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。虽然现在还能用，但建议一周内安排检查一下。如果继续跑，可能撑不过十天。”
…。。