第284章 试产合格率偏低（1/2）

柔性机械爪的供应危机暂时得到缓解，陈曦团队以首月2500元\/个的采购价锁定了首批500个部件，“糕小默2.0”的量产筹备工作得以继续推进。与此同时，自主研发小组也在紧锣密鼓地开展工作，硬件工程师小王已完成柔性机械爪的初步结构设计，正在进行样品的核心部件组装；新供应商a公司按约定优化样品，承诺10天后提交改进版本。林默划拨的20万元专项研发资金已全部到账，高校技术专家也已完成首次技术指导，为自主研发指明了优化方向。

苏晚团队和李萌萌团队的工作同样进展顺利。“健康糕团配方模块”已完成8款低糖、无添加糕团的配方测试，其中3款通过联盟成员试销验证，市场反馈良好；《传统糕团特色产品名录》完成资料完善，正式提交行业协会进行地理标志认证复审；王会长推动联盟升级为“市级传统糕点协会”的审批工作进入公示阶段，预计公示结束后即可完成升级备案。整个林记团队都处于高效运转的状态，所有人都在为“月产500台”的量产目标全力冲刺。

为确保量产工作万无一失，陈曦团队决定先启动100台“糕小默2.0”的试产工作，重点验证生产线的组装效率、质量控制流程及核心部件的匹配稳定性。按照试产计划，100台设备将在10天内完成组装，随后进入全面检测阶段，检测合格后再启动大规模量产。“试产是量产前的最后一道防线，必须严格把控每一个环节，确保所有设备都符合99%的合格率标准。”陈曦在试产启动会议上强调，同时制定了详细的试产流程规范和质量检测标准。

生产线很快进入全速运转状态，工人们按照既定流程有序开展部件组装、线路连接、系统调试等工作。陈曦每天都泡在生产车间，实时监控生产进度，及时解决组装过程中出现的问题。自主研发小组则利用试产间隙，继续推进柔性机械爪的样品制作，小王带领团队成员加班加点，攻克了柔性材质与金属骨架的贴合难题，样品组装进度已完成60%。一切似乎都在朝着预期的方向发展。

10天后，100台“糕小默2.0”试产完成，随即进入全面检测阶段。检测团队按照量产质量标准，对每台设备的核心性能指标进行逐一测试，包括糕团制作合格率、设备故障率、联盟工艺适配模式稳定性等。然而，检测结果却让所有人都陷入了焦灼——100台试产设备中，有15台设备的“视觉识别模块”出现明显故障，试产合格率仅为85%，远低于量产要求的99%标准。

检测人员将故障设备的具体表现汇总上报：一是“无法准确识别枣泥、豆沙等深色馅料”，在测试中，这15台设备对枣泥馅料的识别准确率仅为65%，对豆沙馅料的识别准确率为70%，远低于标准要求的99%；二是“误将坚果碎判定为杂质”，在制作芝麻糕、核桃糕时，设备的视觉识别模块会将添加的坚果碎误判为杂质，触发自动剔除机制，导致原料浪费和生产中断。“要是这些故障设备流入市场，交付给联盟成员使用，肯定会出现馅料识别错误、糕团品质不稳定的问题，不仅会影响成员的正常经营，还会严重损害林记的品牌口碑。”检测组长忧心忡忡地说道。

更棘手的是，距离与柔性机械爪供应商约定的协商时间仅剩15天，试产进度的延误可能会影响后续的量产计划。“现在的核心问题是，排查故障原因需要拆解故障模块，这个过程至少需要3-5天，很可能会延误试产进度，与我们的缓冲期冲突。”团队成员小李说道，他是负责视觉识别算法的工程师，面对这样的故障，内心满是自责。陈曦立即召集团队核心成员召开紧急会议，商讨应对策略。

“故障必须解决，而且要尽快解决，绝不能带着问题进入量产阶段。”陈曦坚定地说道，“我们可以兵分两路，一路负责拆解故障模块，定位故障原因；另一路负责优化现有检测流程，避免后续出现类似问题。同时，要同步联系视觉识别模块供应商，追究相关责任。”在陈曦的部署下，团队迅速制定了“故障原因定位、供应商追责、临时补救与长期优化”的多维度应对策略，一场围绕视觉识别模块故障的攻坚战正式打响。

应对策略的第一步是“快速拆解分析，精准定位故障原因”。陈曦挑选了10台故障最严重的设备，组建专项拆解小组，由小李牵头，联合硬件工程师小王共同开展工作。拆解小组制定了详细的拆解计划，从模块外壳、线路连接、核心部件到镜头组件，逐一进行拆解分析，重点排查视觉识别模块的硬件问题和算法匹配问题。

拆解工作紧锣密鼓地开展，团队成员连续两天两夜奋战在实验室。他们利用专业检测仪器，对视觉识别模块的核心部件进行逐一检测，包括图像传感器、镜头组件、数据处理芯片等。经过反复测试和分析，团队最终锁定了故障根源：问题出在视觉识别模块的“镜头滤镜涂层厚度不均”。检测数据显示，故障模块的镜头滤镜涂层厚度偏差达到0.05mm，远超标准允许的0.01mm偏差范围，这导致深色馅料的反射光吸收不足，图像传感器无法捕捉清晰的馅料图像，进而导致识别算法无法精准匹配；同时，涂层厚度不均还会影响图像的清晰度，导致设备将坚果碎误判为杂质。

“这个结论完全符合测试数据，我们通过专业仪器模拟不同涂层厚度的成像效果，发现当涂层厚度偏差超过0.03mm时，深色物体的识别准确率会下降30%以上。”小李兴奋地说道，经过两天的奋战，故障原因定位准确率达到100%，为后续的补救工作奠定了基础。陈曦立即安排团队整理故障分析报告，详细记录故障表现、拆解过程、检测数据和原因分析，为后续的供应商追责提供有力依据。

应对策略的第二步是“供应商追责与改进”。陈曦亲自致电视觉识别模块供应商负责人，将故障分析报告发送给对方，明确指出模块存在的质量问题，要求其3天内提供“滤镜涂层厚度检测报告”，解释故障原因，并提出相应的改进措施。“我们采购的视觉识别模块明确要求镜头滤镜涂层厚度偏差≤0.01mm，现在出现如此严重的质量问题，你们必须承担相应的责任。”陈曦语气坚决地说道。

供应商负责人在查看故障分析报告后，承认了产品存在质量问题，表示会立即组织技术团队进行整改，并承诺3天内提供详细的检测报告和改进方案。同时，供应商还承诺，后续每批次产品都将附带“滤镜涂层厚度检测报告”，确保产品符合质量标准，否则林记有权拒绝收货。经过协商，供应商同意免费为15台故障设备提供合格的镜头组件，并承担相应的运输成本，有效降低了林记的损失。

在完成供应商追责后，团队立即启动“临时补救与长期优化”工作。临时补救方面，针对15台故障设备，团队制定了“更换组件+算法校准”的修复方案。小王团队负责更换合格滤镜涂层的镜头组件，确保镜头涂层厚度偏差控制在0.01mm以内；小李团队则负责重新校准视觉识别算法，结合更换后的镜头成像特点，优化算法的图像处理参数，提升深色馅料的识别准确率。

修复工作完成后，团队对15台设备进行了全面测试。测试结果显示，设备对枣泥、豆沙等深色馅料的识别准确率提升至98%，对坚果碎的误判率降至0.2%以下，修复后设备的合格率达到98%。考虑到量产要求的合格率为99%，陈曦决定将这15台修复后的设备作为“备用设备”暂存，用于后续的设备维修和应急调配，不直接纳入首批量产交付名单。

长期优化方面，陈曦重点推进“全流程质检前置”工作。他意识到，之前的质检节点设置在“试产结束后”，一旦出现大规模故障，会造成大量的时间和成本浪费。为此，团队在试产环节新增“视觉识别专项检测”流程，将质检节点从“试产结束后”提前至“模块组装后”。具体检测标准如下：每台设备的视觉识别模块组装完成后，需进行5种常见馅料（枣泥、豆沙、芝麻、花生、核桃）的识别测试，每种馅料的识别准确率≥99.5%才算合格；同时，新增镜头滤镜涂层厚度检测环节，使用专业仪器对每台设备的镜头组件进行检测，确保涂层厚度偏差符合标准要求。