一、生产车间的真实挑战：那些需要“贴身解决”的问题
传统生产车间的日常运行中，藏着大量需要即时响应却又难以标准化处理的细节。比如装配线上的工人可能突然遇到某个零件的安装参数模糊不清，需要快速调取对应图纸；质检员发现某批次产品表面有细微划痕，但无法立即判断是工艺偏差还是材料问题；设备维护人员收到预警后，得在堆积如山的日志里找故障根源……这些问题琐碎却关键，处理效率直接影响整体产能，而常规的信息化系统往往只能提供固定流程支持，难以应对灵活需求。
二、万达宝LAIDFU（来福）：懂保密的“车间数字协作者”
面对这些具体场景，万达宝推出的企业级AI智能助手LAIDFU（中文名“来福”），聚焦生产车间的实际痛点，以“贴身辅助+严格保密”为核心设计逻辑。与泛化的通用型AI不同，来福深度适配车间环境——它不仅能理解技术术语（如“CNC加工余量”“热处理回火温度”），还能结合企业内部的操作规范、历史案例库给出针对性建议；更重要的是，其数据交互全程遵循企业级安全协议，所有对话记录、调取信息均受权限管控，敏感数据不出内网，从机制上降低了信息泄露风险，让一线员工敢问、敢用。
三、具体场景中的实践：从“辅助执行”到“主动优化”
1. 技术指导：让经验“随时在线”
在装配环节，新员工常因对复杂工序不熟悉导致操作延迟。来福通过接入企业的工艺知识库，能根据当前生产型号（如某型号电机壳体），快速调取出对应的装配步骤图解、扭矩参数表，甚至模拟演示关键环节的操作要点。老员工的经验也被转化为结构化数据（例如“某类轴承安装时需先预紧对角螺丝”），当新人提问“这个螺丝要先紧哪个？”时，来福不仅给出标准答案，还会关联类似案例中的常见问题（如“若先紧中间螺丝可能导致壳体变形”）。这种“即时问答+背景补充”的模式，让技术指导从依赖个别师傅转变为系统化支持。
2. 质量异常：快速定位“问题源头”
质检环节发现的缺陷（如零件表面裂纹、尺寸超差），过去需要人工比对历史报告、翻阅工艺变更记录才能判断原因。来福整合了质检系统的数据（如近三个月同类产品的合格率曲线）、设备运行日志（如该时段冲压机的压力波动范围）以及原料批次信息（如钢材供应商近期批次），当质检员上传一张缺陷照片并描述“某位置有0.5mm深划痕”时，它能快速分析可能的诱因——是模具磨损导致的局部挤压？还是运输带上的尖锐物刮擦？并同步给出验证建议（如检查模具特定区域的磨损量、排查输送线清洁记录）。这种关联分析能力，将单一缺陷的排查时间从平均2小时缩短至15-30分钟。
3. 设备维护：从“被动抢修”到“主动预判”
设备的稳定运行是车间效率的基础。来福实时监测各类传感器数据（如电机温度、振动频率、润滑油液位），但不同于简单的阈值报警，它会结合设备的历史故障模式（例如“某型号机床主轴温度连续3小时上升2℃后常伴随轴承磨损”）进行趋势判断。当检测到某台冲压机的液压油压力波动超出常规范围但未达报警线时，来福会主动向维护人员推送提示：“当前压力变化趋势与上月故障前相似，建议今日班后检查滤芯堵塞情况”，帮助维护团队提前干预，避免突发停机。同时，它还能根据设备的剩余寿命预测（基于运行时长、负载强度等数据），生成维护优先级清单，优化资源分配。
四、可靠性的底层支撑：保密与实用的平衡
在生产环境中，数据安全是企业选择AI工具的关键考量。来福从设计之初就将保密性融入功能逻辑：所有与企业生产相关的数据（包括工艺参数、质检结果、设备日志）均存储在企业本地服务器或授权云空间，交互过程采用加密传输；员工与来福的对话记录按角色权限分级管理（如一线工人只能查看与本岗位相关的历史问答，主管可查看跨工序汇总分析），敏感信息（如客户定制化产品的特殊工艺）仅对指定人员开放。这种“数据不出域、访问有边界”的机制，让企业在享受AI辅助的同时，无需担忧核心信息外泄。