第204章 提升设备通用性（1/2）

车间里的晨光带着几分清爽，团队成员们围坐在会议桌旁，桌上摊着昨晚熬夜拟定的“环境适应模式”初步方案。苏晚将一张标注着不同气候区域的中国地图铺在中央，手指划过南方的水乡地带和北方的干旱区域：“‘环境适应模式’的核心是让设备适配不同地区的气候，但现在最大的问题是，我们对各地区的具体温湿度范围缺乏精准数据，要是仅凭经验预设参数，很可能在实际应用中出现偏差。”

陈曦点点头，眉头微蹙：“没错，比如我们凭感觉觉得南方潮湿、北方干燥，但具体到每个糕点生产集中的城市，9-10月（糕点生产旺季）的平均温湿度是多少？昼夜温差会不会影响面团发酵？这些数据都不能凭空猜测。没有精准的数据支撑，参数设置就成了‘空中楼阁’，设备到了用户手里还是会出现误判。”

小王也附和道：“程序框架我已经搭好了，但没有具体参数填充，就是个空壳子。用户选了‘南方潮湿模式’，系统该调用什么样的温湿度修正系数？选‘北方干燥模式’又该用多少？这些都得靠数据说话。”

林默看着桌上的方案，语气坚定：“数据是关键，我们必须先收集全国主要糕点生产城市的气候数据。李萌萌，你之前负责过用户调研，对各地的糕点生产情况比较熟悉，这次就由你牵头收集数据，重点筛选10个糕点生产集中、气候代表性强的城市，比如南方的杭州、广州，北方的北京、西安，中部的武汉、成都，还有东部的上海、青岛，确保覆盖不同气候类型。”

李萌萌立刻挺直腰板，眼中闪过一丝兴奋。之前她主要负责运营客服和样本整理工作，这次参与数据收集和分析，对她来说是一次全新的挑战：“没问题！我会收集这些城市近3年9-10月的气候数据，包括平均温度、平均湿度、最高温、最低温、湿度波动范围，确保数据的完整性和时效性。”

林默补充道：“除了官方发布的气候数据，你还可以联系我们之前对接过的各地糕点作坊，了解他们实际生产中的车间温湿度控制情况。毕竟气象数据是室外环境，车间内部可能会有空调、加湿器等设备调节，实际生产环境数据才更有参考价值。”

“明白！”李萌萌拿出笔记本，快速记录下工作要点，“我今天就开始联系各地的合作伙伴，同时从气象部门官网下载官方数据，争取明天中午前完成初步收集。”

接下来的一天，李萌萌几乎没离开过电脑。她先登录国家气象信息中心官网，下载了杭州、广州、北京、西安、武汉、成都、上海、青岛、沈阳、昆明10个城市近3年9-10月的气候数据，然后逐一整理成表格。为了获取实际生产环境数据，她又接连拨打了20多个各地糕点作坊的电话，耐心询问他们的车间温湿度控制情况。

“张师傅，您在杭州开糕点作坊多年，每年9-10月生产时，车间里的温度和湿度一般控制在多少啊？”

“杭州这时候又热又潮，室外湿度经常超过70%，车间里必须开除湿机，不然面团发酵太快容易发酸，一般我们会把湿度控制在60%-65%，温度保持在25c左右。”电话那头传来杭州糕点作坊张师傅的声音。

挂了电话，李萌萌立刻在表格中补充：杭州，实际生产车间温湿度：23-26c\/60%-65%。类似的对话在一天内反复上演，她一边记录数据，一边对比官方气象数据和实际生产环境数据，标注出两者的差异。

第二天中午，李萌萌抱着厚厚的数据表格来到车间，兴奋地对团队说道：“数据收集完成了！我整理了10个城市近3年9-10月的气象数据和实际生产车间数据，发现了一个规律：虽然各地室外气候差异很大，但糕点生产车间都会通过人工调节，将温湿度控制在一个相对稳定的范围内，只是不同地区的调节目标不同。”

她将数据表格投影在白板上：“大家看，近3年9-10月，这10个城市的平均温度在15-28c之间，平均湿度在40%-75%之间。按温湿度区间可以分为3类环境：第一类是低温低湿，以北京、沈阳为代表，平均温度15-20c，平均湿度40%-50%；第二类是中温中湿，以武汉、成都为代表，平均温度20-25c，平均湿度50%-65%；第三类是高温高湿，以杭州、广州为代表，平均温度25-28c，平均湿度65%-75%。这个分类基本能覆盖全国大部分糕点生产地区的环境情况。”

苏晚看着表格中的数据，满意地点点头：“这个分类很合理！我们可以为每类环境预设对应的‘温度-湿度修正参数’。比如低温低湿环境下，面团水分蒸发慢，湿度传感器检测数据可能偏高，修正参数就要适当下调湿度合格范围；高温高湿环境下，水分蒸发快，修正参数就要适当上调湿度合格范围。”

陈曦接过数据表格，开始推导各类环境的预设参数：“我们以之前的温度-湿度修正公式为基础，结合不同环境的温湿度区间，计算出对应的基准修正参数。比如低温低湿环境（15-20c\/40%-50%），基准温度取18c，比原基准温度20c低2c，按公式计算，湿度合格范围上下限各升高0.8%，即45.8%-50.8%；高温高湿环境（25-28c\/65%-75%），基准温度取26c，比原基准温度高6c，湿度合格范围上下限各降低2.4%，即42.6%-47.6%；中温中湿环境（20-25c\/50%-65%），基准温度取22c，湿度合格范围上下限各降低0.8%，即44.2%-49.2%。”

为了确保参数的准确性，苏晚拿出之前收集的不同地区传统手测数据，与陈曦推导的预设参数进行对比验证：“我之前联系各地糕点老师傅，收集了他们的传统手测经验。比如北京的老师傅说，9-10月生产时，面团湿度要比夏天高一点才合格，这和我们推导的低温低湿环境湿度合格范围升高的结论一致；广州的老师傅则说，这个季节面团湿度要稍低一些，避免发酵过度，也和我们的高温高湿环境参数设置相符。”

参数确定后，小王立刻投入到程序编写中。他在之前搭建的框架基础上，将3类环境的预设参数嵌入系统，同时添加了“城市选择”功能：用户可以通过设备的触摸屏，直接选择自己所在的城市，系统会自动识别该城市所属的环境类型，调用对应的修正参数；如果用户所在城市不在预设列表中，还可以手动选择环境类型，确保覆盖所有用户场景。

“程序编写完成！”两天后，小王兴奋地向团队汇报，“我已经将3类环境的预设参数固化到系统中，‘城市选择’功能也已实现，操作非常便捷。用户只需在触摸屏上点选所在城市，系统1秒内就能完成参数匹配，完全不影响检测速度。”

接下来，团队开始对“环境适应模式”进行全面测试。他们模拟10个城市的实际生产环境，在车间内通过空调、加湿器、除湿机调节温湿度，然后用对应的样本进行检测，验证不同环境模式下的设备精度。

“模拟北京环境（18c\/45%），启动低温低湿模式，测试30组样本！”林默下达测试指令。