一、智能制造演进的阶段性特征
当前制造业正经历从局部自动化向全域智能化的跃迁。传统自动化聚焦于机械重复任务的替代（如机械臂装配），而智能化则强调数据驱动下的自主决策能力。据行业统计，2023年全球智能制造市场规模突破3200亿美元，其中约42%的投入用于AI算法、工业物联网（IIoT）等智能化技术升级，标志着产业转型进入深度整合期。
二、自动化与智能化的协同技术路径
- 设备层：自适应控制系统的进化
通过嵌入式AI芯片与传感器融合，生产线设备实现从程序执行到环境感知的跨越。例如，焊接机器人结合视觉检测与力觉反馈，实时调整焊枪轨迹与压力参数，将焊接合格率提升至99.3%，较传统预设程序模式提高6个百分点。
- 系统层：跨域数据流整合
工业互联网平台打通MES（制造执行系统）、SCADA（数据采集与监控）与ERP的数据壁垒，构建全域数据湖。基于数字线程（Digital Thread）技术，产品设计、工艺规划与生产实绩数据形成闭环反馈，工程变更响应速度加快50%-70%。
- 决策层：自主优化能力构建
强化学习算法在排产调度、能耗管理等场景中模拟人类专家经验，动态生成资源分配方案。某光伏企业应用AI排产后，硅片切割设备利用率提高至93%，单位产能能耗下降18%。
三、无代码技术赋能管理智能化
- 业务流程敏捷重构
无代码RPA（机器人流程自动化）允许业务人员通过可视化拖拽界面设计自动化流程。例如，质量部门可自主创建“缺陷数据采集-分析报告生成-责任工位预警”的闭环任务链，无需IT团队介入。
- 异构系统无缝连接
通过预置API连接器与协议解析引擎，实现PLC、数据库、云平台等多源数据的实时交互。某食品加工厂利用该技术将库存管理系统与产线投料设备联动，原料浪费率减少12%。
- 管理决策可视化支撑
数据驾驶舱整合关键指标（OEE、MTTR等），结合预测模型输出风险预警与改进建议。管理层可通过移动端实时查看设备健康度热力图，快速定位低效生产单元。
四、万达宝LAIDFU（来福）的实践创新
万达宝LAIDFU基于无代码RPA引擎，为制造企业提供以下能力支撑：
- 零编程流程构建：通过组件化模板库快速搭建质检记录、设备点检等标准化流程，部署周期缩短至3-5个工作日。
- 多源数据融合：支持OPC UA、Modbus等工业协议，直接读取CNC机床、AGV调度系统数据，消除信息孤岛。
- 管理层决策辅助：内置20余种行业分析模型（如产能瓶颈诊断、供应链韧性评估），输出可视化改善路线图。