跨文化团队岗前培训圆满结束，15人本地团队与3名中方骨干已完全熟悉岗位职责与协作流程；首批30吨面粉、6吨黑麦粉、5吨桂花、3吨蜂蜜顺利到货，经苏晚团队严格验收，全部符合欧盟标准与生产要求；20台套核心智能设备完成安装调试，联动试运行一切正常。万事俱备，智能工厂正式启动为期1个月的试产工作，试产目标明确：月产3万盒桂花糕、1万盒蟹壳黄，累计完成4万盒产量，同时需实现“AI检测线误判率≤0.5%、产品合格率≥99%、设备故障率≤1%”的品质与效率指标，为正式投产与家乐福分阶段供货铺路。
核心微冲突在试产首日便骤然爆发。上午9时，智能生产线正式启动，桂花糕生产环节进展顺利，但切换至蟹壳黄生产后，智能揉面机组频繁出现面团成型不稳定的问题——部分面团松散、部分面团过度紧实，经统计，成型合格率仅为88%；下午，AI品质检测线也暴露出隐患，检测1000盒产品后，经人工复核发现误判率高达1.5%，其中6盒合格产品被判定为不合格，9盒不合格产品未被检出。两大问题直接导致试产首日产能仅完成800盒，远低于1300盒/天的目标。“试产初期的问题必须尽快解决！”林默在当晚的跨洋试产紧急会议上语气坚决，“若误判率和成型合格率无法达标，不仅试产周期会延长，还会影响正式投产与家乐福的供货计划。陈曦牵头技术团队攻克设备问题，苏晚负责完善品质管控流程，托马斯协调本地团队配合，务必在3天内拿出解决方案。”
技术攻坚小组迅速成立，由陈曦担任组长，成员涵盖中德技术骨干与设备厂商派驻的工程师。小组首先聚焦智能揉面机组的问题，通过调取设备运行参数、拆解面团样品进行成分分析，很快锁定核心原因：蟹壳黄面团含20%黑麦粉，而当前揉面机组的筋度自适应模块参数是基于纯面粉设定的，未充分适配黑麦粉与面粉的混合配比，导致揉面力度和时间与面团需求不匹配。“黑麦粉的筋度比面粉低，但吸水性更强，混合后的面团需要更精准的揉面参数。”陈曦在技术分析会上明确方向，“我们需要针对蟹壳黄面团的特性，重新调整揉面力度与时间，同时优化筋度自适应模块的算法。”
为找到最优参数，陈曦带领团队开启24小时驻厂攻坚模式。他们按“揉面力度55-60N、揉面时间13-15分钟”的范围，划分15组参数组合，每组参数测试40个面团，记录成型效果与后续烘烤后的口感。德国技术负责人马克全程参与，感慨道：“陈的严谨程度超出我的预期，这种数据化测试方法能最快找到核心问题。”经过36小时连续测试，500次面团实验的数据终于给出答案：当揉面力度调整至58N、揉面时间设定为14分钟时，蟹壳黄面团成型最稳定，松散与过度紧实的问题彻底解决。随后，技术团队优化筋度自适应模块算法，将“黑麦粉混合比例”纳入参数考量，新增“混合粉筋度检测”子程序，确保切换至不同配比的面团生产时，设备能自动匹配最优参数。调整完成后，再测试200个蟹壳黄面团，成型合格率直接提升至99.5%，完全达标。
与此同时，AI品质检测线的优化工作同步推进。苏晚团队提供了1000盒标注清晰的“合格/不合格”蟹壳黄与桂花糕样品，涵盖“色泽不均、形状残缺、重量偏差、农药残留超标”等10种常见合格与不合格类型，作为AI模型迭代训练的数据集。陈曦带领算法工程师调整模型的特征提取维度，重点强化对“黑麦粉分布均匀度”“桂花颗粒完整性”等非遗糕点专属特征的识别能力，同时优化阈值参数，降低误判概率。为确保优化效果，团队采用“小批量测试-迭代优化-批量验证”的模式，每优化一次模型，便用200盒样品进行测试，记录误判数据并持续调整。连续3天熬夜攻坚后，AI检测线的误判率成功降至0.4%，其中合格产品误判率0.2%，不合格产品漏检率0.2%，均低于0.5%的目标值。
在技术团队攻坚的同时，苏晚主导制定了《试产品质管控标准》，进一步完善品质管控流程。标准明确要求：新增“人工复检环节”，AI检测线判定为不合格的产品必须由2名资深质检员进行人工复核，确保零漏检；生产前，技术人员需对原料进行二次抽样检测，确认水分、筋度等指标稳定；生产过程中，每2小时抽取5盒产品进行全项目检测，记录关键数据；生产后，对每批次产品进行追溯编码，关联原料批次、设备参数、检测数据，形成完整的品质溯源档案。“我们还要对比德国工厂与国内工厂的产品检测数据，确保两地产品品质一致。”苏晚在品质管控培训会上强调，她带领团队整理了国内工厂近3个月的4000组检测数据，与德国工厂试产数据进行对标，重点优化了桂花糕的香气成分、蟹壳黄的酥脆度等关键指标的检测方法，确保符合中国非遗工艺标准的同时，适配欧洲消费者的口感偏好。
为及时跟踪试产进展、快速解决突发问题，陈曦与托马斯共同推行“试产日报表+每日复盘会”制度。试产日报表涵盖三大核心模块：产能数据（当日产量、各环节生产耗时、产能达成率）、品质数据（AI检测误判率、人工复检结果、产品合格率、不合格产品类型分布）、设备数据（设备运行时长、故障次数、故障原因、维修耗时），所有数据实时录入智能生产管理系统，中德团队可同步查看。每日晚7时，召开中德双语复盘会，各岗位负责人汇报当日工作情况，针对出现的问题共同商议解决方案。例如，试产第5天，仓储物流团队反映“成品入库效率低”，复盘会后，技术团队优化了AGV机器人的路径规划算法，仓储团队调整了入库流程，次日入库效率便提升30%；试产第10天，出现2次设备短暂停机，经复盘发现是原料输送管道堵塞导致，团队随即制定“每4小时清理一次输送管道”的维护制度，后续未再出现类似问题。
陈曦带领技术团队的攻坚表现，赢得了德方团队的高度认可。为解决两大核心问题，他连续3天24小时驻厂，每天仅休息3-4小时，白天带队测试参数、优化设备，晚上整理数据、制定方案，期间多次亲自操作设备、拆解零件，手上磨出了水泡也浑然不觉。在优化AI模型时，他发现德方工程师对非遗糕点的品质特征不熟悉，便耐心讲解蟹壳黄“色泽金黄、外壳酥脆、内馅饱满”的核心要求，还现场烤制了10盒不同品质的蟹壳黄作为样品，帮助工程师精准把握检测标准。“陈不仅技术专业，还极具责任心和协作精神。”托马斯在团队会议上公开称赞，“他让我们看到了中方团队的攻坚能力，也让我们对后续的合作更有信心。”设备厂商工程师也表示：“林记团队提出的优化方案非常专业，我们会将这些参数和算法优化纳入后续设备的标准配置，服务更多食品企业。”
苏晚的跨工厂品质管控能力在试产中得到充分提升。她主导建立了“中德双厂品质对标体系”，将德国智能工厂的试产数据与国内工厂的生产数据进行实时对比，重点关注“原料损耗率、产品口感评分、检测指标合格率”等12项核心数据。通过对比发现，德国工厂的桂花糕原料损耗率比国内低2%，但蟹壳黄的酥脆度评分略低。针对这一问题，苏晚带领团队调整了蟹壳黄的烘烤温度和时间，将温度从180℃提升至185℃，时间延长2分钟，经测试，酥脆度评分达到国内工厂水平，且完全符合欧洲消费者的口感需求。同时，她还培训了4名本地质检员，手把手传授非遗糕点的品质判断技巧，确保人工复检环节的准确性。试产中期，德国工厂的产品合格率稳定在99.6%，与国内工厂持平，跨工厂品质管控体系成效显着。
试产进入第二周，随着设备问题的解决和品质管控流程的完善，产能稳步提升，从1300盒/天逐步提升至1500盒/天，各项指标均稳定达标。此时，家乐福派采购代表安娜女士前往智能工厂参观试产，林默亲自陪同。安娜重点考察了智能生产线的运行情况、AI品质检测流程和原料仓储管理，详细查阅了试产日报表和品质检测报告。在生产车间，她看到20台智能设备有序运转，AGV机器人自动转运原料和成品，AI检测线1秒/盒的检测速度精准高效；在品质检测中心，她随机抽取10盒蟹壳黄和10盒桂花糕，经现场检测，全部合格。“林记的智能工厂完全超出我的预期。”安娜当场表示，“产能稳定、品质可控，试产数据非常亮眼，家乐福将按原计划启动分阶段供货，我们已做好首批订单的准备。”安娜的认可让团队备受鼓舞，也为智能工厂的正式投产注入了强心剂。
为确保试产全程可控，陈曦和苏晚共同优化了试产管控机制。除每日复盘会和日报表外，他们还新增了“周度总结会”，每周梳理试产数据，分析问题根源，优化生产流程；针对设备运维，制定了“预防性维护计划”，技术团队每天对设备进行3次巡检，重点检查揉面机组的传动系统、AI检测线的摄像头和光谱传感器，每周进行一次全面保养，将设备故障率稳定控制在0.5%以下；在原料管理上，严格执行“JIT+安全库存”模式，每天根据生产计划精准调配原料，避免原料积压和短缺，原料损耗率控制在2%以下。试产第三周，智能工厂连续7天实现“产能1300-1500盒/天、产品合格率99.8%、设备故障率0.5%”，全部达到试产目标。
试产末期，团队开始全面梳理试产数据，为正式投产做准备。1个月内，智能工厂累计生产桂花糕3.2万盒、蟹壳黄1.1万盒，超额完成4万盒的试产目标；AI检测线累计检测4.3万盒产品，误判率0.4%，零漏检；产品合格率99.8%，其中桂花糕合格率99.9%，蟹壳黄合格率99.7%；设备累计运行720小时，故障率0.5%，未出现重大故障；原料成本控制在预算范围内，较国内生产+跨境运输的综合成本低18%。一系列数据充分证明，智能工厂已具备正式投产的条件。
试产过程中，团队还发现了一个潜在问题，为后续包装优化埋下伏笔。试产第25天，德国法兰克福气温骤降，最低气温降至5℃，仓储区的蟹壳黄包装膜出现多例脆裂情况——20盒蟹壳黄在出库搬运时，包装膜破裂，导致产品暴露在空气中，存在品质变质风险。苏晚团队立即对包装膜进行检测，发现当前使用的包装膜耐低温性能不足，在5℃以下环境中易脆裂，而德国冬季最低气温可达-10℃，若不解决这一问题，将影响冬季产品的储存和运输。“必须研发耐低温包装材料。”苏晚在试产总结会上提出，“我们已联系国内和德国的包装材料厂商，提供产品参数和使用环境要求，启动耐低温包装膜的研发工作，确保正式投产后产品包装安全。”林默表示认可：“包装问题关乎产品品质和品牌形象，要优先推进研发，务必在冬季来临前完成替换。”
试产圆满结束，智能工厂正式进入投产倒计时。林默组织召开投产准备会议，对后续工作进行部署：托马斯带领本地生产团队，根据试产数据优化生产计划，确保正式投产后能稳定实现15万盒/月的产能；陈曦团队负责设备的最终调试和预防性维护，完善设备运维手册，培训本地技术人员掌握故障排查技巧；苏晚团队进一步完善品质管控体系，将试产中的经验转化为标准化流程，确保产品品质持续稳定；张经理对接家乐福，确认首批订单的具体需求和配送时间，协调物流团队做好准备；国内团队则负责原材料的持续供应和资金保障。
此次试产与品质管控工作，让陈曦和苏晚的专业能力得到进一步提升。陈曦从“智能生产线研发带头人”成长为“跨文化技术攻坚核心”，不仅展现了卓越的技术攻坚能力，还能高效协调中德技术团队开展协作，为后续跨国技术支持积累了经验；苏晚则从“产品品质把控者”成长为“跨工厂品质管控专家”，建立的中德双厂品质对标体系和试产品质管控流程，为林记的跨国品质管理提供了可复制的经验。托马斯也对林记团队赞不绝口：“试产期间，中德团队紧密配合，攻克了一个又一个难题，这种协作精神和高效执行力非常值得学习。我相信，在我们的共同努力下，智能工厂一定能顺利投产，实现15万盒/月的产能目标。”
海外运营团队也同步完成了投产前的最后准备工作。张经理对接法兰克福食品产业园管委会，完成了正式投产所需的全部资质审批，包括食品生产许可证、环保许可证等；本地助理马克整理了中德双语的生产操作手册、品质检测标准和安全规程，发放到每一名员工手中；员工宿舍和食堂已全面投入使用，为员工提供了舒适的工作和生活环境；物流团队与家乐福指定的物流服务商完成对接，确定了“工厂-门店”的直接配送路线，确保产品能在2天内送达全欧门店。
国内团队也做好了协同保障。财务团队完成了正式投产的资金规划，确保原材料采购、设备维护、员工薪资等资金及时到位；人力资源团队建立了跨文化团队的绩效考核机制，将产能、品质、成本等指标纳入考核，激励员工积极性；苏晚团队与国内原料供应商签订了补充协议，确保国内原料能随时响应德国工厂的应急需求；林默则安排了国内核心团队成员赴德，参与正式投产仪式，协助对接后续工作。
深夜的法兰克福智能工厂，灯火通明。陈曦和马克正在最后一次检查设备运行参数，确保万无一失；苏晚在整理试产数据和品质管控手册，为正式投产的品质保障做最后确认；托马斯在与本地生产骨干核对首批生产计划；张经理则在检查物流车辆的准备情况。与此同时，国内的林默正在审阅正式投产的相关文件，脸上露出了欣慰的笑容。从产能缺口的焦虑，到智能工厂构想的提出，再到选址、设备研发、供应链搭建、团队组建、试产成功，林记团队用半年时间攻克了一个又一个难关，终于迎来了智能工厂正式投产的时刻。
试产的成功，不仅验证了智能工厂的可行性，更标志着林记实现了从“国内生产+跨境销售”到“欧洲本地化生产+本地化运营”的跨越。随着正式投产的启动和家乐福分阶段供货的推进，林记的非遗糕点将走进更多欧洲家庭，品牌影响力将进一步提升。而耐低温包装材料的研发伏笔，也预示着林记将持续优化产品与供应链，在欧洲市场实现长期稳定发展。跨国发展的道路上，林记团队又迈出了坚实的一步，未来可期。