第1327章 铺路王再现 (第1/2页)

物料齐套率预测模块的准确率必须提升到90%以上，否则生产排程的可靠性会大打折扣。
　　
　　和PLM的集成必须无缝，否则设计变更无法及时同步到生产端，会造成大量废品。
　　
　　现场数据采集的实时性必须保证在秒级，否则产线状态无法精准监控，调度指令会滞后。
　　
　　一个个技术难点，像拦路虎一样挡在面前。
　　
　　但赵宏明不怕。
　　
　　他怕的是人心，是政治，是那些看不见的阻力。
　　
　　现在，陈默把那些阻力暂时搬开了。
　　
　　剩下的，就是真刀真枪地干了。
　　
　　晚上八点，技术部会议室。
　　
　　长方形的会议桌旁坐了十几个人，都是物料齐套率预测模块的核心开发人员和测试人员。
　　
　　赵宏明坐在主位，面前摊开着测试报告和代码评审记录。
　　
　　“谁先说说，那2.7个百分点的差距，到底差在哪？”他开口，语气平静，但透着压力。
　　
　　负责算法开发的工程师小刘站了起来，有些紧张：
　　
　　“赵总，我们分析过了，主要问题是数据源的质量。
　　
　　工厂那边的物料库存数据，有20%左右是手工录入的，存在延迟和错误。
　　
　　这些脏数据进了模型，就会拉低预测准确率。”
　　
　　“解决方案呢？”赵宏明问。
　　
　　“我们想了两个方案。”小刘说：
　　
　　“第一，推动工厂完善数据采集流程，尽量用扫码、RFID等自动化的方式，减少手工录入。
　　
　　第二，在算法层增加数据清洗和纠错模块，自动识别并修正异常数据。”
　　
　　“第一个方案，需要客户配合，周期长。”赵宏明摇头，“第二个方案，你们做过验证吗？纠错模块的准确率能到多少？”
　　
　　小刘看向旁边的算法专家老张。
　　
　　老张推了推眼镜：
　　
　　“我们做了小样本测试，纠错准确率大概在85%左右。
　　
　　但问题在于，如果纠错模块本身判断错了，反而会引入新的错误，导致预测结果更差。”
　　
　　“所以这两个方案，都不靠谱。”赵宏明一针见血。
　　
　　会议室里安静下来。
　　
　　“我换个思路。”赵宏明在白板上画了个图。
　　
　　“物料齐套率预测，本质上是基于历史数据和实时数据，对未来物料可用性的判断。
　　
　　数据质量有问题，我们能不能绕过数据，从业务逻辑入手？”
　　
　　他顿了顿：“比如说，工厂里有哪些关键的物料瓶颈？这些瓶颈物料的供应规律是什么？生产计划排程的时候，有没有可能提前预留缓冲？”
　　
　　几个工程师的眼睛亮了起来。
　　
　　“赵总的意思是，把预测模型从‘纯数据驱动’改成‘数据+规则’双驱动？”老张问。
　　
　　“对。”赵宏明点头。
　　
　　“数据不靠谱的时候，就用业务规则补。
　　
　　规则从哪里来？从一线来。
　　
　　你们明天跟我去西风小马的工厂，找产线主管、物料管理员、计划员聊，把他们的经验变成规则，写进系统里。”
　　
　　“可是......”小刘犹豫，“每个工厂的规则都不一样，这样做出来的系统，会不会太定制化了？”
　　
　　“先解决有没有，再解决好不好的问题。”赵宏明说。
　　
　　

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