物料齊套率預測模組的準確率必須提升到90%以上，否則生產排程的可靠性會大打折扣。
和PLM的整合必須無縫，否則設計變更無法及時同步到生產端，會造成大量廢品。
現場資料採集的即時性必須保證在秒級，否則產線狀態無法精準監控，排程指令會滯後。
一個個技術難點，像攔路虎一樣擋在面前。
但趙宏明不怕。
他怕的是人心，是政治，是那些看不見的阻力。
現在，陳默把那些阻力暫時搬開了。
剩下的，就是真刀真槍地幹了。
晚上八點，技術部會議室。
長方形的會議桌旁坐了十幾個人，都是物料齊套率預測模組的核心開發人員和測試人員。
趙宏明坐在主位，面前攤開著測試報告和程式碼評審記錄。
“誰先說說，那2.7個百分點的差距，到底差在哪？”他開口，語氣平靜，但透著壓力。
負責演算法開發的工程師小劉站了起來，有些緊張：
“趙總，我們分析過了，主要問題是資料來源的質量。
工廠那邊的物料庫存資料，有20%左右是手工錄入的，存在延遲和錯誤。
這些髒資料進了模型，就會拉低預測準確率。”
“解決方案呢？”趙宏明問。
“我們想了兩個方案。”小劉說：
“第一，推動工廠完善資料採集流程，儘量用掃碼、RFID等自動化的方式，減少手工錄入。
第二，在演算法層增加資料清洗和糾錯模組，自動識別並修正異常資料。”
“第一個方案，需要客戶配合，週期長。”趙宏明搖頭，“第二個方案，你們做過驗證嗎？糾錯模組的準確率能到多少？”
小劉看向旁邊的演算法專家老張。
老張推了推眼鏡：
“我們做了小樣本測試，糾錯準確率大概在85%左右。
但問題在於，如果糾錯模組本身判斷錯了，反而會引入新的錯誤，導致預測結果更差。”
“所以這兩個方案，都不靠譜。”趙宏明一針見血。
會議室裡安靜下來。
“我換個思路。”趙宏明在白板上畫了個圖。
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