第278章 参数库拓展杂粮品类（1/2）

林记“中小店经营赋能平台”上线成效显着，200家客户通过原料集采服务降低成本，80家客户借助外卖代运营实现线上销量翻倍，租赁客户续约意愿飙升至98%。李萌萌忙着扩大集采范围，将包装材料、生产工具纳入平台体系，新增3家供应商合作；陈曦团队完成“糕小默2.0”设备的“原料适配模式”升级，支持集采原料参数自动匹配；苏晚则牵头推进“新品配方库”筹备，已对接云南、浙江5位老匠人，收集到12个传统糕团新品配方。林记“设备+服务+经营赋能”的全链路生态已初具规模，行业影响力持续领跑。

就在团队稳步推进各项业务时，青海玉树的青稞糕店客户再次联系苏晚，带来了新的需求：“苏老师，自从用了林记的设备和集采原料，我的青稞糕口感稳定了不少，现在很多游客都专门来买，想再新增2种青稞糕口味。但我试了好几次，要么口感偏硬，要么黏牙，你们的参数库能不能新增青稞糕的专属参数？还有周边几家做荞麦糕的小店，也想换林记的设备，就是担心参数适配问题。”

苏晚立刻将需求反馈给林默。结合经营赋能平台的客户需求调研数据，她发现：随着健康消费趋势兴起，45%的客户有拓展杂粮糕团品类的意愿，其中西北区域的客户对青稞、荞麦糕团需求最迫切，华东区域客户则关注燕麦、藜麦品类。“杂粮糕团是未来的市场增长点，拓展参数库的杂粮品类，不仅能满足现有客户需求，还能吸引更多西北、西南区域的杂粮小店，进一步扩大市场覆盖范围。”苏晚在团队会议上说道。

林默当即拍板：“优先推进青稞、荞麦等核心杂粮品类的参数适配工作，由苏晚团队负责工艺数据收集与量化，陈曦团队负责设备视觉识别优化与参数调试，务必在1个月内完成参数库更新。”可当两个团队正式启动工作后，两大难题很快浮出水面，让项目推进陷入停滞。

第一个难题是“杂粮工艺数据缺乏量化标准”。苏晚团队虽通过行业协会联系到青海当地3位经验丰富的老匠人，对方愿意提供青稞、荞麦糕团的传统配方，但核心工艺参数全靠“手感、经验”判断，难以转化为设备可识别的量化数据。比如老匠人制作青稞糕时，青稞粉与面粉的配比“凭感觉加，多了少了都不行”，发酵时间“看天气定，天热少等会，天冷多放会”，蒸制温度“靠灶火颜色判断，红火就调小，红火就加大”。

“我们做了一辈子青稞糕，从来不用秤，抓一把就知道够不够，面团粘不粘手就知道湿度合不合适。”最年长的马老匠人说道，他演示制作青稞糕时，仅凭手指按压面团的回弹力度，就判断出发酵是否到位，可这种“经验性判断”，苏晚团队根本无法直接转化为参数。更棘手的是，不同老匠人的配方和工艺存在差异，比如马老匠人做青稞糕时青稞粉占比偏高，另一位张老匠人则偏爱低占比，两人的成品口感却都备受认可，这让团队难以确定统一的基础参数模板。

第二个难题是“设备视觉识别易误判，参数适配难度高”。陈曦团队将青稞、荞麦面团放入“糕小默2.0”设备进行测试时发现，杂粮面团的“黏性、吸水性”与普通面粉差异极大：青稞粉吸水性比普通面粉高20%，按普通面粉的加水比例调配，面团会过于干硬；荞麦粉黏性极强，搅拌不充分易结块，搅拌过度又会导致口感发黏。更关键的是，设备的视觉识别系统会将青稞、荞麦颗粒误判为杂质，触发“原料异常报警”，导致设备停机。

“设备视觉识别系统的颗粒特征库中，只有普通面粉的颗粒数据，青稞颗粒直径0.5-1mm、颜色浅黄，荞麦颗粒直径0.3-0.8mm、颜色深褐，这些特征与石子、灰尘等杂质的特征相似度较高，所以会出现误判。”陈曦团队的技术人员解释道，测试数据显示，设备对青稞颗粒的误判率达20%，荞麦颗粒误判率达18%，根本无法满足正常生产需求。若不解决识别问题，即便工艺参数量化完成，设备也无法正常运行。

“杂粮参数适配的核心是‘经验量化+设备适配’，我们分两步走，苏晚团队攻克工艺数据量化难题，陈曦团队同步解决设备识别与参数调试问题，两边联动推进。”林默在项目推进会上明确分工，同时协调资源：为苏晚团队配备专业的实验设备，邀请老匠人到林记总部开展联合实验；给陈曦团队追加研发预算，支持颗粒特征库升级与设备适应性测试。

针对“工艺数据缺乏量化标准”的难题，苏晚团队制定了“联合实验+感官数据转化”的解决方案，与3位青海老匠人开展为期3天的联合实验。第一步是“基础配方量化”，苏晚团队用电子秤（精确到0.1g）、量杯等专业工具，将老匠人的“凭感觉配料”转化为精确的配比数据。比如马老匠人的青稞糕配方，经过反复称重记录，确定基础配比为：青稞粉40%、普通面粉60%、白糖8%、酵母0.5%、水45%。

为了覆盖不同口感需求，团队还测试了不同配比组合：青稞粉占比30%时，成品口感偏细腻，适合南方客户；占比50%时，成品有浓郁的青稞香气，更受西北客户喜爱；占比60%时，成品口感偏硬，适合做零食糕团。苏晚团队将这些配比数据逐一记录，形成“青稞糕配比参数表”，标注不同配比对应的口感特点，方便客户根据自身需求选择。

第二步是“关键工艺参数量化”，团队用湿度计、计时器等设备，记录发酵时间、蒸制温度、搅拌速度等关键参数。比如在发酵环节，团队将环境温度控制在25c，测试不同发酵时间的面团状态：发酵3小时，面团体积膨胀1.5倍，按压回弹较慢，成品口感偏酸；发酵4小时，面团体积膨胀2倍，按压回弹快，成品口感松软；发酵5小时，面团体积膨胀过度，按压易塌陷，成品口感发黏。结合老匠人的“按压回弹”经验判断，最终确定“发酵时间4小时±0.5小时”为最佳区间。

第三步是“感官数据转化”，将老匠人的“手感、视觉判断”转化为可量化的指标。苏晚团队让老匠人在制作过程中，实时描述面团状态，同时用专业设备测量对应数据：老匠人说“面团不粘手、表面光滑”时，面团湿度为45%±2%；说“面团拉丝、有弹性”时，搅拌速度为中速、搅拌时间为8分钟；说“糕体熟透、香气浓郁”时，蒸制温度为100c、蒸制时间为15分钟。经过3天实验，团队共收集20组有效数据，形成“青稞糕基础参数模板”“荞麦糕基础参数模板”，涵盖不同配比、不同工艺环节的量化参数。

“老匠人的经验是宝贵的财富，我们的工作就是把这些‘隐性经验’转化为‘显性数据’，让更多中小店能复制这种口感。”苏晚说道，她还将实验过程制作成“工艺量化手册”，详细记录实验步骤、数据来源、参数调整逻辑，为后续拓展其他杂粮品类提供参考。老匠人马师傅看着量化后的参数，感慨道：“以前我们的手艺只能口传心授，现在有了这些数据，就算是年轻人也能快速学会做青稞糕，真是太好了！”

针对“设备视觉识别易误判、参数适配难度高”的难题，陈曦团队制定了“颗粒特征库升级+适应性测试”的解决方案。第一步是“颗粒特征库升级”，团队采集100张青稞颗粒、100张荞麦颗粒的高清图片，涵盖不同大小、不同角度、不同光照条件下的颗粒形态，标注关键特征：青稞颗粒直径0.5-1mm、颜色浅黄、表面有细微纹路；荞麦颗粒直径0.3-0.8mm、颜色深褐、呈三角形。

技术人员将这些特征数据录入设备视觉识别系统，优化识别算法，通过“颗粒大小、颜色、形状”三个维度，区分杂粮颗粒与杂质：石子直径多大于1mm、颜色偏灰黑、表面光滑；灰尘颗粒直径小于0.1mm、颜色均匀；这些特征与青稞、荞麦颗粒有明显差异。经过算法优化，设备对青稞颗粒的误判率从20%降至1.2%，荞麦颗粒误判率从18%降至1.5%，彻底解决了“原料异常报警”的问题。

第二步是“设备参数适应性调试”，陈曦团队结合苏晚团队提供的工艺量化数据，对“糕小默2.0”设备的参数进行针对性调整。针对青稞粉吸水性高的特点，将加水环节的参数调整为“分两次加水，第一次加总水量的70%，搅拌3分钟后，再加入剩余30%的水”，避免面团干硬；针对荞麦粉黏性强的特点，将搅拌速度调整为“低速搅拌5分钟，中速搅拌3分钟”，防止面团结块或搅拌过度。