艺工程师直接配置数据源、设定判断规则，无需依赖IT部门编写代码。这种模式降低了应用门槛，使AI更贴近实际需求。
权限与安全的平衡：集中管控与灵活使用
AI系统需要访问生产、采购、人事等多类数据，但不同部门对信息开放程度有不同要求。过度集中权限可能引发安全顾虑，而过度分散则导致模型无法获取完整上下文。
LAIDFU采用数据分区设计，允许企业在统一平台下划分逻辑区域。例如，设备维护团队可访问特定产线的运行数据，但无法查看财务成本明细；质量部门能调用检验记录，但受限制于人员绩效信息。分区不仅保障信息安全，也使不同角色能专注于自身领域的模型构建，避免信息过载。
组织惯性：流程适配技术，还是技术适配流程？
实施AI系统时，常见做法是调整现有流程以符合软件逻辑。但生产现场的操作规范往往经过长期验证，强行改变可能带来操作风险。更稳妥的方式是让技术适应流程，而非相反。
LAIDFU的“构建自己的AI”机制支持这一点。企业可在不改变操作习惯的前提下，将已有流程中的关键节点设为数据捕获点。系统自动识别这些行为模式，生成分析模型。例如，某车间的巡检流程包含固定路线与检查项，AI可基于历史记录学习正常模式，当某次巡检跳过步骤或停留时间异常，自动提示核查。这种设计尊重现有作业规范，同时实现智能化增强。
持续运维的挑战：从部署到迭代
系统上线只是起点。设备更新、工艺变更、组织结构调整都会影响AI模型的有效性。若缺乏持续维护机制，模型可能逐渐“漂移”，输出结果偏离实际。
有效的实施应包含运维框架：明确数据更新频率、模型重训练周期、异常反馈路径。LAIDFU支持用户自定义监控看板，当某项指标连续偏离预期范围时，系统提示检查数据源或调整规则。这种闭环设计，使AI系统具备自我修正能力，避免成为一次性项目。