在制造业智能化转型的浪潮中，许多企业面临着现有生产系统如何向AI智能制造的平稳过渡问题。技术路线的选择、现有设备的兼容性以及投入产出的平衡，都是企业需要谨慎考虑的实际课题。万达宝LAIDFU（来福）为企业提供了切实可行的升级方案，该架构支持多种向量计算模型，并能灵活接入各类大语言模型，帮助企业根据自身实际情况规划智能化改造路径。
现有设备的数据化改造
制造企业通常拥有大量传统设备，这些设备的数据采集能力有限。万达宝LAIDFU系统通过部署适配的数据采集模块，能够将传统设备产生的运行数据转化为可分析的数字化信息。
系统支持多种工业通信协议，能够在不影响现有生产的前提下，逐步完成设备的数据化改造。这种渐进式的改造方式，既保护了企业的现有投资，又为后续的智能化应用奠定了数据基础。
生产知识的系统化整合
制造企业的核心工艺和经验往往分散在不同员工手中。万达宝系统通过接入大语言模型的能力，帮助企业构建统一的生产知识库，将分散的经验转化为可共享的数字资产。
系统能够理解自然语言描述的生产工艺和质量标准，并将其与具体的生产数据进行关联。这种知识整合方式，既保留了企业的核心技术积累，又提高了知识的可利用性和传承性。
质量控制的智能化升级
产品质量是制造企业的生命线。万达宝LAIDFU系统利用向量模型对产品缺陷图像进行特征提取和比对，建立起智能化的质量检测体系。
系统能够从历史质量数据中学习不同缺陷模式的特征，并随着数据积累不断优化检测算法。这种基于实际数据的质量控制方法，相比传统的人工检测具有更高的稳定性和效率。
生产调度的自适应优化
面对多品种、小批量的生产趋势，传统生产调度方法往往难以适应。万达宝系统通过分析设备状态、订单需求和物料供应等多维数据，生成动态的生产调度方案。
系统支持多种优化算法的集成，企业可以根据自身生产特点选择合适的计算模型。这种灵活的调度方式，帮助企业更好地应对市场变化，提高生产资源的利用效率。
能源管理的精细化控制
制造业的能源成本在总成本中占据重要比重。万达宝系统通过监测生产过程中的能源消耗数据，识别能耗异常和优化机会。
系统能够建立设备能耗与生产参数之间的关联模型，为节能改造提供数据支持。这种精细化的能源管理方式，既降低了生产成本，也符合绿色制造的发展方向。
维护管理的预测性转型
传统设备维护往往采用定期检修或事后维修模式。万达宝LAIDFU系统通过分析设备运行数据，建立起预测性维护模型，提前识别潜在故障风险。
系统能够根据设备实际运行状态，智能生成维护建议和备件需求预测。这种预测性维护模式，既提高了设备可靠性，也降低了突发停机带来的损失。