一、AI驱动降本计划的理论基础
(一)理解成本结构 在企业运营中，成本涵盖多个方面，包括直接成本如原材料、劳动力，以及间接成本如管理费用、设备折旧等。通过AI技术，可以对这些成本进行深度分析。AI算法能够处理海量的财务数据和运营数据，精确识别成本的构成部分以及各部分之间的关系。例如，它可以分析出在生产流程中哪个环节的劳动力成本占比过高，或者哪种原材料的使用效率低下导致成本增加。
(二)AI在成本预测中的作用 AI模型可以基于历史数据进行成本预测。通过机器学习算法，如线性回归、神经网络等，对过去的成本数据进行学习，然后预测未来的成本走向。这有助于企业提前规划，例如预测原材料价格波动对成本的影响，从而提前签订有利的采购合同或者调整生产计划。
(三)流程优化理论与AI 流程优化是降本的关键。从理论上讲，消除不必要的流程步骤、提高流程的自动化程度以及提升各流程环节之间的协同效率都能降低成本。AI可以通过对企业业务流程的建模和分析，找出其中的瓶颈和可优化之处。例如，在供应链管理中，AI可以分析订单处理、库存管理、物流配送等环节，提出优化建议。
二、将理论转化为实践的步骤
(一)数据收集与整理
全面收集企业内外部数据
内部数据包括财务报表、生产记录、员工考勤等。外部数据可以是市场价格趋势、行业平均成本等。这些数据是AI分析的基础。
数据清洗与预处理
去除无效数据、重复数据，对缺失数据进行合理填充。例如，对于一些因系统故障缺失的生产数据，可以根据前后时间段的数据进行估算填充。
(二)选择合适的AI技术与工具
根据企业需求评估
如果企业主要关注成本预测，可能选择时间序列分析能力强的AI工具;如果是流程优化，那么流程挖掘和自动化决策的AI技术更为合适。
考虑成本与效益
一些开源的AI框架如TensorFlow、PyTorch虽然免费但可能需要更多的技术投入进行定制开发，而一些商业的AI解决方案虽然成本较高但具有更完善的功能和售后支持。
(三)AI在成本管理各领域的应用实践
采购成本管理
AI可以实时监测市场上原材料和物资的价格变动，根据企业的需求预测和库存水平，自动发出采购建议。例如，当某种原材料价格达到一个预设的低点时，AI系统可以通知采购部门增加采购量。
人力资源成本管理
通过分析员工的工作绩效数据(如任务完成时间、质量等)，AI可以识别出高绩效员工的工作模式，进而优化工作流程，提高整体工作效率，减少不必要的人力投入。同时，AI可以协助进行员工培训需求分析，避免过度培训造成的成本浪费。
三、万达宝的LAIDFU(来福)在作业质量管理方面的特色
万达宝的LAIDFU在作业质量管理方面具有独特的优势。在团队管控方面，它具有极高的效率，只需要对其培训一次，就能够实现全年和全天候对团队的管控。在人员管理上，它能够智能识别明星表现者。例如，通过对员工日常工作数据的分析，如工作效率、工作质量等多维度指标，LAIDFU可以准确地将那些在工作中表现突出的员工识别出来。这有助于企业对员工进行合理的激励和资源分配，同时也能够为其他员工树立工作榜样，从整体上提升团队的作业质量，进而对企业的降本增效产生积极的影响。
(四)持续监测与调整
建立监控指标体系
设定与成本相关的关键指标，如成本降低率、投入产出比等，通过AI系统实时监测这些指标的变化。
根据反馈调整策略
如果发现某项降本措施没有达到预期效果，例如AI推荐的采购策略导致库存积压增加了成本，就需要及时调整策略，重新优化AI模型的参数或者更换降本措施。