在制造业数字化转型过程中，AI智能体的部署能为企业带来效率提升和流程优化，其部署过程需遵循科学的步骤，确保落地效果。
第一步，业务需求梳理与目标明确。制造企业需深入各生产环节和业务部门，调研实际业务痛点，比如生产线上的设备故障预警滞后、物料库存管理混乱、产品质量检测效率低等。结合企业发展规划，明确AI智能体要解决的具体问题和达成的目标，例如将设备故障预警时间提前、降低库存积压率、提高产品质检合格率等。
第二步，数据基础搭建。AI智能体的有效运行依赖高质量的数据支撑，企业需梳理所需数据类型，包括生产设备运行数据、物料采购与消耗数据、产品生产工艺参数、质量检测数据等。同时，建立数据采集机制，通过传感器、物联网设备等实现数据的实时采集，搭建数据存储平台，确保数据的完整性和安全性，为AI智能体提供可靠的数据来源。
第三步，AI智能体模型选型与开发。根据梳理的业务需求和数据特点，选择合适的AI模型架构，如用于设备故障诊断的深度学习模型、用于库存优化的强化学习模型等。若现有通用模型无法满足需求，可联合技术团队进行定制化开发，在开发过程中不断用历史数据进行训练和调试，提升模型的适用性和准确性。
第四步，试点部署与验证。选择具有代表性的业务场景进行AI智能体的试点部署，比如某条生产流水线或某个车间的物料管理环节。在试点过程中，实时监控智能体的运行状态，收集其产生的结果数据，与预设目标进行对比分析。邀请一线操作人员和管理人员参与评估，反馈使用过程中出现的问题和改进建议，验证智能体的实际效果。
第五步，全面推广与集成。在试点验证通过后，逐步将AI智能体推广到企业其他相关业务场景。同时，实现智能体与企业现有信息系统的集成，如ERP系统、MES系统等，确保数据在各系统间顺畅流转，避免信息孤岛。在集成过程中，需做好接口开发和数据格式适配，保障整个业务流程的连贯性。
第六步，持续监控与优化。AI智能体部署后并非一劳永逸，企业需建立长效监控机制，实时跟踪其运行情况，分析数据反馈，及时发现模型偏差或业务变化带来的不适应。定期组织技术团队和业务人员对智能体进行优化，根据新的业务需求和数据特征调整模型参数或升级模型架构，确保AI智能体始终能为企业业务提供有效支持。
万达宝LAIDFU(来福)简单介绍
万达宝LAIDFU（来福）为制造企业管理层打造了一个数智平台，通过AI技术赋能企业中的每一位员工，推动全业务流程的优化。
在生产环节，一线操作人员可借助平台的AI工具快速获取设备运行参数分析结果，及时调整操作规范，减少生产失误；在采购部门，员工能利用AI驱动的数据分析功能，精准把握物料市场波动，制定更合理的采购计划；在销售岗位，平台可整合客户数据与市场趋势，辅助销售人员制定个性化的营销方案。
对于管理层，数智平台能实时呈现全业务流程的关键数据和运行状态，为决策提供数据支持；同时，通过AI对各环节流程进行梳理和优化，消除冗余步骤，提高整体运营效率。万达宝LAIDFU（来福）让AI技术渗透到企业运营的各个角落，助力制造企业实现高效协同与可持续发展。