长期优化方面，陈曦重点推进“全流程质检前置”工作。他意识到，之前的质检节点设置在“试产结束后”，一旦出现大规模故障，会造成大量的时间和成本浪费。为此，团队在试产环节新增“视觉识别专项检测”流程，将质检节点从“试产结束后”提前至“模块组装后”。具体检测标准如下：每台设备的视觉识别模块组装完成后，需进行5种常见馅料（枣泥、豆沙、芝麻、花生、核桃）的识别测试，每种馅料的识别准确率≥99.5%才算合格；同时，新增镜头滤镜涂层厚度检测环节，使用专业仪器对每台设备的镜头组件进行检测，确保涂层厚度偏差符合标准要求。
为了确保质检流程的严格执行，陈曦还安排专人负责专项检测工作，建立“检测数据台账”，详细记录每台设备的检测数据、检测人员和检测时间，实现质检流程的可追溯。“全流程质检前置能有效避免后续大规模故障，将问题解决在萌芽阶段，这是保障量产质量的关键。”陈曦说道，经过流程优化，后续试产设备的故障排查效率提升了60%，质量控制更加精准。
此次故障应对过程中，团队成员实现了显着的成长与突破。算法工程师小李的成长尤为突出，他从之前的“算法执行者”成功成长为“问题解决型工程师”。在故障排查阶段，他不仅参与了故障模块的拆解分析，还通过反复测试，发现了镜头滤镜涂层厚度对识别算法的影响规律。针对这一规律，他优化了“深色馅料识别算法”，通过增加图像预处理环节，提升深色物体的图像对比度，同时优化特征提取模型，增强算法对不同材质物体的识别能力。优化后的算法，对深色馅料的识别准确率从之前的95%提升至99.8%，有效解决了深色馅料识别不准确的问题。
“以前我只是负责按照既定方案执行算法调试，遇到问题时缺乏主动排查和解决的能力。这次通过拆解故障模块，我深刻认识到，算法优化必须结合硬件实际情况，只有全方位考虑各种影响因素，才能开发出稳定可靠的算法。”小李感慨道，他还将此次的算法优化经验整理成技术文档，纳入团队的知识库，为后续的算法研发提供参考。
陈曦的质量管理思维也更加系统成熟。他意识到，单一的技术研发无法保障量产质量，必须建立完善的质量管控体系。为此，他建立了“故障台账”，详细记录每类问题的故障表现、原因分析、解决方案与预防措施，涵盖柔性机械爪供应问题、视觉识别模块故障等多个方面。在此基础上，他牵头编制了标准化的《质量管控手册》，明确了从部件采购、生产组装、试产检测到量产交付的全流程质量标准和管控措施，为林记的规模化生产提供了重要的制度保障。
团队其他成员也深受触动，彻底改变了“试产只是走过场”的错误观念，意识到“试产是量产前的关键风险排查期”。在后续的试产工作中，工人们更加严格地执行生产流程规范，检测人员也更加细致地开展检测工作，每一个环节都做到精益求精。“以前觉得试产就是简单组装几台设备，现在才明白，试产中发现的每一个小问题，都可能避免量产中的大损失。”生产车间的组长说道。
就在团队以为故障问题已经彻底解决时，一个新的情况出现了。为了验证修复后设备的稳定性，陈曦安排对15台备用设备进行“长期稳定性测试”，要求设备连续运行72小时，模拟实际生产场景。测试结束后发现，仍有2台设备出现视觉识别延迟问题，在连续生产过程中，对馅料的识别响应时间从标准的0.5秒延长至2秒，虽然没有出现识别错误，但会影响生产效率。
陈曦立即组织团队对这2台设备进行再次拆解分析，发现问题并非出在硬件部件上，而是算法与硬件的匹配存在漏洞。“仅靠更换部件无法彻底解决问题，需要从算法底层进行优化，提升算法的运算效率和稳定性。”陈曦判断道。这个发现为后续“全流程质检标准”的建立埋下了重要伏笔，他意识到，质量管控不仅要关注硬件质量和单一环节的检测，还要重视算法与硬件的匹配稳定性，需要在质检流程中新增“长期稳定性测试”环节，确保设备在实际生产场景中能够稳定运行。
此时，距离与柔性机械爪供应商的协商时间仅剩5天，自主研发小组已完成柔性机械爪样品的制作，正在进行性能测试；新供应商A公司提交的改进版样品也已送达，测试结果显示，抓取精度误差控制在0.6以内，虽有提升，但仍未达到0.5的标准要求。陈曦团队一边推进视觉识别模块的算法底层优化工作，一边加快柔性机械爪自主研发的测试进度，同时准备与现有供应商的协商工作。
林默在了解到试产故障的应对情况后，对陈曦团队的处理方式给予了高度认可：“你们在面对故障时，能够快速定位原因、制定应对策略，同时建立完善的质量管控体系，这是团队成熟的重要体现。后续要继续推进算法底层优化和全流程质检标准的建立，从根本上保障产品质量。”林默还表示，会进一步加大研发投入，支持团队开展视觉识别算法和柔性机械爪的核心技术研发，提升林记的核心竞争力。
苏晚团队和李萌萌团队也主动为故障应对工作提供支持。苏晚团队结合联盟成员的实际生产场景，为小李团队提供了不同品类糕团的生产数据，帮助其优化视觉识别算法的场景适配能力；李萌萌团队则通过行业协会，收集了国内外视觉识别模块的最新质量管控标准，为陈曦团队编制《质量管控手册》提供了重要参考。“我们是一个有机的整体，不管哪个环节出现问题，大家都要齐心协力共同解决。”苏晚说道。
小李团队加班加点推进视觉识别算法的底层优化工作，他们优化了算法的运算逻辑，采用更高效的特征提取模型，同时增加了算法的自适应调节功能，确保设备在不同生产环境下都能稳定运行。经过3天的奋战，算法优化工作完成，再次对2台出现识别延迟的设备进行测试，识别响应时间恢复至0.5秒以内，连续运行72小时未出现任何故障。
陈曦立即将“长期稳定性测试”纳入试产质检流程，要求每台试产设备都需完成72小时连续运行测试，确保设备的稳定性符合生产需求。优化后的试产流程更加严谨，质量管控体系也更加完善，为后续的量产工作提供了坚实保障。
春日的夜晚，实验室里依然灯火通明。小李团队正在对优化后的视觉识别算法进行最终测试，屏幕上不断跳动着各类检测数据，深色馅料的识别准确率稳定在99.8%，识别响应时间控制在0.5秒以内；自主研发小组则在对柔性机械爪样品进行抓取精度测试，小王正在微调机械爪的结构参数，试图将误差控制在0.5以内；陈曦则在整理与柔性机械爪供应商的协商资料，制定后续的采购和研发计划。
虽然试产过程中遇到了视觉识别模块故障的危机，但陈曦团队通过高效的应对策略，不仅解决了眼前的问题，还建立了完善的质量管控体系，推动了团队成员的成长。陈曦深知，量产之路不会一帆风顺，后续还可能遇到各种挑战，但他坚信，只要团队齐心协力，不断优化技术和流程，就一定能够实现“月产500台”的量产目标，为联盟成员提供更优质、更稳定的智能设备，推动传统糕团行业的数字化转型。