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第54章 扩张之痛

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"又一条生产线出问题了!"凌晨三点,生产主管冲进实验室,"良品率突然跌到50%以下,完全无法满足订单需求。"

林默正在和李明远讨论新一代量子芯片的设计方案:"是上次的材料问题?"

"不是。"生产主管摇头,"这次是工艺问题。工人培训速度跟不上扩张节奏,出现大量操作失误。"

随着订单量暴增,公司紧急扩建了五条生产线。但技术工人的培训远比设备采购困难,尤其是在量子芯片这种高精尖领域。

"让我看看具体数据。"林默调出生产报告,仔细研究着每条生产线的表现。

陈芸也带来了分析:"最近一周,新招工人的操作失误率是老员工的三倍。关键工序的合格率更是只有30%。"

"这样下去,别说新订单,连存量订单都完不成。"张明担忧地说。

正讨论着,苏晓月匆匆走来:"情况更糟了。媒体已经注意到我们的交付延迟,有用户在社交平台抱怨等待时间过长。"

"竞争对手也在抓这个机会。"杨立补充道,"星云科技放出消息,说他们的替代产品即将上市,交货期只需要两周。"

林默沉思片刻:"李总,还记得之前做的智能辅助系统吗?"

"您是说......"李明远眼前一亮,"用量子计算来指导生产?"

"没错。"林默说,"既然人工培训跟不上,那就让AI来协助。"

原来团队早就在开发一套基于量子计算的智能制造系统。通过实时分析生产数据,系统能够精确指导每个工序的操作要点。

"但开发还没完成......"李明远有些担心。

"现在就是最好的测试机会。"林默说,"先在一条生产线上试点。"

很快,实验开始了。新系统通过传感器实时采集工人的操作数据,并给出及时反馈。比如在关键的芯片封装环节,系统会通过AR眼镜显示最佳操作路径。

"太神奇了!"一位新员工惊叹道,"就像有个经验丰富的师傅在旁边指导。"

效果立竟见效。有了AI辅助,新工人的合格率迅速提升到80%以上。

但新的问题又出现了。老员工们开始抱怨,说这套系统太机械,限制了他们发挥经验的空间。

"这就是扩张中最难的部分。"杨立说,"如何平衡效率和灵活性,标准化和个性化。"

"所以系统要再进化。"林默说,"不是简单的指令发放,而是要学习和适应每个工人的操作习惯。"

李明远明白了:"用量子计算的自适应算法,让系统成为真正的'智能师傅'?"

"没错。每个工人都有自己的技术特点。"林默解释,"系统要能识别这些特点,并据此优化工艺流程。"

这个想法让整个团队兴奋起来。很快,新的开发方案就确定了:系统不再强制统一的标准动作,而是为每个工人定制最适合的操作方式。

"林总!"陈芸突然叫道,"您得看看这个数据异常。"

在分析生产数据时,他们意外发现一些老工人的操作方式虽然不标准,但效率反而更高。

"这些都是宝贵的经验!"李明远说,"我们可以让系统学习这些技巧,形成新的最佳实践。"

标准化与个性化的矛盾,在量子计算的加持下找到了平衡点。系统在确保基本规范的同时,也为创新预留了空间。

"还有个发现。"张明说,"通过分析操作数据,系统居然预判出了一些潜在的工艺改进点。"

这个意外收获让林默想到了更多可能:"也许我们该建立一个更大的数据平台,连接整个供应链。"

正说着,苏晓月带来新消息:"媒体报道很正面,说我们用技术创新解决了制造业的老大难问题。"

"订单继续增加。"陈芸补充道,"特别是一些传统制造企业,对我们的智能制造系统很感兴趣。"

"这倒是个新的市场机会。"杨立说。

林默走到白板前,开始规划新的战略:不仅要解决自身的扩张难题,还要把解决方案推广到整个制造业。

"这是要变挑战为机遇?"苏晓月问。

"制造业的转型升级是大趋势。"林默说,"与其单打独斗,不如打造一个智能制造生态。"

实验室里,新一代智能制造系统的开发正在紧张进行。来自生产一线的数据源源不断地输入,系统的算法也在持续进化。

"林总。"李明远拿着最新的测试报告走来,"系统在处理多任务调度时,出现了一个有意思的现象......"

监控屏幕上,五条生产线正在满负荷运转。曾经的扩张之痛,正在变成推动技术创新的动力。

陈芸的电脑突然发出警报:"检测到异常数据流,好像有人在试图......"

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