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第二百一十九章:传播的种子(3)

人,说话直来直去,“效果确实有,但问题也不少。最大的问题是——‘水土不服’。”

望城抬起头:“具体指什么?”

“我们厂那台德国进口的导轨磨床,导轨材料是特殊合金钢,硬度比你们‘701’用的普通铸铁高30%。”刘科长拿出一份测试报告,“按你们提供的刮研参数,我们的老师傅试了,刀刃磨损特别快,刮出来的表面光洁度也达不到要求。”

南京的周工补充:“我们遇到的是另一个问题。你们的数据是基于王师傅的手法特征提取的,但我们的工人平均年龄更年轻,身高、臂长、力量分布都不同。直接套用那些动作参数,有些人反而学不会了。”

沈阳的年轻助理小声说:“我们厂主要是观念问题。有些老师傅不愿意‘被数字化’,觉得这是对他们手艺的不尊重。”

三个问题,像三块石头,砸进了原本平静的水面。小赵有些着急:“可是我们的算法是经过严格验证的,数据也是反复校准过的”

“算法没错,数据也没错。”望城打断他,语气平静,“错在我们只做了第一步——把一个人的经验数字化。但真正的传承,需要第二步、第三步。”

他站起身,走到白板前,画了三个圈:“王师傅的经验,是第一个圈。我们把它数字化,是第二个圈。但现在需要第三个圈——本地化适配。”

“什么意思?”三位访客同时问。

“意思是,”望城在三个圈之间画上连线,“我们不能给全国提供一个‘标准答案’。我们要提供的,是一套‘方法’——如何采集经验、如何提取特征、如何建立模型、如何根据不同的材料、设备、人员,进行参数调整和算法优化。”

他擦掉之前的图,重新画了一个流程:“第一步,数据采集标准化。我们要制定一套统一的传感器规格、采样频率、数据格式。第二步,特征提取模块化。把刮研分解成更小的单元——下刀、切削、收刀——每个单元提取关键特征。第三步,本地化适配工具开发。让各地工厂可以输入自己的条件——材料硬度、设备类型、工人身体参数——系统自动推荐调整方案。”

三位访客的眼睛亮了。刘科长一拍大腿:“这个思路对!给我们工具,教我们方法,我们自己来适配。”

“但这就需要更多的数据样本。”望城转向小赵,“你马上联系‘701’,请王师傅再带几位老师傅,采集不同材料、不同硬度、不同工况下的刮研数据。我们至少需要

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