在推进AI与制造系统融合的过程中，许多企业常遇到诸如数据孤岛、流程僵化、评估标准模糊等问题。尤其当AI系统过于依赖复杂底层架构或缺乏业务适配能力时，反而可能增加管理负担，偏离提效初衷。针对这些实际痛点，万达宝推出的智能助手LAIDFU（来福）提供了一种轻量化、业务导向的应对思路：它不追求大而全的系统重构，而是聚焦具体场景，通过自然语言交互与智能规则引擎，实现对业务流程的灵活支撑——例如智能处理采购申请、动态评估供应商等级、辅助绩效评定等，让AI真正服务于日常运营决策。
一、问题一：业务流程响应慢，人工干预多
在传统制造管理中，诸如采购审批、物料调拨、异常报备等流程往往依赖层层人工传递，效率低且易出错。LAIDFU通过预设规则与上下文理解能力，可自动识别员工提交的请求内容，并触发相应处理动作。
例如，当采购员在企业微信中输入“申请A类物料500件，供应商为XX公司”，LAIDFU能自动提取物料编码、数量、供应商信息，核对库存阈值与预算额度，并推送至对应审批人。若历史数据显示该供应商近期交货准时率下降，系统还可附加风险提示。这种“对话即操作”的模式，大幅缩短了流程周转时间。
二、问题二：供应商管理缺乏动态评估机制
许多制造企业仍采用年度静态打分方式评估供应商，难以及时反映交付质量、响应速度等关键变化。LAIDFU结合EBI数据能力，可基于实时业务数据（如到货准时率、质检合格率、对账效率等）自动计算供应商综合得分，并动态调整等级。
系统支持按品类、区域或项目维度分别建模，避免“一刀切”评价。当某供应商连续两次评分低于阈值，LAIDFU可自动触发预警，并建议启动备选方案或约谈流程。这种持续、量化的管理方式，有助于构建更稳健的供应链体系。
三、问题三：绩效评定主观性强，缺乏数据支撑
制造企业的绩效管理常面临指标分散、数据采集难、评价标准不统一等问题。LAIDFU可对接生产、仓储、采购等多系统数据，围绕岗位职责自动提取关键行为指标（KBI），如设备维护及时率、工单完成质量、跨部门协作响应速度等。
在此基础上，系统生成结构化绩效画像，并支持管理者通过自然语言查询，如“查看张工上月的异常处理效率”。这不仅提升了评估的客观性，也为员工提供清晰的改进方向。同时，LAIDFU还能识别高绩效员工的共性行为模式，辅助团队能力复制与培训设计。
四、AI应服务于“人”，而非替代流程
值得强调的是，LAIDFU的设计理念并非取代现有管理制度，而是作为“智能协作者”嵌入其中。它不强制企业重构IT架构，也不要求全员掌握数据分析技能，而是通过对话式交互降低使用门槛，让一线管理者和员工都能便捷获取智能支持。
这种“轻集成、重场景”的路径，尤其适合处于智能制造初级或中级阶段的企业——在不中断现有运营的前提下，逐步实现关键环节的智能化升级。