孙总工的表情变了。
他盯着林辰看了几秒，然后转身对车间里喊：“小张！把A-09号车停了！叫维修班过来，拆主轴轴承看看！”
视频会议没挂，但孙总工走开了。屏幕里传来嘈杂的人声、工具碰撞声、机器停止运转的闷响。
二十分钟后，孙总工重新出现在镜头前，手里拿着一个轴承。轴承外圈上，已经能看到细微的磨损痕迹。
“林总，”他声音有些发颤，“真让你说中了。磨损还不太严重，但确实已经开始有了。如果没发现，再跑一个星期，估计就得抱瓦了。”
他放下轴承，看着林辰，眼神完全变了。
“你这个AI……有点东西。行，我们厂，给你们做试点。需要什么数据，尽管说。需要人配合，我亲自安排。”
“谢谢孙总信任。”林辰说。
视频会议结束后，B组办公区里响起压抑的欢呼声。首战告捷，而且是这种“现场打脸”式的胜利，对士气的提升是巨大的。
但林辰没时间庆祝。
“第一家工厂的数据清洗完了吗？基线模型训练进度？”
“清洗完了，模型在训练，预计晚上八点出结果。”
“好。第二家工厂的历史数据分析报告，今天下班前我要看到初稿。”
“已经在写了。”
“第三家……不，现在是我们第一家正式试点工厂了。跟他们对接，明天就派人过去部署数据采集设备。要快，我们要在两周内，做出第一个可演示的预测案例。”
命令一个接一个下达，团队重新进入高速运转状态。
林辰坐回工位，看着屏幕上三家工厂的数据流。系统界面在视野边缘展开，显示着项目的整体进度：
【纺织机械预测性维护项目】
【当前状态：试点启动】
【合作工厂：3家】
【数据接入进度：67%】
【基线模型训练进度：45%】
【核心风险：传感器数据质量、工厂配合度、算法泛化能力】
【预估成功概率：71.3%（较上周上升12%）】
71.3%。
还不够。
他需要更高的成功率，更快的进展，更惊艳的效果。
因为三个月倒计时，已经开始。
4
四周后。
星河科技大会议室，第三次项目进展汇报。
这次参会的人更多。除了陈明远和销售、市场负责人，还有CTO张涛、几个核心产品总监，甚至CFO刘薇也来了——她是被陈明远拉来“把关”预算的。
林辰站在投影幕布前，激光笔的红点落在最新数据上。
“过去四周，我们在三家试点工厂完成了数据采集和基线模型部署。这是第一家工厂，也就是孙总那里的细纱机预测结果。”
屏幕上出现一张图表，横轴是时间，纵轴是“预测风险评分”。图表上标注了三个红色的箭头，分别指向三个时间点。
“这是我们系统预测出的三个**险时间点。”林辰说，“第一次，10月28日，系统预警A-09号车主轴轴承磨损。工厂及时检修，避免了一次非计划停机。第二次，11月5日，预警B-03号车齿轮箱异常，检查发现润滑油杂质超标。第三次，昨天，11月12日，预警C-07号车电机温度异常，原因还在排查，但工厂已经停机检查。”
他切换下一张图，是三个预警事件的经济效益分析。
“三次预警，为这家工厂避免了：一次非计划停机（损失8万），一次齿轮箱损坏（更换成本5万），以及可能的电机烧毁（损失15万以上）。总共避免损失至少28万。而我们的服务，如果按年费计算，是12万。投入产出比超过2:1。”
会议室里很安静，只有空调出风口的声音。
陈明远脸色不太好看，但没说话。
刘薇推了推眼镜，问：“这是单家工厂的数据，有代表性吗？”
“有。”林辰又切换一张图，是三家工厂的汇总数据，“过去四周，三家工厂总共产生预警17次，经工厂确认有效的15次，误报2次，准确率88.2%。避免的直接经济损失预估在80万-120万之间。平均每家工厂每周产生1.2次有效预警，平均单次预警避免损失5-7万。”
数字很扎实。
刘薇点点头，不再说话。
“所以，”林辰总结，“从技术可行性上讲，AI预测性维护在纺织机械领域是成立的。从经济性上讲，投入产出比是正的。从客户接受度上讲，三家试点工厂都表示愿意继续合作，其中两家已经主动询问正式合作的价格。”
他停顿了一下，目光扫过全场。
“我的建议是：项目从试点阶段，进入小规模推广阶段。目标是在未来两个月内，签约至少十家付费客户，形成可复制的商业模式。为此，我需要公司