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下午两点，预警模型搭建正式开始。
尤哈把坐标轴调出来，横轴是概率，纵轴是影响，红黄绿三区分明。可刚填了两条数据，问题就来了。
“印度环保新规，影响程度怎么打分？”小陈皱眉，“咱们出口量不大，但它要是全面禁，后续市场可就断了。”
“概率呢？”阿米尔挠头，“目前只是草案，通过率估计三成？可三成算低还是中？”
“上次三号炉报警，概率两成，结果真堵了。”尤哈翻着记录，“影响是停产八小时，算中等。那这次呢？”
讨论陷入僵局。数据像没调好的炉温，上不去也下不来。
刘好仃起身，走出会议室，十分钟后带回一位头发花白的老质检员。老头穿着洗得发白的工装，手里捏着个旧计算器。
“老李，”刘好仃介绍，“十年前，咱们第一次出货欧盟，是他发现包装材料含铅超标，救了整批货。”
老李摆摆手：“别提了，当时没人信，说‘国外哪管这么细’。结果人家抽检，真卡住了。”
“那您当时怎么判断风险的？”尤哈问。
“哪有什么模型。”老李笑，“我女儿在德国留学，她说那边连玻璃杯都要环保认证。我一合计，咱们这包装纸颜色太艳，八成有问题。”
“所以您是结合了个人经验和外部信息？”小陈眼睛亮了。
“还有过往案例。”老李掏出个小本子，翻开一页，“你看，这是08年某厂被退运的记录，原因一模一样。风险看着小，可一旦撞上，就是大坑。”
刘好仃接过本子，指着一条记录：“咱们可以把历史案例做成‘风险权重参考表’，类似炉温校准曲线。新风险进来，先对标老案例，再调整打分。”
“模型+经验+案例库！”阿米尔一拍大腿，“这不比纯数字靠谱？”
当晚，第一版预警模型终于上线。
第二天一早，尤哈输入最新数据：印度环保草案通过概率调至40%，影响程度因案例库比对升为“高”，坐标点稳稳落在黄区边缘。
