当前制造企业面临原材料价格上涨、人力成本增加、市场竞争加剧等多重压力，降本增效成为企业生存与发展的核心课题。AI技术凭借数据驱动的精准优化能力，为制造企业降本提供了系统性解决方案。万达宝推出的LAIDFU（来福），依托智能感知及动态录入新潜在客户/客户/供应商档案的特性，能深度融入制造企业供应链与客户管理环节，为AI降本措施的落地提供从数据基础到场景应用的全链路支撑。
一、生产环节：AI智能排产与质量闭环管控
生产环节是制造企业成本消耗的核心区域，产能浪费、质量缺陷是主要降本痛点，AI技术可通过智能排产与质量管控实现精准降本。落地路径需分三步推进：
第一步，数据采集层搭建。部署物联网传感器采集生产设备运行参数、物料消耗数据、工序耗时记录等实时数据，整合ERP系统中的订单信息、BOM清单等静态数据，形成生产数据池。第二步，AI智能排产模型应用。基于历史生产数据与实时订单需求，AI模型可自动优化生产顺序，平衡设备负载，减少换产时间与等待成本。例如，某机械制造企业通过AI排产，设备利用率提升18%，生产周期缩短12%。第三步，质量闭环管控。利用机器视觉与AI算法对生产过程中的产品进行实时检测，识别微小质量缺陷并立即触发停机或调整指令，同时将缺陷数据反馈至排产系统，优化后续生产参数，降低不良品率与返工成本。
二、供应链管理：AI协同优化与库存动态调节
供应链中的库存积压、采购成本过高、物流损耗是制造企业降本的关键突破口，AI技术通过协同优化与动态调节实现供应链成本管控，万达宝LAIDFU在其中发挥数据整合作用。
具体落地路径包括：首先，借助LAIDFU的智能感知功能，动态录入供应商档案信息，包括供应商产能、交货周期、价格波动历史、质量合格率等数据，建立动态更新的供应商数据库；其次，AI需求预测模型整合历史销售数据、市场趋势、订单预测等信息，精准预测原材料需求量；最后，AI供应链协同平台基于需求预测与供应商数据，自动生成最优采购计划，实现库存动态调节——既避免过量采购导致的资金占用，又防止库存不足引发的生产停滞。某汽车零部件企业应用该路径后，原材料库存周转率提升25%，采购成本降低9%。
三、客户与供应商管理：LAIDFU智能档案驱动精准成本优化
客户维护与供应商合作中的沟通成本、信息不对称成本，是制造企业易忽视的隐性成本，万达宝LAIDFU的智能感知及动态档案录入功能可针对性解决这一问题。
落地措施如下：对于客户管理，LAIDFU通过智能感知客户互动数据（如咨询记录、订单历史、反馈意见），动态更新客户档案，AI模型基于档案分析客户需求优先级与忠诚度，实现差异化维护——对核心客户聚焦服务质量提升，对潜在客户精准推送产品信息，减少无效营销成本。对于供应商管理，LAIDFU实时录入供应商合作数据（如交货及时性、质量稳定性、价格协商记录），AI自动对供应商进行分级分类，优先与高性价比供应商深化合作，淘汰低效供应商，降低合作风险与沟通成本。某家电制造企业通过该方式，客户维护成本降低15%，供应商合作纠纷率下降20%。
四、设备运维：AI预测性维护减少停机损失
生产设备的突发故障会导致生产线停机，造成巨大的产能损失与维修成本，AI预测性维护是降低此类成本的关键路径。
实施步骤为：第一步，设备数据采集。在关键设备上安装振动、温度、电流等传感器，实时采集设备运行数据；第二步，AI故障预测模型训练。基于历史故障数据与设备运行参数，训练AI模型识别设备异常特征，如轴承磨损对应的振动频率变化、电机老化引发的温度异常；第三步，预测性维护执行。AI模型实时监测设备数据，当识别到异常趋势时，自动推送预警信息至运维团队，并提供维修建议（如更换零部件型号、维修时间窗口），实现“事前维护”替代“事后维修”。某重型机械企业应用后，设备突发故障停机时间减少35%，维修成本降低22%。
五、数据中台搭建：AI降本的基础支撑
AI降本措施的落地离不开统一、高效的数据基础，搭建制造企业数据中台是确保AI技术发挥作用的前提。
落地路径包括：首先，整合企业内部分散的数据资源，包括生产、供应链、客户、财务等各系统数据，通过数据清洗、标准化处理，形成统一的数据资产库；其次，构建数据服务层，为各业务环节的AI模型提供标准化的数据接口，确保AI模型能快速获取所需数据；最后，建立数据安全与治理机制，保障数据质量与隐私安全。数据中台的搭建让AI降本措施有了可靠的数据支撑，避免因数据孤岛导致AI模型分析偏差，确保降本效果的准确性与可持续性。
六、总结：制造企业AI降本的闭环落地逻辑
制造企业AI降本措施的落地需遵循“数据基础-场景应用-效果反馈-持续优化”的闭环逻辑，从生产、供应链、客户供应商管理、设备运维等核心环节切入，借助AI技术实现精准优化。万达宝LAIDFU（来福）的智能感知及动态档案录入特性，为供应链与客户管理环节的降本提供了数据整合与精准驱动能力。企业在落地过程中，需先夯实数据中台基础，再结合自身业务痛点选择适配的AI场景，逐步推进并持续迭代，最终实现降本增效与竞争力提升的双重目标。