杂论对话

最终解决方案不是换刀片，而是重新设计水管接口。关键在于每问一个Why都要到现场验证，比如第4问时，我们让工人连续监测冷却系统水位，发现接口确实有微渗漏。这就像地质勘探，每问一次Why都要打一口勘探井，拿到岩芯样本才算数。”</br>

林岚（展示欧洲仓的库存周转模型）：“处理德国仓爆仓问题时：</br>

1. 为什么爆仓？→某品类备货超300%</br>

2. 为什么超备？→AI预测算法误判</br>

3. 为什么误判？→训练数据含过时促销信息</br>

4. 为什么含过时数据？→运营没及时标注</br>

5. 为什么没标注？→绩效考核中无数据质量指标</br>

最后在算法团队KPI中加入‘数据新鲜度’指标，爆仓率降78%。这说明5Why的关键是把‘技术问题’追问成‘管理问题’，就像把水面的浮萍连根拔起，必须追问到水下的根须。”</br>

陈远（调出AI批改作业的错误案例）：“学生投诉‘作文评分不准’时：</br>

1. 为什么不准？→某篇作文误判</br>

2. 为什么误判？→关键词识别错误</br>

3. 为什么错误？→训练数据中该关键词标注错误</br>

4. 为什么标注错？→外包标注员理解偏差</br>

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