试点项目

试点项目是在真实工况下限定范围地运行一段时间，目的是拿到推广决策所需的实测数据。它和厂商演示的根本区别是有退出机制——试点开始前就要写明什么结果算通过、什么结果就终止，而演示永远只展示成功的那一次。

设计试点时要先定三件事：衡量指标、时间跨度、决策节点。指标要选可以直接测量的，比如单班完成任务数、人工干预次数、平均故障间隔；时间跨度至少覆盖一个完整的业务周期，包含月末高峰或换型这类非常态；决策节点则明确到某个具体日期由谁拍板。

范围要小，但不能小到失真。只跑最理想的一条产线，得到的数据无法外推。合理的做法是选一个中等难度的场景，既能跑通也能暴露问题。

试点期间最有价值的产出往往不是成功率，而是异常清单。哪些情况会让机器人停下、每次恢复要多久、需要什么级别的人来处理——这些数据决定了推广后的实际运维负担。

为了自动化一段重复的物料搬运，项目团队用试点项目作为决策依据之一。他们在一条中等复杂度的线上跑了六周，覆盖了一次换型和一次月末高峰，记录到 41 次人工干预，其中 28 次来自同一类来料偏差。修正该问题后，团队才批准扩展到其余三条线。

试点的常见陷阱是不设终止条件，项目在『再调一调就好』中无限延长，既占用产线又消耗团队耐心。另一个陷阱是试点期间厂商工程师常驻现场，各项指标都很好看，一旦人撤走数据立刻下滑。评估时应把厂商支持强度也记录在案。