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
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