柔性机械爪的供应危机暂时得到缓解，陈曦团队以首月2500元\/个的采购价锁定了首批500个部件，“糕小默2.0”的量产筹备工作得以继续推进。与此同时，自主研发小组也在紧锣密鼓地开展工作，硬件工程师小王已完成柔性机械爪的初步结构设计，正在进行样品的核心部件组装；新供应商A公司按约定优化样品，承诺10天后提交改进版本。林默划拨的20万元专项研发资金已全部到账，高校技术专家也已完成首次技术指导，为自主研发指明了优化方向。
苏晚团队和李萌萌团队的工作同样进展顺利。“健康糕团配方模块”已完成8款低糖、无添加糕团的配方测试，其中3款通过联盟成员试销验证，市场反馈良好；《传统糕团特色产品名录》完成资料完善，正式提交行业协会进行地理标志认证复审；王会长推动联盟升级为“市级传统糕点协会”的审批工作进入公示阶段，预计公示结束后即可完成升级备案。整个林记团队都处于高效运转的状态，所有人都在为“月产500台”的量产目标全力冲刺。
为确保量产工作万无一失，陈曦团队决定先启动100台“糕小默2.0”的试产工作，重点验证生产线的组装效率、质量控制流程及核心部件的匹配稳定性。按照试产计划，100台设备将在10天内完成组装，随后进入全面检测阶段，检测合格后再启动大规模量产。“试产是量产前的最后一道防线，必须严格把控每一个环节，确保所有设备都符合99%的合格率标准。”陈曦在试产启动会议上强调，同时制定了详细的试产流程规范和质量检测标准。
生产线很快进入全速运转状态，工人们按照既定流程有序开展部件组装、线路连接、系统调试等工作。陈曦每天都泡在生产车间，实时监控生产进度，及时解决组装过程中出现的问题。自主研发小组则利用试产间隙，继续推进柔性机械爪的样品制作，小王带领团队成员加班加点，攻克了柔性材质与金属骨架的贴合难题，样品组装进度已完成60%。一切似乎都在朝着预期的方向发展。
10天后，100台“糕小默2.0”试产完成，随即进入全面检测阶段。检测团队按照量产质量标准，对每台设备的核心性能指标进行逐一测试，包括糕团制作合格率、设备故障率、联盟工艺适配模式稳定性等。然而，检测结果却让所有人都陷入了焦灼——100台试产设备中，有15台设备的“视觉识别模块”出现明显故障，试产合格率仅为85%，远低于量产要求的99%标准。
检测人员将故障设备的具体表现汇总上报：一是“无法准确识别枣泥、豆沙等深色馅料”，在测试中，这15台设备对枣泥馅料的识别准确率仅为65%，对豆沙馅料的识别准确率为70%，远低于标准要求的99%；二是“误将坚果碎判定为杂质”，在制作芝麻糕、核桃糕时，设备的视觉识别模块会将添加的坚果碎误判为杂质，触发自动剔除机制，导致原料浪费和生产中断。“要是这些故障设备流入市场，交付给联盟成员使用，肯定会出现馅料识别错误、糕团品质不稳定的问题，不仅会影响成员的正常经营，还会严重损害林记的品牌口碑。”检测组长忧心忡忡地说道。
更棘手的是，距离与柔性机械爪供应商约定的协商时间仅剩15天，试产进度的延误可能会影响后续的量产计划。“现在的核心问题是，排查故障原因需要拆解故障模块，这个过程至少需要3-5天，很可能会延误试产进度，与我们的缓冲期冲突。”团队成员小李说道，他是负责视觉识别算法的工程师，面对这样的故障，内心满是自责。陈曦立即召集团队核心成员召开紧急会议，商讨应对策略。
“故障必须解决，而且要尽快解决，绝不能带着问题进入量产阶段。”陈曦坚定地说道，“我们可以兵分两路，一路负责拆解故障模块，定位故障原因；另一路负责优化现有检测流程，避免后续出现类似问题。同时，要同步联系视觉识别模块供应商，追究相关责任。”在陈曦的部署下，团队迅速制定了“故障原因定位、供应商追责、临时补救与长期优化”的多维度应对策略，一场围绕视觉识别模块故障的攻坚战正式打响。
应对策略的第一步是“快速拆解分析，精准定位故障原因”。陈曦挑选了10台故障最严重的设备，组建专项拆解小组，由小李牵头，联合硬件工程师小王共同开展工作。拆解小组制定了详细的拆解计划，从模块外壳、线路连接、核心部件到镜头组件，逐一进行拆解分析，重点排查视觉识别模块的硬件问题和算法匹配问题。
拆解工作紧锣密鼓地开展，团队成员连续两天两夜奋战在实验室。他们利用专业检测仪器，对视觉识别模块的核心部件进行逐一检测，包括图像传感器、镜头组件、数据处理芯片等。经过反复测试和分析，团队最终锁定了故障根源：问题出在视觉识别模块的“镜头滤镜涂层厚度不均”。检测数据显示，故障模块的镜头滤镜涂层厚度偏差达到0.05mm，远超标准允许的0.01mm偏差范围，这导致深色馅料的反射光吸收不足，图像传感器无法捕捉清晰的馅料图像，进而导致识别算法无法精准匹配；同时，涂层厚度不均还会影响图像的清晰度，导致设备将坚果碎误判为杂质。
“这个结论完全符合测试数据，我们通过专业仪器模拟不同涂层厚度的成像效果，发现当涂层厚度偏差超过0.03mm时，深色物体的识别准确率会下降30%以上。”小李兴奋地说道，经过两天的奋战，故障原因定位准确率达到100%，为后续的补救工作奠定了基础。陈曦立即安排团队整理故障分析报告，详细记录故障表现、拆解过程、检测数据和原因分析，为后续的供应商追责提供有力依据。
应对策略的第二步是“供应商追责与改进”。陈曦亲自致电视觉识别模块供应商负责人，将故障分析报告发送给对方，明确指出模块存在的质量问题，要求其3天内提供“滤镜涂层厚度检测报告”，解释故障原因，并提出相应的改进措施。“我们采购的视觉识别模块明确要求镜头滤镜涂层厚度偏差≤0.01mm，现在出现如此严重的质量问题，你们必须承担相应的责任。”陈曦语气坚决地说道。
供应商负责人在查看故障分析报告后，承认了产品存在质量问题，表示会立即组织技术团队进行整改，并承诺3天内提供详细的检测报告和改进方案。同时，供应商还承诺，后续每批次产品都将附带“滤镜涂层厚度检测报告”，确保产品符合质量标准，否则林记有权拒绝收货。经过协商，供应商同意免费为15台故障设备提供合格的镜头组件，并承担相应的运输成本，有效降低了林记的损失。
在完成供应商追责后，团队立即启动“临时补救与长期优化”工作。临时补救方面，针对15台故障设备，团队制定了“更换组件+算法校准”的修复方案。小王团队负责更换合格滤镜涂层的镜头组件，确保镜头涂层厚度偏差控制在0.01mm以内；小李团队则负责重新校准视觉识别算法，结合更换后的镜头成像特点，优化算法的图像处理参数，提升深色馅料的识别准确率。
修复工作完成后，团队对15台设备进行了全面测试。测试结果显示，设备对枣泥、豆沙等深色馅料的识别准确率提升至98%，对坚果碎的误判率降至0.2%以下，修复后设备的合格率达到98%。考虑到量产要求的合格率为99%，陈曦决定将这15台修复后的设备作为“备用设备”暂存，用于后续的设备维修和应急调配，不直接纳入首批量产交付名单。
长期优化方面，陈曦重点推进“全流程质检前置”工作。他意识到，之前的质检节点设置在“试产结束后”，一旦出现大规模故障，会造成大量的时间和成本浪费。为此，团队在试产环节新增“视觉识别专项检测”流程，将质检节点从“试产结束后”提前至“模块组装后”。具体检测标准如下：每台设备的视觉识别模块组装完成后，需进行5种常见馅料（枣泥、豆沙、芝麻、花生、核桃）的识别测试，每种馅料的识别准确率≥99.5%才算合格；同时，新增镜头滤镜涂层厚度检测环节，使用专业仪器对每台设备的镜头组件进行检测，确保涂层厚度偏差符合标准要求。
为了确保质检流程的严格执行，陈曦还安排专人负责专项检测工作，建立“检测数据台账”，详细记录每台设备的检测数据、检测人员和检测时间，实现质检流程的可追溯。“全流程质检前置能有效避免后续大规模故障，将问题解决在萌芽阶段，这是保障量产质量的关键。”陈曦说道，经过流程优化，后续试产设备的故障排查效率提升了60%，质量控制更加精准。
此次故障应对过程中，团队成员实现了显着的成长与突破。算法工程师小李的成长尤为突出，他从之前的“算法执行者”成功成长为“问题解决型工程师”。在故障排查阶段，他不仅参与了故障模块的拆解分析，还通过反复测试，发现了镜头滤镜涂层厚度对识别算法的影响规律。针对这一规律，他优化了“深色馅料识别算法”，通过增加图像预处理环节，提升深色物体的图像对比度，同时优化特征提取模型，增强算法对不同材质物体的识别能力。优化后的算法，对深色馅料的识别准确率从之前的95%提升至99.8%，有效解决了深色馅料识别不准确的问题。
“以前我只是负责按照既定方案执行算法调试，遇到问题时缺乏主动排查和解决的能力。这次通过拆解故障模块，我深刻认识到，算法优化必须结合硬件实际情况，只有全方位考虑各种影响因素，才能开发出稳定可靠的算法。”小李感慨道，他还将此次的算法优化经验整理成技术文档，纳入团队的知识库，为后续的算法研发提供参考。
陈曦的质量管理思维也更加系统成熟。他意识到，单一的技术研发无法保障量产质量，必须建立完善的质量管控体系。为此，他建立了“故障台账”，详细记录每类问题的故障表现、原因分析、解决方案与预防措施，涵盖柔性机械爪供应问题、视觉识别模块故障等多个方面。在此基础上，他牵头编制了标准化的《质量管控手册》，明确了从部件采购、生产组装、试产检测到量产交付的全流程质量标准和管控措施，为林记的规模化生产提供了重要的制度保障。
团队其他成员也深受触动，彻底改变了“试产只是走过场”的错误观念，意识到“试产是量产前的关键风险排查期”。在后续的试产工作中，工人们更加严格地执行生产流程规范，检测人员也更加细致地开展检测工作，每一个环节都做到精益求精。“以前觉得试产就是简单组装几台设备，现在才明白，试产中发现的每一个小问题，都可能避免量产中的大损失。”生产车间的组长说道。
就在团队以为故障问题已经彻底解决时，一个新的情况出现了。为了验证修复后设备的稳定性，陈曦安排对15台备用设备进行“长期稳定性测试”，要求设备连续运行72小时，模拟实际生产场景。测试结束后发现，仍有2台设备出现视觉识别延迟问题，在连续生产过程中，对馅料的识别响应时间从标准的0.5秒延长至2秒，虽然没有出现识别错误，但会影响生产效率。
陈曦立即组织团队对这2台设备进行再次拆解分析，发现问题并非出在硬件部件上，而是算法与硬件的匹配存在漏洞。“仅靠更换部件无法彻底解决问题，需要从算法底层进行优化，提升算法的运算效率和稳定性。”陈曦判断道。这个发现为后续“全流程质检标准”的建立埋下了重要伏笔，他意识到，质量管控不仅要关注硬件质量和单一环节的检测，还要重视算法与硬件的匹配稳定性，需要在质检流程中新增“长期稳定性测试”环节，确保设备在实际生产场景中能够稳定运行。
此时，距离与柔性机械爪供应商的协商时间仅剩5天，自主研发小组已完成柔性机械爪样品的制作，正在进行性能测试；新供应商A公司提交的改进版样品也已送达，测试结果显示，抓取精度误差控制在0.6mm以内，虽有提升，但仍未达到0.5mm的标准要求。陈曦团队一边推进视觉识别模块的算法底层优化工作，一边加快柔性机械爪自主研发的测试进度，同时准备与现有供应商的协商工作。
林默在了解到试产故障的应对情况后，对陈曦团队的处理方式给予了高度认可：“你们在面对故障时，能够快速定位原因、制定应对策略，同时建立完善的质量管控体系，这是团队成熟的重要体现。后续要继续推进算法底层优化和全流程质检标准的建立，从根本上保障产品质量。”林默还表示，会进一步加大研发投入，支持团队开展视觉识别算法和柔性机械爪的核心技术研发，提升林记的核心竞争力。
苏晚团队和李萌萌团队也主动为故障应对工作提供支持。苏晚团队结合联盟成员的实际生产场景，为小李团队提供了不同品类糕团的生产数据，帮助其优化视觉识别算法的场景适配能力；李萌萌团队则通过行业协会，收集了国内外视觉识别模块的最新质量管控标准，为陈曦团队编制《质量管控手册》提供了重要参考。“我们是一个有机的整体，不管哪个环节出现问题，大家都要齐心协力共同解决。”苏晚说道。
小李团队加班加点推进视觉识别算法的底层优化工作，他们优化了算法的运算逻辑，采用更高效的特征提取模型，同时增加了算法的自适应调节功能，确保设备在不同生产环境下都能稳定运行。经过3天的奋战，算法优化工作完成，再次对2台出现识别延迟的设备进行测试，识别响应时间恢复至0.5秒以内，连续运行72小时未出现任何故障。
陈曦立即将“长期稳定性测试”纳入试产质检流程，要求每台试产设备都需完成72小时连续运行测试，确保设备的稳定性符合生产需求。优化后的试产流程更加严谨，质量管控体系也更加完善，为后续的量产工作提供了坚实保障。
春日的夜晚，实验室里依然灯火通明。小李团队正在对优化后的视觉识别算法进行最终测试，屏幕上不断跳动着各类检测数据，深色馅料的识别准确率稳定在99.8%，识别响应时间控制在0.5秒以内；自主研发小组则在对柔性机械爪样品进行抓取精度测试，小王正在微调机械爪的结构参数，试图将误差控制在0.5mm以内；陈曦则在整理与柔性机械爪供应商的协商资料，制定后续的采购和研发计划。
虽然试产过程中遇到了视觉识别模块故障的危机，但陈曦团队通过高效的应对策略，不仅解决了眼前的问题，还建立了完善的质量管控体系，推动了团队成员的成长。陈曦深知，量产之路不会一帆风顺，后续还可能遇到各种挑战，但他坚信，只要团队齐心协力，不断优化技术和流程，就一定能够实现“月产500台”的量产目标，为联盟成员提供更优质、更稳定的智能设备，推动传统糕团行业的数字化转型。