孙师傅穿着他那件深蓝色的工装,胸口绣着墨蓝的徽章,走进第一个工厂时,所有人都盯着他看。
一个满头白发的中国老头,在加州的自动化工厂里,蹲在地上看传送带,一看就是两个小时。
工厂的美国经理忍不住问卫凌:“他到底在看什么?”
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卫凌也不知道。
两个小时后,孙师傅站起来,走到那几个美国工程师面前,用他磕磕绊绊的英语说了一句话:“你们的传送带,太快了。”
美国工程师愣了一下:“太快了?我们的速度是经过精确计算的,是最优效率——”
孙师傅摇头,从口袋里掏出他的小本子,翻到某一页,递过去。
那一页上画着一张简图,是美国工厂和中国工厂的对比——中国工厂的传送带速度比美国慢百分之十五,但产品瑕疵率比美国低百分之二十三。
孙师傅指着那张图,说了一句话,那两名翻译都愣了一下,不知道该怎么翻。
最后是孙师傅自己用他蹩脚的英语说了出来:
“机器快,人跟不上。人跟不上,产品坏。”
那个美国工程师盯着那张图看了很久。
然后他抬起头,看着孙师傅的目光,变了。
同样的场景,在三个工厂里反复上演。
孙师傅看传送带,看叉车,看工人的操作习惯,看仓库的布局,看一切美国人觉得“已经优化到极致”的东西。他看得慢,问得细,有时候一个问题要问三遍,确认自己真的懂了才罢休。
第一周结束时,那个美国工程师私下对卫凌说了一句话:
“卫,我开始明白你为什么要跟中国人合作了。”
卫凌说:“为什么?”
那个工程师说:“因为他们看的,和我们看的不一样。我们看的是数据,他们看的是人。”
三周后,孙师傅的团队回国。
他们带回来的,不是算法,不是代码,而是三本新的小本子——每一本都记得密密麻麻,记录着三个工厂的每一个细节,每一个“美国人觉得没问题但其实可以优化”的地方。
程牧野接过那三个小本子时,手有些发抖。
他想起几个月前,孙师傅把那个磨破了边的小本子推到他面前时,他心里的震动。现在,同样的震动,又来了。
“孙师傅,”他说,“谢谢。”
孙师傅摆摆手:“谢什么谢。我就是去看了一眼。”
他把三个小本子放在程牧野桌上。
“程总,这些工厂,跟咱们的不一样。他们那边,人和机器配合得不好。机器太快,人跟不上。人跟不上,就出错。出错多了,效率就下来了。”
他看着程牧野。
“咱们的算法,得先学会慢下来。”
接下来的两个月,是默然科技研发中心最紧张的六十天。
算法团队日夜轮班,把孙师傅带回来的三本“美国笔记”一页一页转化成训练数据。孙师傅每天泡在实验室里,跟年轻的工程师们一遍一遍地讲,那个传送带为什么太快,那个叉车为什么太慢,那个工人为什么会在那个时间点出错。
第三十七天,第一版针对北美场景优化的算法开始测试。
测试数据来自那三个美国工厂的实时反馈——Apex总部架设了专线,把工厂的数据实时传回中国,让算法在真实场景中学习。
第四十五天,测试结果显示,新算法的瑕疵率检测准确率,比Apex原有算法提升了百分之十二。
第五十三天,瑕疵率检测准确率提升到百分之十八。
第六十天,程牧野拨通了卫凌的视频电话。
“卫总,”他说,“可以交货了。”
三天后,新算法在三个美国工厂同步上线。
上线第一周,瑕疵率下降百分之二十。
第二周,下降百分之二十七。
第三周,那个曾经质疑“传送带太快”的美国工程师,给孙师傅寄了一张照片——照片上是他站在传送带旁边,手里举着一块牌子,上面用中文歪歪扭扭写着四个字:
“孙师傅好。”
卫凌把这张照片转发给程牧野时,附了一句话:
“程总,总部那边现在天天追着我问,能不能让孙师傅再去一趟。”
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