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但不用两周，三天就够了。”
“什么？”
赵峰脱口而出，“三天？训练一个可用的预测模型，光数据清洗就要——”
，！
“不需要训练新模型。”
林眠打断他，“用现有的故障数据，做一个规则引擎就行。”
他站起来，走到白板前，拿起马克笔。
没有看任何资料，没有问任何细节，他就那样在白板上画了起来。
一个简单的流程图。
“第一步，提取过去三年所有设备的故障记录，分析故障前的共性特征——温度异常、振动频率变化、电流波动等。”
他边画边说，“第二步，把这些特征转化为规则：如果温度连续三小时超过阈值，且振动频率在某个范围内，且电流波动大于x，则标记为‘高风险’。”
他在白板上写下几个公式。
“第三步，给每个规则赋权重。
权重根据历史数据的准确率动态调整。”
他看向赵峰，“你们已经有故障数据库了吧？”
赵峰点头：“有，但数据很乱，没有标准化——”
“那就标准化。”
林眠说，“用一天时间清洗数据，一天时间建立规则引擎，一天时间测试调整。
三天，足够了。”
他放下笔。
“这样的规则引擎，准确率可能不如ai模型高，但胜在简单、透明、可解释。
而且可以快速上线，后续再慢慢优化。”
会议室里一片寂静。
只有空调出风口低沉的嗡鸣。
“蓝天科技”
的一位专家先开口：“这个思路……确实可行。
而且规则引擎有个好处——如果预测错了，我们可以回溯是哪个规则导致的，方便调整。”
另一位专家也点头：“比黑盒的ai模型更可控。”
赵峰盯着白板上的流程图，眼睛发亮：“对……我们之前总想着用最先进的技术，但有时候最简单的方案反而最有效。
而且规则引擎的计算开销小，不会影响系统性能。”
问题解决了。
以一种所有人都没想到的方式。
苏早看着林眠。
他回到座位，重新坐下，目光又投向窗外。
好像刚才那番精彩的解决方案，只是他顺手从脑子里拿出来的一件小工具，用完就放回去了。
会议继续。
但接下来的时间里，会议室里所有人的目光，都时不时地飘向林眠。
而他，继续“神游”
。
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