计数的长周期行业来说，显然并不关键。

……

本来，按照常浩南的想法，既然瓦良格号启程回国的时间会略微延后，那么国庆之前应该就不会有太多事情了。

但是，计划赶不上变化。

8月末，随着高校的新学期陆续开始，常浩南的工作重心逐渐从企业管理转回到了实验室里面。

姚梦娜也在112厂完成了第一阶段的产能爬坡任务，把歼11的产量提高了大概三分之一。

按照之前的约定，常浩南需要给她准备一个新的课题。

不过，这一次，姚梦娜却是自己带着问题回来的。

“常教授，我发现了一个问题。”

刚刚摘掉帽子换上实验服的姚梦娜坐到常浩南办公桌对面的椅子上。

“什么问题？”

常浩南抬起头。

“我发现，我之前走到了一个思维误区里面。”

姚梦娜眉头轻蹙，显然是在因为某些事情而困扰：

“我一直以为，十一号工程脉动生产线的效率达不到预期指标，是因为我没能调控好各个环节的工时分配系数。”

“但后来我发现，其实问题在于整个总装过程，尤其是每一个环节之后的质量检测过程数据量太大，而且不同检测环节所输出的关键数据不同，导致这个步骤根本没办法用自动化系统解决，虽然录入了电脑，但最后还是靠人工检查……”

常浩南并没有着急，而是一边听着姚梦娜略显混乱的解释，一边在脑子里梳理着对方要表达的意思。

简单来说，就是虽然在产线上加入了大量传感器，但传感器传回来的数据却因为过于复杂而不容易被直接分析。

尤其是如变形量、平整度、尺寸契合度、铆接过程的漏铆、复铆等问题，产生的数据维度很高。

例如漏铆，会在铆孔的位置留下一个洞，对于人来说就是看一眼的事情，但对于自动化设备来说，却很难进行识别。

最后只不过是从工人到工位上去检查，变成了拍下照片，然后再由工人对着照片检查。

反倒多费了一遍事。

“所以，我觉得……只有用计算机代替人来完成这个过程，才能完全发挥脉动生产线的理论潜力！”

姚梦娜喝了口水，最后总结道。