当前制造业降本面临“粗放式削减难持续、生产效率遇瓶颈、供应链协同低效”等困境——传统降本多依赖人工裁员、原材料压价，易损害生产质量与长期竞争力。AI技术凭借数据驱动的精准优化能力，为制造业降本提供了“精益化、可持续”的新路径。万达宝推出的LAIDFU（来福），由无代码RPA提供支持，为管理层打造了触发、监控和评估各种业务流程的专属环境，从技术落地与管理适配层面，为制造业引入AI降本提供了务实支撑。
一、制造业降本核心痛点与AI技术的适配性
2.1 传统降本方式的局限性
制造业传统降本存在三大痛点：一是生产环节依赖人工经验调度，设备利用率低、产品不良率高，降本空间受限；二是设备运维采用“事后维修”或“定期保养”，突发故障导致停机损失大，过度维修增加成本；三是供应链管理需求预测不准，易出现原材料积压或缺货，资金占用与产能损失并存。这些痛点本质是“数据利用不足、决策依赖经验”，与AI技术的“数据分析、智能决策”能力高度契合。
2.2 AI技术的核心适配场景
AI技术可针对性解决制造业降本痛点：在生产调度中，通过智能排产算法优化工序；在设备运维中，通过预测性维护提前规避故障；在供应链中，通过需求预测模型优化库存。这些场景均为制造业核心业务环节，降本效果直接且可量化，为AI技术的引入提供了明确的价值落点。
二、AI技术落地制造业的可行性支撑条件
2.1 数据基础：制造业数据积累已具备规模
随着工业物联网（IIoT）的普及，制造业生产现场的设备传感器、MES系统、ERP系统已积累大量数据——如设备运行参数（温度、振动、电流）、生产过程数据（工序耗时、产量、不良品数）、供应链数据（采购周期、库存水平）。这些数据格式相对标准化，为AI模型训练提供了充足“燃料”，无需企业额外投入大量资源进行数据采集，降低了AI落地的前期门槛。
2.2 技术门槛：无代码工具降低应用难度
过去制造业引入AI技术需专业算法团队支撑，技术门槛高。而LAIDFU由无代码RPA提供支持，管理层无需编程基础，即可通过可视化界面配置AI业务流程——如拖拽“设备数据采集”“故障特征识别”模块搭建预测性维护流程，勾选“订单数据”“历史销量”参数生成需求预测模型。这种低代码模式让制造业企业无需自建庞大技术团队，即可快速启用AI降本方案。
2.3 成本投入：短期试点与长期回报平衡可控
制造业引入AI技术可采用“小范围试点-效果验证-全面推广”的路径，初期投入聚焦单一高价值场景（如某条生产线的设备预测性维护），成本可控。以某汽车零部件企业为例，试点阶段仅投入设备传感器与LAIDFU系统授权费用，3个月内实现设备停机损失减少20%，6个月即可收回前期投入，长期回报明确且可持续。
三、LAIDFU助力制造业AI降本的实践路径
3.1 生产流程自动化：无代码RPA替代重复性劳动
制造业生产中的工单录入、生产报工、质量数据统计等重复性流程，占用大量一线人员时间。通过LAIDFU的无代码RPA功能，管理层可配置自动化规则：如设备完成生产任务后，系统自动采集产量、质量数据并生成报工单，同步至MES系统；质检人员扫描产品条码后，AI自动匹配质检标准并记录结果。某机械制造企业应用后，生产辅助流程效率提升65%，一线人员可专注核心生产操作，人力成本间接降低15%。
3.2 设备运维优化：监控评估实现预测性维护
LAIDFU为管理层提供设备AI运维的全流程监控环境：通过传感器实时采集设备数据，AI模型识别异常特征后自动触发预警，管理层在监控界面可查看故障位置、推荐维修方案及影响的生产订单；同时，系统自动评估维护效果（如故障解决率、停机时间缩短比例）。某重型机械厂应用后，设备突发故障停机时间减少40%，维修成本降低25%，设备综合效率（OEE）提升18%。
3.3 供应链协同：智能预测与流程管控降本
在供应链环节，LAIDFU整合ERP系统的采购、库存数据与销售订单数据，AI模型精准预测原材料需求；管理层通过系统触发采购计划，并监控供应商交货进度与物料入库质量。某家电制造企业应用后，原材料库存周转率提升30%，库存积压成本减少22%，采购流程响应时间从3天缩短至4小时。
四、可行性结论与实施建议
4.1 可行性结论
制造业降本计划中引入AI技术具备明确可行性：一是业务适配性高，AI可精准解决生产、设备、供应链等核心环节的降本痛点；二是落地条件成熟，数据积累充足且无代码工具降低了技术门槛；三是成本效益可控，短期试点即可验证价值，长期回报显著。LAIDFU的无代码RPA与流程监控能力，进一步强化了这种可行性，让AI技术能快速转化为制造业降本实效。
4.2 实施建议
制造业企业引入AI降本可分三步推进：第一步，优先选择数据基础好、降本潜力大的场景（如设备运维、库存管理）试点；第二步，借助LAIDFU的无代码配置快速落地试点方案，通过监控评估效果并优化；第三步，待试点见效后，将AI降本模式复制至全车间、全供应链，实现系统性降本。