中午吃饭,团队照例坐一桌。陈浩也端着餐盘过来,很自然地坐在了老周旁边的空位。桌上忽然就静了一瞬——那种很短暂的、几乎察觉不到的静,然后赵心怡开始讲上午遇到的客户问题,声音比平时高了半个调。
李薇低头扒饭,耳朵却竖着。她听见老周问陈浩:“设备那块,有把握吗?”
“得看具体问题。”陈浩的声音很稳,“上午看了看,主要是数据采集频率设置不合理,太密了,设备扛不住。调低点,稳定性应该能上来。”
“会影响分析精度吗?”吴磊插话。
“会有影响,但不大。咱们现在要的是稳定跑起来,不是实验室级别的精确。”
这话说得实在,桌上气氛松动了些。张维开始问技术细节,陈浩一一解答,不疾不徐。李薇听着,心里那根绷着的弦,悄悄松了半圈。
饭后回办公室,雨已经停了。阳光从云缝里漏出来,照在湿漉漉的街道上,反着光。李薇泡了杯茶,站在窗边喝。陈浩走过来,手里拿着平板。
“有个想法。”他说。
“说。”
“咱们现在给餐馆做数据分析,是不是主要看历史数据?”
“对。”
“那如果加入实时预测呢?”陈浩把平板递过来,屏幕上是个简单的模型,“根据天气、节假日、甚至附近商圈的活动,预测未来几天的客流量和菜品需求。餐馆可以提前备料,减少浪费,也能抓住高峰多备货。”
李薇接过平板,仔细看。模型不复杂,但思路很新。“能实现吗?”
“技术上可以,但需要更多数据来训练模型。”陈浩看着她,“而且得跟餐馆深度绑定——他们得愿意把经营数据实时同步给我们。”
“他们凭什么愿意?”
“凭这个。”陈浩在平板上划了一下,调出另一页,“我们算过,如果能准确预测需求,一家中等规模的餐馆,一个月能减少5%到8%的食材浪费。折算成钱,不少。”
数字很诱人,但李薇知道,真正做起来远没那么简单。数据隐私、技术投入、餐馆的接受度……都是坎。
“你想做试点?”她问。
“嗯。选一两家配合度高的,先跑起来看看。”陈浩顿了顿,“但这需要投入,也需要时间。”
又是时间。李薇看着窗外,阳光正好照在一栋高楼的玻璃幕墙上,刺眼。“先写个方案吧。详细点,把投入产出算清楚,把风险列明白。”
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