小刘看向旁边的算法专家老张。

老张推了推眼镜：

“我们做了小样本测试，纠错准确率大概在85%左右。

但问题在于，如果纠错模块本身判断错了，反而会引入新的错误，导致预测结果更差。”

“所以这两个方案，都不靠谱。”赵宏明一针见血。

会议室里安静下来。

“我换个思路。”赵宏明在白板上画了个图。

“物料齐套率预测，本质上是基于历史数据和实时数据，对未来物料可用性的判断。

数据质量有问题，我们能不能绕过数据，从业务逻辑入手？”

他顿了顿：“比如说，工厂里有哪些关键的物料瓶颈？这些瓶颈物料的供应规律是什么？生产计划排程的时候，有没有可能提前预留缓冲？”

几个工程师的眼睛亮了起来。

“赵总的意思是，把预测模型从‘纯数据驱动’改成‘数据+规则’双驱动？”老张问。

“对。”赵宏明点头。

“数据不靠谱的时候，就用业务规则补。

规则从哪里来？从一线来。

你们明天跟我去西风小马的工厂，找产线主管、物料管理员、计划员聊，把他们的经验变成规则，写进系统里。”

“可是......”小刘犹豫，“每个工厂的规则都不一样，这样做出来的系统，会不会太定制化了？”

“先解决有没有，再解决好不好的问题。”赵宏明说。

“西风小马这个项目，我们必须拿下。

拿下之后，再考虑如何把个性化的规则抽象成可配置的模板，实现通用性。”