车间里的晨光带着几分清爽,团队成员们围坐在会议桌旁,桌上摊着昨晚熬夜拟定的“环境适应模式”初步方案。苏晚将一张标注着不同气候区域的中国地图铺在中央,手指划过南方的水乡地带和北方的干旱区域:“‘环境适应模式’的核心是让设备适配不同地区的气候,但现在最大的问题是,我们对各地区的具体温湿度范围缺乏精准数据,要是仅凭经验预设参数,很可能在实际应用中出现偏差。”
陈曦点点头,眉头微蹙:“没错,比如我们凭感觉觉得南方潮湿、北方干燥,但具体到每个糕点生产集中的城市,9-10月(糕点生产旺季)的平均温湿度是多少?昼夜温差会不会影响面团发酵?这些数据都不能凭空猜测。没有精准的数据支撑,参数设置就成了‘空中楼阁’,设备到了用户手里还是会出现误判。”
小王也附和道:“程序框架我已经搭好了,但没有具体参数填充,就是个空壳子。用户选了‘南方潮湿模式’,系统该调用什么样的温湿度修正系数?选‘北方干燥模式’又该用多少?这些都得靠数据说话。”
林默看着桌上的方案,语气坚定:“数据是关键,我们必须先收集全国主要糕点生产城市的气候数据。李萌萌,你之前负责过用户调研,对各地的糕点生产情况比较熟悉,这次就由你牵头收集数据,重点筛选10个糕点生产集中、气候代表性强的城市,比如南方的杭州、广州,北方的北京、西安,中部的武汉、成都,还有东部的上海、青岛,确保覆盖不同气候类型。”
李萌萌立刻挺直腰板,眼中闪过一丝兴奋。之前她主要负责运营客服和样本整理工作,这次参与数据收集和分析,对她来说是一次全新的挑战:“没问题!我会收集这些城市近3年9-10月的气候数据,包括平均温度、平均湿度、最高温、最低温、湿度波动范围,确保数据的完整性和时效性。”
林默补充道:“除了官方发布的气候数据,你还可以联系我们之前对接过的各地糕点作坊,了解他们实际生产中的车间温湿度控制情况。毕竟气象数据是室外环境,车间内部可能会有空调、加湿器等设备调节,实际生产环境数据才更有参考价值。”
“明白!”李萌萌拿出笔记本,快速记录下工作要点,“我今天就开始联系各地的合作伙伴,同时从气象部门官网下载官方数据,争取明天中午前完成初步收集。”
接下来的一天,李萌萌几乎没离开过电脑。她先登录国家气象信息中心官网,下载了杭州、广州、北京、西安、武汉、成都、上海、青岛、沈阳、昆明10个城市近3年9-10月的气候数据,然后逐一整理成表格。为了获取实际生产环境数据,她又接连拨打了20多个各地糕点作坊的电话,耐心询问他们的车间温湿度控制情况。
“张师傅,您在杭州开糕点作坊多年,每年9-10月生产时,车间里的温度和湿度一般控制在多少啊?”
“杭州这时候又热又潮,室外湿度经常超过70%,车间里必须开除湿机,不然面团发酵太快容易发酸,一般我们会把湿度控制在60%-65%,温度保持在25℃左右。”电话那头传来杭州糕点作坊张师傅的声音。
挂了电话,李萌萌立刻在表格中补充:杭州,实际生产车间温湿度:23-26℃/60%-65%。类似的对话在一天内反复上演,她一边记录数据,一边对比官方气象数据和实际生产环境数据,标注出两者的差异。
第二天中午,李萌萌抱着厚厚的数据表格来到车间,兴奋地对团队说道:“数据收集完成了!我整理了10个城市近3年9-10月的气象数据和实际生产车间数据,发现了一个规律:虽然各地室外气候差异很大,但糕点生产车间都会通过人工调节,将温湿度控制在一个相对稳定的范围内,只是不同地区的调节目标不同。”
她将数据表格投影在白板上:“大家看,近3年9-10月,这10个城市的平均温度在15-28℃之间,平均湿度在40%-75%之间。按温湿度区间可以分为3类环境:第一类是低温低湿,以北京、沈阳为代表,平均温度15-20℃,平均湿度40%-50%;第二类是中温中湿,以武汉、成都为代表,平均温度20-25℃,平均湿度50%-65%;第三类是高温高湿,以杭州、广州为代表,平均温度25-28℃,平均湿度65%-75%。这个分类基本能覆盖全国大部分糕点生产地区的环境情况。”
苏晚看着表格中的数据,满意地点点头:“这个分类很合理!我们可以为每类环境预设对应的‘温度-湿度修正参数’。比如低温低湿环境下,面团水分蒸发慢,湿度传感器检测数据可能偏高,修正参数就要适当下调湿度合格范围;高温高湿环境下,水分蒸发快,修正参数就要适当上调湿度合格范围。”
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