刘好仃站在办公室门口，手里拎着一沓打印出来的质检数据，眉头拧得像个麻花。他刚准备推门进去，就听见里面传来小林的声音：“这数据格式也太乱了吧，Excel都快被我玩出花来了。”
阿芳坐在电脑前，头也不抬地回了一句：“你这是玩Excel，我们这是在救厂子。”
小林叹了口气：“我这不是在努力嘛，刚把时间线对齐了，结果发现记录方式还五花八门，有的写‘轻微发雾’，有的写‘有点蒙’，这怎么分析啊？”
“你这是第一次做数据清洗，习惯就好。”阿芳说着，把一叠纸质检测表递过去，“刘哥让我把这些扫描存档，你顺手也导入系统吧。”
小林接过那叠纸，翻了几页，苦着脸说：“这都快成古籍了，上面还有咖啡渍，还有油墨模糊的……”
“那也是数据。”阿芳翻了个白眼，“你要是觉得轻松，下次我多给你几叠。”
刘好仃推门进来，手里那沓纸啪地往桌上一放：“吵什么吵？你们这是在整理数据，不是在吵架。”
“刘哥，这数据真的太难搞了。”小林举起一张表，“你看这个，写的是‘玻璃边缘有点毛’，我怎么量化？毛多少算毛？”
“那就去现场看看，实物比数据靠谱。”刘好仃坐下，打开电脑，“阿芳，你那边扫描完了吗？”
“快了，最后一份。”阿芳点开扫描仪，“不过我发现个奇怪的东西，一份盖着‘待复检’的报告，但后面没结果。”
“待复检？那不是得有个处理单吗？”刘好仃皱眉。
“没找到。”阿芳把那份报告夹进自己的笔记本，“我回头再查查。”
小林一边敲键盘一边嘀咕：“这数据清洗比上班还累。”
“你这是在学东西。”刘好仃一边看屏幕一边说，“你现在多花点时间，以后少走弯路。”
“我这不是在弯路上狂奔嘛。”小林苦笑。
阿芳忽然停下敲键盘的手，指着屏幕说：“你们看这个，原料A最近两批的粒径分布好像有点不对劲。”
刘好仃凑过去一看，果然，曲线偏移得有点明显：“这得找仓储组看看，这两批砂料用在哪儿了。”
“我这就联系他们。”阿芳立刻拨通电话。
小林一边运行脚本一边问：“刘哥，你说我们这样查，真的能找到问题源头吗？”
“当然能。”刘好仃语气坚定，“问题不会自己跑出来，但数据会说话。”
“可我这脚本老是报错。”小林一脸愁容。
“你这脚本写得是有点问题。”刘好仃凑过去，“这里应该用Pandas的merge方法，不是用for循环。”
“我这不是刚学嘛。”小林无奈，“我连Python环境都差点没搭起来。”
“慢慢来，别急。”刘好仃拍拍他肩膀，“你现在每解决一个问题，都是在给自己攒经验。”
阿芳挂了电话，回过头：“仓储组说这两批砂料主要用在了第三批和第五批生产线上。”
“那这两批产品的质检数据呢？”刘好仃问。
小林立刻调出数据：“第三批确实有透光率下降的问题，第五批倒是正常。”
“这说明什么？”刘好仃问。
“说明问题可能和砂料有关，但不一定全是因为砂料。”阿芳分析道，“第五批虽然用了同一批砂料，但可能其他因素抵消了影响。”
“对。”刘好仃点头，“所以不能只看一个变量，得综合分析。”
小林忽然指着屏幕说：“等等，我发现个事，第三批生产前两天，仓库监控里有个搬运工换了两个原料桶的位置。”
“这也能看出来？”阿芳惊讶。
“我刚截了图。”小林调出视频片段，“你们看，他把原本标号A3的桶，放到了A5的位置。”
“这会影响什么呢？”刘好仃眯起眼。
“如果生产流程是按标签来操作的，那可能就会出错。”小林说，“比如原本应该用A3的，结果用了A5的，但A5的砂料可能粒径更粗。”
“这得查清楚。”刘好仃立刻拨通仓储组电话，“你们那边有没有记录原料桶更换位置的情况？”
电话那头沉默了几秒：“好像没这方面的记录。”
“那就查监控。”刘好仃挂了电话，转头对小林说，“你把这段视频备份一下。”
“已经存好了。”小林点点头。
阿芳忽然想起什么：“刘哥，我刚翻资料的时候，发现上周三那天的冷却塔检修记录里，有一份‘待复检’的报告，但没后续。”
“冷却塔检修？”刘好仃皱眉，“那天是不是正好是第三批产品生产的时候？”
“是的。”阿芳点头，“我觉得这事有点蹊跷。”
“那就一起查。”刘好仃站起身，“问题不会单独出现，都是连着的。”
小林一边运行代码一边问：“那我们现在该怎么做？”
“继续分析数据。”刘好仃说，“把原料、工艺、时间、人员这些变量都列出来，看看能不能找出规律。”
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