第二次跨文化工艺workshop圆满落幕，柔性标准化机制的落地为抹茶桂花拉杜糕的批量生产筑牢了技艺根基。三方团队各司其职推进量产筹备：林记完成生产线全流程调试，将《技艺标准化手册》全员普及并完成针对性复训；松月堂5名核心匠人驻场把控手工造型品质，同步优化年轻匠人培训体系；玛拉雅甜食完成首批量产香料的采购与入库，建立原料溯源台账；陈曦团队搭建的标准化执行监控体系正式上线，实时跟踪核心参数执行情况。万事俱备后，三方决定启动1万盒批量试产，全面验证技艺标准化落地效果、生产线运转稳定性与全流程品质管控能力，为全球上市铺路。然而，试产启动仅24小时，两项致命问题便浮出水面，直接威胁批量生产品质合格率≥98%的目标，全球上市计划面临搁浅风险。
林记二期工厂的量产车间内，1500盒/小时的半自动化生产线高速运转，基底制作、内馅调配、手工造型、成品检测各环节衔接有序，中日印三方工作人员各司其职，一派繁忙景象。佐藤带领松月堂匠人团队驻守手工造型区，逐一检查抹茶褶皱的完整性与形态一致性；拉吉与香料主厨紧盯内馅调配环节，核对香料用量与添加顺序；陈曦团队则通过监控平台实时查看各环节参数，确保核心标准落地。但首日试产数据统计结果却让三方团队忧心忡忡，品质管控部门提交的报告显示，试产成品抽检合格率仅为91%，远低于预期的98%，两项核心问题直接拉低了整体合格率。
首个问题集中在手工造型环节。数据显示，部分林记技师与松月堂年轻学徒制作的抹茶褶皱，完整性仅为85%，未达到≥95%的强制标准，主要表现为褶皱断裂、花纹模糊、次数不足（低于8次）或过度（超过10次）等问题。“这些员工均通过了前期实操考核，为何批量生产中会出现品质下滑？”林默看着抽检报告，语气凝重地问道。佐藤眉头紧锁，逐一查看不合格产品：“考核时是小批量精准操作，批量生产中需配合生产线节奏，部分员工为追赶速度，简化了褶皱捏制流程，力度控制与次数把控出现偏差。尤其是年轻学徒，经验不足，面对流水线的高效需求，难以兼顾速度与品质，导致褶皱完整性下降。”
佐藤进一步分析：“手工技艺的稳定性本就受操作节奏、体力状态影响，批量生产中，员工需长时间重复同一动作，容易出现疲劳性失误。部分员工对柔性标准化的理解存在偏差，过度追求个性化微调，忽略了褶皱次数、完整性等核心参数的强制要求，最终导致品质波动。若无法解决这一问题，批量生产中不合格产品将持续增加，不仅浪费原料与人工，还会严重影响上市进度。”负责手工造型培训的匠人补充道：“部分员工的力度控制仍不够精准，在面团质地出现细微波动时，无法及时做出合理微调，也是褶皱完整性不达标的重要原因。”
第二个问题源于印度香料的批次差异。拉吉团队在抽检中发现，不同批次的藏红花与小豆蔻，导致内馅风味强度波动达±15%，超出了±10%的可接受范围。“这批藏红花来自印度克什米尔产区，色泽与花丝完整度均达标，但经风味检测仪检测，藏红花素含量比上一批低12%，导致内馅回甘不足，香料风味偏淡；另一批小豆蔻的小豆蔻酮含量偏高13%，使得辛香过于浓烈，掩盖了抹茶与桂花的风味。”拉吉拿着检测报告，神色担忧地说道。香料主厨补充道：“虽然我们按强制区间用量调配，但香料本身的风味物质含量波动过大，仅靠传统经验微调已无法抵消差异，最终导致整体风味不稳定。”
拉吉无奈地表示：“印度香料受气候、土壤、采摘时间影响，批次差异本就难以完全避免。前期小批量试产时，我们使用的是同一批次香料，未暴露这一问题；批量生产中采购了多批次原料，差异便凸显出来。若无法建立有效的批次管控与配方调整机制，后续大规模采购中，风味波动问题将持续存在，无法保证每一批产品的风味一致性，影响消费者口碑。”
两项问题的出现，让批量试产陷入停滞，三方团队紧急召开应急会议，商讨解决方案。林记团队提出：“可暂时放缓生产线速度，让员工有充足时间制作褶皱，同时加强人工抽检，筛选不合格产品。香料方面，暂停使用风味波动超标的批次，重新采购合格原料。”但这一提议立即遭到反对，佐藤表示：“放缓速度会导致产能不足，无法满足后续全球上市的产能需求；人工抽检效率低下，1万盒试产需投入大量人力，且难以实现全检，遗漏风险较高。”拉吉也补充道：“重新采购香料需要时间，会延误试产与上市计划，且新批次仍可能存在风味波动，无法从根本上解决问题。”
会议陷入僵持，三方都清楚，若不能快速找到针对性解决方案，不仅1万盒试产目标无法达成，后续100万盒的全球上市计划也将被迫推迟。此时，陈曦结合自身设备研发与智能管控经验，提出了数字化解决方案：“针对手工品质与香料风味两大问题，我们可通过‘智能检测+精准调控’的方式破解，既保证品质稳定，又不影响产能与进度。”这一构想得到三方关注，陈曦随即展开详细阐述。
核心微冲突就此明确：1万盒批量试产中，部分员工手工褶皱完整性仅85%（低于95%标准），印度香料批次差异导致风味强度波动±15%（超出±10%范围），两项问题导致试产合格率仅91%，无法达到批量生产品质合格率≥98%的目标，威胁全球上市计划。两大核心挑战亟待攻克：其一，通过专项培训与AI智能检测，提升手工褶皱品质，确保完整性达标且不影响产能；其二，建立香料批次检测与动态配方调整机制，抵消批次差异，稳定风味强度。
针对手工品质提升，陈曦提出双管齐下方案：一是开展1对1专项培训，精准解决员工操作短板；二是增设AI检测系统，实现实时监测与分流。三方团队迅速达成共识，由佐藤牵头负责专项培训，陈曦团队主导AI检测系统开发与部署，林记配合组织员工参与培训，确保快速落地。
专项培训工作立即启动。佐藤挑选3名经验最丰富的核心匠人，组成培训小组，对12名褶皱完整性不达标的员工开展1对1精准培训。培训不再局限于标准化手册的复述，而是结合员工的具体问题，针对性强化核心技能：对力度控制偏差较大的员工，通过“指尖负重练习”“面团触感训练”，提升力度感知能力，明确4-6kg核心区间的发力感觉，以及±0.5kg微调的适配场景；对次数把控不稳的员工，采用“计数口令同步操作”方式，形成肌肉记忆，确保褶皱次数稳定在8-10次；对因疲劳导致失误的员工，指导“分段操作技巧”，合理分配体力，避免长时间重复动作引发的失误。
培训过程中，佐藤结合柔性标准化理念，反复强调“核心参数不可违，个性化参数巧运用”，让员工明白，品质稳定是前提，个性化微调需在核心标准范围内进行。同时，苏晚团队全程记录培训过程，将典型问题与解决方法补充至《标准化手册》的“异常处理”章节，为后续员工培训提供参考。经过为期两天的专项培训，12名员工全部通过复训考核，手工褶皱完整性均提升至96%以上，达到量产标准。
与此同时，陈曦团队加速推进AI检测系统的开发与部署。这款褶皱品质AI检测系统，基于前期手工褶皱参数数据库与机器视觉技术，可实现三大核心功能：一是实时识别，通过安装在手工造型工位后的高清相机，每0.5秒对糕团进行一次拍摄，快速识别褶皱次数、完整性、深度等核心指标，识别精度达99.2%；二是自动分流，对检测出完整性低于80%的不合格产品，系统立即发送信号，通过传送带将其自动分流至专属修复区，避免流入下一道工序；三是数据反馈，实时统计每位员工的褶皱合格率、常见问题类型，生成个人操作报告，为后续针对性培训提供数据支撑。