第103章 攻坚伊始（1/2）

“智能自適应內核”预研小组的工作，在看似枯燥的数据整理中，逐渐触及了深水区。

小李工和他的团队花了近一个月时间，才勉强將过去十几个重要项目的关键调试记录、故障报告初步电子化並分类归档。这仅仅是第一步。当他们试图从这些海量、零散且格式不一的记录中，提炼出共性的数学模型和专家规则时，真正的挑战出现了。

“李总，问题比预想的复杂。”小李工在项目周会上，眉头紧锁地匯报，“就拿『振动抑制』这一项来说。信达项目的高频微振、省城衝压车间的低频大惯量衝击、还有光学拋光设备那种隨机性很强的工艺振动……虽然表现都是『抖』，但源头特性、传递路径、对加工精度的影响机理，差异极大。我们现有的补偿算法，大多是针对特定场景『试出来』、『调出来』的，里面掺杂了大量工程师的个人经验和『手感』。要把它抽象成一套通用的、可配置的、带自学习能力的核心算法框架……感觉无从下手。”

会议室的白板上画满了各种振动波形示意图、传递函数框图，以及试图连接它们的问號。空气有些凝滯。从各个现场抽调来的工程师们，面对自己亲手解决过的问题，却发现当要把这些“手艺”变成“科学”时，竟如此困难。

李卫东静静地听著，手指轻轻敲击桌面。他知道，团队遇到了从“经验驱动”向“理论结合经验驱动”升级的第一个，也是最重要的认知瓶颈。这不是靠加班或者加大投入就能立刻解决的，它需要思维方式的转变和方法论的突破。

“感到无从下手，是正常的。”李卫东打破了沉默，走到白板前，“这说明我们开始触碰真正核心的问题了。以前我们是一个个解决具体的『病』，现在是尝试归纳『病理学』，建立『诊断手册』。这当然难。”

他擦掉一部分凌乱的线条，画了一个简单的三层结构图。“我们先不追求一步到位的『通用解』。第一步，能不能先聚焦？比如，优先攻克『周期性负载扰动』这一类最常见、也相对容易建模的问题？把我们在冲床、注塑机辅助装置上积累的数据和算法，进行彻底的梳理和数学重构。”

他看向其中一位从省城来的、处理过大量衝压设备问题的张工程师：“老张，你牵头，成立一个『周期性扰动建模』子小组。任务不是马上写新算法，而是做三件事：第一，把歷史上所有成功抑制了周期性扰动的案例，其负载特性、设备参数、补偿器参数、最终效果，列成一个超大的表格。第二，尝试用经典控制理论（比如频域分析、扰动观测器理论）去解释，为什么当时那组参数有效。第三，找出那些理论解释不了，但实际就是有效的『黑箱』经验，把它们单独標记出来。”

老张眼睛一亮：“李总，您这个法子好！先分类，再找规律，实在找不著的承认它是『特例』先放著。这样至少能把一部分经验『白箱化』！”

“对。”李卫东点头，“其他类型的扰动，比如隨机扰动、非线性摩擦，也按这个思路，分门別类，成立子小组，慢慢啃。我们不求快，但每一步都要走得扎实，要能说清楚『为什么』。这个梳理过程本身，就是对我们现有技术体系的一次深度体检和升级。”

他转向小李工：“你负责总体协调和平台搭建。思考一下，未来我们这个『內核』，应该以什么形式存在？是嵌入到控制器里的一个固化算法库？还是一个可以远程配置、甚至在线更新的软体模块？它的接口应该如何设计，才能既灵活又可靠？”

思路被打开，会议室的气氛活跃起来。大家开始討论具体的技术路径和分工。虽然前路依然漫长，但至少有了清晰的、可执行的阶段性目標。

与此同时，胡厂长那边的供应链“立木”工程，也遇到了现实的“地基”问题。在考察一家潜在的精密丝槓副第二供应商时，对方展示了漂亮的生產车间和齐全的检测报告，样品精度也完全达標。但当胡厂长提出要查看其生產关键部件——螺母的精密磨削工序的连续过程能力指数（cpk）报告时，对方却含糊其辞，最终拿出的数据经不起推敲。

“核心工艺的稳定性和一致性，光看样品和最终检测不够。”胡厂长在匯报时感慨，“这些数据才是真正的『地基』。但很多国內厂家，要么没有系统收集这些数据，要么不愿意拿出来。我们想建立高可靠供应链，就得帮他们，甚至逼他们建立这套质量过程控制体系。这投入可就大了，而且见效慢。”

李卫东沉吟道：“这是绕不过去的坎。这样，老胡，对於这类核心部件供应商，我们可以考虑签订长期合作协议，甚至预付部分研发支持费用，派驻我们的质量工程师，协助他们建立关键工序的spc（统计过程控制）系统。短期內成本增加，但一旦成功，我们获得的將是长期稳定的、高质量的货源，以及更深的绑定关係。这件事，可以和『深度服务』战略结合起来看，都是『重投入、筑高墙』。”