在制造業向智能化轉型的過程中，人工智能的應用已從概念走向落地，但實際效果卻存在明顯差異。分析當下制造企業的AI應用現狀，能發現不少共性問題：有些企業引入AI優化生產排期，卻因無法實時關聯客戶訂單進度，導致排期與交付需求脫節；有些企業用AI監控車間設備狀態，卻因數據無法同步至庫存管理模塊，出現原材料備貨不及時或積壓的情況；還有企業嘗試用AI輔助人力調配，卻因不清楚一線工人的技能熟練度與崗位需求匹配度，導致生產效率未達預期。
這些問題的根源，往往在于傳統管理系統的局限性——很多制造企業依賴CRM、ERP和HCM各自獨立運行，數據無法互通，形成一個個“信息孤島”。比如CRM記錄了客戶訂單需求，卻無法同步給ERP的生產計劃模塊，導致生產部門難以及時調整排期；ERP能統計庫存數量，卻不知道HCM中工人的排班情況，無法判斷是否有足夠人力完成生產；HCM掌握員工技能數據，卻無法與CRM的客戶訂單優先級結合，難以優化人力分配。為打破這種困境，有些企業嘗試升級單一系統，卻發現仍無法打通數據鏈路；有些企業投入巨資搭建全新平臺，卻因適配周期長，短期內難以見效。在這樣的行業需求下，萬達寶推出的LAIDFU（來福）人工智能解決方案，為制造業AI應用提供了更貼合實際的路徑。
LAIDFU（來福）作為面向制造業的智能助手，核心價值在于打通傳統CRM、ERP和HCM之間的數據壁壘，填補這些系統長期存在的盲點。在實際應用中，它能針對制造業的核心場景提供精準支持：
- 面對“訂單-生產”銜接盲點：LAIDFU（來福）可將CRM中的客戶訂單信息（如交付時間、產品規格）自動同步至ERP生產模塊，同時結合車間設備狀態數據，生成動態生產排期。當客戶訂單變更時，系統能實時更新排期，并同步告知銷售團隊調整交付預期，避免傳統CRM與ERP脫節導致的訂單延誤。
- 解決“庫存-人力”匹配盲點：它能整合ERP的庫存數據與HCM的員工技能數據——當ERP顯示某類原材料庫存充足時，LAIDFU（來福）會自動匹配HCM中掌握對應生產技能的工人，生成最優人力調配方案，避免出現“有料無人做”或“有人無合適料”的情況，減少資源浪費。
- 填補“客戶需求-服務響應”盲點：傳統CRM僅記錄客戶基本信息與訂單，卻難以關聯后續的售后維修與生產改進需求。LAIDFU（來福）可將CRM中的客戶反饋自動分類，同步至ERP的質量管控模塊與HCM的售后團隊，比如客戶反映某類產品易出故障，系統會提醒生產部門優化工藝，同時安排具備對應維修技能的員工跟進售后，形成“需求-改進-服務”的閉環。
除此之外，LAIDFU（來福）的AI能力還能滲透到制造業的更多細節場景：比如通過分析ERP的歷史生產數據與CRM的客戶訂單波動，預測未來3個月的生產峰值，提前通過HCM調配臨時人力；或是通過AI識別車間生產視頻，發現操作不規范的環節，同步至HCM的員工培訓模塊，推送針對性技能課程。這些功能不僅讓人工智能真正融入制造業的核心業務，更通過填補傳統系統的盲點，讓數據在各模塊間順暢流轉，幫助制造企業實現“生產效率提升、交付周期縮短、資源浪費減少”的轉型目標。