桌子上摆着几本厚厚的《纺织机械原理》《设备故障诊断学》，还有从试点工厂拿回来的轴承、齿轮等实物样品。

    林辰的工位在最中间，三块屏幕并排：左边是系统的算法开发界面，中间是试点工厂的实时数据监控，右边是项目管理和团队协作工具。

    “林总，第一家工厂的数据接进来了。”一个年轻工程师报告，“不过质量很差，很多传感器读数有跳变，还有大段缺失。”

    “用我们之前处理‘星语’日志数据的那套异常检测算法，先自动清洗一遍。”林辰头也不抬，“清洗完的结果，同步给算法组，开始训练基线模型。”

    “第二家工厂不愿意给实时数据，只给了过去三年的历史故障记录和设备运行日志。”

    “历史数据也行。先用这些数据做离线分析，找到故障发生的共性模式。等试点开始了，再用实时数据迭代模型。”

    “第三家工厂……他们总工说，想先跟我们开个视频会，看看我们到底懂不懂纺织。”

    林辰终于抬起头：“什么时候？”

    “明天上午十点。”

    “我来。”

    视频会定在第二天上午十点，对方是华东地区一家中型纺织厂，年产值五个亿，设备老旧，故障率高。总工姓孙，五十多岁，在行业里干了三十年，是典型的“老师傅”，对AI这种新东西既好奇又怀疑。

    会议开始，孙总工出现在屏幕里，背景是嘈杂的车间。他穿着工装，手里拿着个保温杯，表情严肃。

    “林总是吧？你们那个什么AI预测，我听过，但没见过真能用的。”他开门见山，“我们厂里，机器坏不坏，老师傅听声音、摸温度就能知道个八九不离十。你们用数据，能比人准？”

    这个问题很刁钻，直指AI在工业场景落地的核心矛盾：经验 vs 数据。

    林辰没有直接回答，而是反问：“孙总，您厂里上个月，细纱机A-07号车，是不是在凌晨三点左右突然停机？故障原因是主轴轴承磨损，但之前没有任何预警，导致那批纱全废了，损失大概八万块？”

    孙总工愣了一下：“你怎么知道？”

    “我看过你们发过来的历史维修记录。”林辰调出一张图表，“不止这一次。过去一年，你们厂因为突发故障导致的非计划停机，有二十七次，平均每次损失五万，加起来一百三十五万。如果能提前二十四小时预警，这些损失大部分可以避免。”

    “预警？怎么预警？”

    “用数据。”林辰切换屏幕，展示出系统生成的算法示意图，“机器运行时的振动、温度、电流、压力，这些数据里藏着故障的早期信号。只是人眼看不出来，但AI能看出来。我们不需要比老师傅准，我们只需要在老师傅察觉之前，先发现异常。”

    孙总工沉默了一会儿，然后说：“那你看看我们这台细纱机。”

    他调整摄像头，对准车间里一台正在运行的机器。机器轰鸣，纱锭飞转。

    “就这台，你看它现在有什么问题？”

    这是现场考试了。

    林辰看向屏幕上的实时数据流——系统已经接入了这台机器的传感器数据。振动频谱、温度曲线、电流波形……几十个参数在屏幕上滚动。

    “系统，实时分析。”

    【收到。数据分析中……振动频谱在800Hz处有异常谐波，幅度持续上升；主轴温度比同工况其他机器高2.3℃；电流波形有周期性毛刺。综合判断：主轴轴承存在早期磨损，建议在未来7-10天内安排检修。】

    林辰抬起头，看向屏幕里的孙总工。

    “孙总，这台细纱机的主轴轴承，应该有点问题了。振动不太对，温度也偏高。-->>

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