第57章 战略级新战场 (第2/3页)
又加码了。
会议室里响起低低的吸气声。年终奖，对林辰这个级别来说，至少是百万起步。
陈明远眼睛眯了一下，然后笑了：“好！林总爽快！那就这么定了。我会在经营分析会上支持这个提案。希望林总……马到成功。”
“借陈总吉言。”
散会后，林辰最后一个离开会议室。王海清跟在他身后，欲言又止。
“想说什么就说。”林辰走进电梯。
“林总，”王海清压低声音，“三个月，五十万合同……是不是太冒险了？制造业的销售周期很长，三个月可能连技术方案都还没讲明白……”
“所以我们需要换种打法。”林辰按下28层的按钮，“传统销售是先讲方案，再试点，再签合同。我们反过来，先免费试点，用效果说话，再谈合同。而且——”
他顿了顿：“我们不是要从零开始建模型。系统已经生成了纺织机械预测性维护的算法框架，我们只需要针对具体工厂的数据做微调。这个时间，可以压缩到两周内。”
王海清瞪大眼睛：“两周？这怎么可能？光是数据清洗和特征工程——”
“用我们重构‘星语’时积累的那套自动化工具链。”林辰说，“再加点新东西。”
电梯门开了。
林辰走出去，留下王海清站在原地，半天没回过神。
3
接下来的两周，林辰团队进入了另一种状态的工作节奏。
不再是“星语”重构时那种封闭开发、全员压上的模式，而是分成了两个小组：A组五个人，继续维护和优化“星语”系统，确保基本盘稳定。B组五个人，由林辰亲自带队，全力攻坚纺织机械预测性维护项目。
B组的办公区被单独隔了出来，白板上贴满了纺织工厂的车间照片、设备图纸、传感器布置图。桌子上摆着几本厚厚的《纺织机械原理》《设备故障诊断学》，还有从试点工厂拿回来的轴承、齿轮等实物样品。
林辰的工位在最中间，三块屏幕并排：左边是系统的算法开发界面，中间是试点工厂的实时数据监控，右边是项目管理和团队协作工具。
“林总，第一家工厂的数据接进来了。”一个年轻工程师报告，“不过质量很差，很多传感器读数有跳变，还有大段缺失。”
“用我们之前处理‘星语’日志数据的那套异常检测算法，先自动清洗一遍。”林辰头也不抬，“清洗完的结果，同步给算法组，开始训练基线模型。”
“第二家工厂不愿意给实时数据，只给了过去三年的历史故障记录和设备运行日志。”
“历史数据也行。先用这些数据做离线分析，找到故障发生的共性模式。等试点开始了，再用实时数据迭代模型。”
“第三家工厂……他们总工说，想先跟我们开个视频会，看看我们到底懂不懂纺织。”
林辰终于抬起头：“什么时候？”
“明天上午十点。”
“我来。”
视频会定在第二天上午十点，对方是华东地区一家中型纺织厂，年产值五个亿，设备老旧，故障率高。总工姓孙，五十多岁，在行业里干了三十年，是典型的“老师傅”，对AI这种新东西既好奇又怀疑。
会议开始，孙总工出现在屏幕里，背景是嘈杂的车间。他穿着工装，手里拿着个保温杯，表情严肃。
“林总是吧？你们那个什么AI预测，我听过，但没见过真能用的。”他开门见山，“我们厂里，机器坏不坏，老师傅听声音、摸温度就能知道个八九不离十。你们用数据，能比人准？”
这个问题很刁钻，直指AI在工业场景落地的核心矛盾：经验 vs 数据。
林辰没有直接回答，而是反问：“孙总，您厂里上个月，细纱机A-07号车，是不是在凌晨三点左右突然停机？故障原因是主轴轴承磨损，但之前没有任何预警，导致那批纱全废了，损失大概八万块？”
孙总工愣了一下：“你怎么知道？”
“我看过你们发过来的历史维修记录。”林辰调出一张图表，“不止这一次。过去一年，你们厂因为突发故障导致的非计划停机，有二十七次，平均每次损失五万，加起来一百三十五万。如果能提前二十四小时预警，这些损失大部分可以避免。”
“预警？怎么预警？”
“用数据。”林辰切换屏幕，展示出系统生成的算法示意图，“机器运行时的振动、温度、电流、压力，这些数据里藏着故障的早期信号。只是人眼看不出来，但AI能看出来。我们不需要比老师傅准，我们只需要在老师傅察觉之前，先发现异常。”
孙总工沉默了一会儿，然后说：“那你看看我们这台细纱机。”
他调整摄像头，对准车间里一台正在运行的机器。机器轰鸣，纱锭飞转。
“就这台，你看它现在有什么问题？”
这是现场考试了。
林辰看向屏幕上的实时数据流——系统已经接入了这台机器的传感器数据。振动频谱、温度曲线、电流波形……几十个参数在屏幕上滚动。
“系统，实时分析。”
【收到。数据分析中……振动频谱在800Hz处有异常谐波，幅度持续上升；主轴温度比同工况其他机器高2.3℃；电流波形有周期性毛刺。综合判断：主轴轴承存在早期磨损，建议在未来7-10天内安排检修。】
林辰抬起头，看向屏幕里的孙总工。
“孙总，这台细纱机的主轴轴承，应该有点问题了。振动不太对，温度也偏高。虽然现在还能用，但建议一周内安排检查一下。如果继续跑，可能撑不过十天。”
孙总工的表情变了。
他盯着林辰看了几秒，然后转身对车间里喊：“小张！把A-09号车停了！叫维修班过来，拆主轴轴承看看！”
视频会议没挂，但孙总工走开了。屏幕里传来嘈杂的人声、工具碰撞声、机器停止运转的闷响。
二十分钟后，孙总工重新出现在镜头前，手里拿着一个轴承。轴承外圈上，已经能看到细微的磨损痕迹。
“林总，”他声音有些发颤，“真让你说中了。磨损还不太严重，但确实已经开始有了。如果没发现，再跑一个星期，估计就得抱瓦了。”
他放下轴承，看着林辰，眼神完全变了。
“你这个AI……有点东西。行，我们厂，给你们做试点。需要什么数据，尽管说。需要人配合，我亲自安排。”
“谢谢孙总信任。”林辰说。
视频会议结束后，B组办公区里响起压抑的欢呼声。首战告捷，而且是这种“现场打脸”式的胜利，对士气的提升是巨大的。
但林辰没时间庆祝。
“第一家工厂的数据清洗完了吗？基线模型训练进度？”
“清洗完了，模型在训练，预计晚上八点出结果。”
“好。第二家工厂的历史数据分析报告，今天下班前我要看到初稿。”
“已经在写了。”
“第三家……不，现在是我们第一家正式试点工厂了。跟他们对接，明天就派人过去部署数据采集设备。要快，我们要在两周内，做出第一个可演示的预测案例。”
命令一个接一个下达，团队重新进入高速运转状态。
林辰坐回工位，看着屏幕上三家工厂的数据流。系统界面在视野边缘展开，显示着项目的整体进度：
【纺织机械预测性维护项目】
【当前状态：试点启动】
【合作工厂：3家】
【数据接入进度：67%】
【基线模型训练进度：45%】
【核心风险：传感器数据质量、工厂配合度、算法泛化能力】
【预估成功概率：71.3%（较上周上升12%）】
71.3%。
还不够。
他需要更高的成功率，更快的进展，更惊艳的效果。
因为三个月倒计时，已经开始。
4
四周后。
星河科技大会议室，第三次项目进展汇报。
这次参会的人更多。除了陈明远和销售、市场负责人，还有CTO张涛、几个核心产品总监，甚至CFO刘薇也来了——她是被陈明远拉来“把关”预算的。
林辰站在投影幕布前，激光笔的红点落在最新数据上。
“过去四周，我们在三家试点工厂完成了数据采集和基线模型部署。这是第一家工厂，也就是孙总那里的细纱机预测结果。”
屏幕上出现一张图表，横轴是时间，纵轴是“预测风险评分”。图表上标注了三个红色的箭头，分别指向三个时间点。
“这是我们系统预测出的三个**险时间点。”林辰说，“第一次，10月28日，系统预警A-09号车主轴轴承磨损。工厂及时检修，避免了一次非计划停机。第二次，11月5日，预警B-03号车齿轮箱异常，检查发现润滑油杂质超标。第三次，昨天，11月12日，预警C-07号车电机温度异常，原因还在排查，但工厂已经停机检查。”
他切换下一张图，是三个预警事件的经济效
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