氣氛與歐洲的緊張截然不同,帶著一種階段性目標達成後的輕鬆與亢奮。白板上畫著一個大大的、有些粗糙的蛋糕圖案,上面寫著“50臺!”。
陳敏正站在前面,做“諦聽”V1.0首批小批次產總結簡報。
“……截至今天,五十臺‘諦聽’V1.0基礎版,全部完成最終組裝、72小時老化測試和出廠校準。其中,三十臺已按合同發往歐洲(十臺TurboFix,二十臺其他首批種子客戶),十五臺發往國內三家戰略合作伙伴試用,剩餘五臺作為備用機和內部測試機。”她臉上帶著倦色,但眼睛很亮,“硬體故障率在老化測試中控制在0.5%以下,軟體V1.1版本(包含從‘九天’測試中反饋的部分演算法最佳化)已透過遠端推送完成首批二十臺的升級,執行穩定。”
會議室裡響起一陣掌聲。
老趙站起來補充:“成本控制基本達到預期。分散式增強套件的樣機也出來了,正在做最後的環境測試。如果市場有需求,下個月可以開始小批次試產。”
林海坐在後排,微笑聽著。他剛從“九天”專案組回來,身上還帶著西北的風塵。
掌聲稍歇,陳敏的表情卻變得認真起來:“但是,根據我們與歐洲和國內試用客戶的初步溝通反饋,隨著裝置數量增加,幾個新問題開始浮現。”
她切換PPT頁面:
“第一,資料孤島問題。每個客戶現場的‘諦聽’裝置獨立執行,資料儲存在本地。我們只能透過定期人工收集或客戶主動上傳的方式獲取資料,用於演算法迭代和案例研究。效率低,資料不連續,難以進行跨客戶、跨工藝的宏觀分析。”
“第二,遠端支援與診斷效率。當裝置出現複雜報警或需要引數最佳化時,我們的工程師往往需要客戶拍影片、導資料、發郵件,溝通成本高,問題解決慢。”
“第三,客戶端的深度分析需求。像TurboFix的魯道夫先生、甚至U的施密特先生,他們不滿足於看‘健康度百分比’,他們希望能自己呼叫原始資料,做更深入的分析,或者將我們的資料與他們自己的S(製造執行系統)、質量管理系統進行整合。”
她放出一張簡單的架構圖:“所以,我和團隊認為,是時候開始規劃和開發一個雲端資料分析與服務平臺的雛形了。這不是一個簡單的資料收集器,而是一個能夠實現裝置遠端管理、資料集中儲存與智慧分析、工藝模型持續最佳化、併為客戶提供定製化資料服務和API介面的工業物聯網平臺。這是我們產品從‘單機硬體’向‘系統服務’演進的關鍵一步,也是支撐‘燧人大腦’長遠願景的基礎設施。”
會議室裡安靜下來。輕鬆的氣氛被這個龐大而複雜的新議題沖淡了。
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