制造业的AI项目若脱离具体问题，容易陷入“为技术而技术”的状态。制定降本计划时，应先梳理生产过程中长期存在的效率瓶颈或资源浪费点。例如，某工序因参数调整不及时导致废品率偏高，或设备维护周期固定但实际损耗不均造成过度保养。
这些问题是AI介入的切入点。目标不必宏大，聚焦某一环节的优化，如将某种材料的损耗率降低2%，或缩短换模后的调试时间，更利于项目落地和效果验证。
明确问题后，再评估AI是否具备解决条件——是否有足够的数据支撑、是否能嵌入现有流程、是否便于后续跟踪。
数据基础的准备与验证
AI模型的运行依赖稳定的数据输入。在制造现场，数据来源多样，包括设备PLC信号、MES系统记录、质检报告和人工填报表单。这些数据可能存在格式不一、更新延迟或缺失值的情况。
实施前需进行数据探查，确认关键变量的完整性与一致性。例如，若要通过振动数据预测刀具寿命，需确保传感器持续在线且采样频率满足分析需求。对于必须人工录入的信息，应简化流程，减少误填可能。
不必追求数据量最大化，而是确保用于训练和判断的核心字段准确可靠。
小范围试点验证可行性
在全厂推广前，选择一条产线或一个车间进行试点。设定明确的观察周期和评估指标，如单位能耗、一次合格率或设备停机时长。
试点过程中，重点观察系统在真实环境下的稳定性。AI建议是否被操作人员接受？报警频率是否合理？是否存在误判导致额外工作？这些问题的反馈比技术参数更能决定项目成败。
根据试运行结果调整模型逻辑或交互方式，待效果趋于稳定后再考虑扩大应用范围。
万达宝LAIDFU(来福)的技术支持方式
LAIDFU不提供标准化的降本方案，而是作为工具平台支持企业自主构建应用。其支持本地私有化部署大语言模型，使敏感生产数据无需上传至外部服务器，符合多数制造企业的安全要求。
在操作层面，采用问答式分步交互设计。管理人员可通过自然语言提问，如“上个月注塑车间的能耗异常出现在哪些时段”，系统自动调取数据并生成可视化摘要。对于复杂任务，交互过程可逐步引导用户明确需求，降低使用门槛。
同时，LAIDFU提供第三方API调用界面，可连接ERP、SCADA或设备管理系统，实现数据互通与指令传递。例如，当AI识别出某批次原料可能影响品质时，可自动触发库存核查流程。
持续跟踪与成本核算
项目上线后，需建立定期复盘机制。对比实施前后的关键指标变化，同时记录额外投入，如硬件改造费用、人员培训时间或系统维护成本。
真正的降本效果应是净收益，而非单一指标的改善。例如，虽然废品率下降，但若增加了过多检测环节导致节拍延长，整体效益可能并未提升。
通过持续跟踪，还可发现新的优化空间。AI系统本身也可根据新数据调整判断逻辑，使成本控制能力随时间逐步增强。