一、AI在智能制造中的角色
随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已经深入到各个行业，智能制造领域更是其大展身手的舞台。AI技术通过对大量数据的分析和学习，能够精准地预测设备故障、优化生产流程以及进行智能排产等操作。例如，在传统制造企业中，设备故障往往是导致生产停滞、成本增加的重要因素。AI可以对设备运行数据进行实时监测，利用机器学习算法分析数据中的模式，提前预测设备可能出现故障的时间点，从而使得维修人员能够提前进行维护，避免了因设备突发故障带来的生产中断和高额维修成本。
在生产流程优化方面，AI可以对整个生产流程进行建模和模拟。通过分析各个环节的数据，找出其中的瓶颈和低效环节。比如，在一条汽车生产线上，AI可能发现某个零部件的装配环节耗时过长，通过调整机器人的操作顺序或者优化该环节的工作流程，可以显著提高生产效率。智能排产则是AI在智能制造中的另一个重要应用。AI可以根据订单需求、原材料供应、设备产能等多方面因素，快速制定出最优的生产计划，确保生产的高效进行，减少库存积压和生产周期。
二、降本增效的具体体现
(一)成本降低
人力成本
在智能制造中，一些重复性、规律性强的工作可以由机器人和自动化系统代替。例如，在电子产品的组装车间，原本需要大量工人进行的电路板插件工作，现在可以由高速精准的机器人完成。这不仅减少了对人力的依赖，而且机器人可以24小时不间断工作，降低了单位产品的人力成本。
物料成本
AI技术可以优化物料采购计划。通过对市场价格波动、生产需求预测等数据的分析，企业能够在合适的时间以最低的价格采购到所需的原材料。同时，在生产过程中，AI可以精确控制物料的使用量，减少浪费。例如，在金属加工行业，AI控制的切割设备可以根据产品的设计要求，精确计算出所需金属材料的尺寸，最大限度地减少边角料的产生。
设备维护成本
如前面所述，AI对设备故障的预测性维护可以避免设备的过度维修和突发故障维修。过度维修往往会导致不必要的零部件更换和维修费用增加，而突发故障维修可能需要紧急采购零部件，成本更高。通过AI的精准维护，可以将设备维护成本控制在一个合理的范围内。
(二)效率提升
生产效率
借助AI的智能排产和流程优化，生产线上的各个环节能够更加紧密地衔接。产品从原材料到成品的生产周期大大缩短。例如，在服装制造行业，传统的生产方式可能需要数周的时间从面料采购到成品上架，而在AI引领的智能制造模式下，通过优化面料采购、裁剪、缝制、印染等环节的流程和排产，可以将这个周期缩短到几天甚至更短的时间。
决策效率
在企业管理层面，AI可以为管理层提供快速准确的数据分析和决策支持。企业管理者不再需要花费大量时间收集和分析数据，AI可以实时提供各种生产、销售、财务等数据的分析结果，帮助管理者迅速做出决策。例如，当市场需求发生突然变化时，AI可以迅速分析出对企业生产和销售的影响，并提供应对策略，使得企业能够快速调整生产计划和市场策略。
三、万达宝LAIDFU的相关情况
在众多助力智能制造降本增效的技术和系统中，万达宝LAIDFU具有独特的特点。其中，它由无代码RPA(机器人流程自动化)提供支持。这一特点为管理层带来了极大的便利。无代码RPA使得万达宝LAIDFU能够为管理层提供一个特殊的环境，在这个环境中，管理层可以触发、监控和评估各种业务流程。
并且，这些操作甚至无需人工干预。这意味着在智能制造的管理过程中，管理层可以更加高效地掌控业务流程的运行情况，及时发现问题并进行调整。例如，在订单管理流程中，通过万达宝LAIDFU，管理层可以设定触发条件，当订单数量达到一定阈值时，系统自动启动相应的生产和物流安排流程，同时，管理层可以实时监控流程的执行情况，如原材料采购进度、生产进度、物流发货情况等，并且可以根据系统提供的评估数据，对业务流程进行优化，从而进一步提高企业的整体运营效率和降低成本。