第三家“共建试验点”——一家生產摩托车配件的工厂，在加工一种特殊合金薄壁零件时，遇到了麻烦。这种材料弹性大，衝压后回弹严重，且对加工力的变化极为敏感。卫东机械的系统在加工普通钢材时表现稳定，但面对这种材料，加工出的零件尺寸一致性开始出现较大波动，废品率上升。

“李经理，不是你们系统不好，是这活儿实在太刁钻。”试验点的车间主任很不好意思，“要不……这试验点我们就算了吧？別耽误你们。”

接到胡厂长的匯报，李卫东没有犹豫，立刻带著a组核心成员赶赴现场。问题很清晰：材料的强回弹特性，导致衝压成型后的实际尺寸与理论模具尺寸存在动態、非线性的偏差，而wafcs系统当前的补偿模型是基於相对稳定的材料特性建立的，对这种“活”的材料，预测和补偿能力不足。

“这是一个绝佳的极端工况测试！”李卫东反而兴奋起来，“如果我们能解决这个问题，意味著我们的系统对复杂材料的適应能力將上一个台阶！这比任何实验室数据都有价值！”

他带领团队驻扎在客户车间，一连三天，收集了海量的加工过程数据：压力曲线、位移曲线、材料回弹测量值……他们不断调整补偿算法参数，尝试建立更复杂的材料-工艺-补偿关联模型。这是一个极其繁琐且充满挫败感的过程，一次次尝试，一次次失败。

就在几乎要放弃，准备承认当前系统能力边界时，李卫东结合前世的模糊记忆和系统赋予的【高级洞察力】，提出了一个大胆的想法：“我们能不能不追求『精確预测』每一次回弹，而是让系统具备『学习』能力？基於前几次加工的结果偏差，自动修正后续加工的补偿量？就像打移动靶，先打几发找到提前量！”

这个思路启发了算法组。他们迅速调整方向，设计了一套“基於歷史偏差的自適应叠代补偿算法”。系统不再试图一次性算准，而是將每次加工后的实测尺寸与目標尺寸的偏差记录下来，作为下一次加工补偿的修正依据，通过几次叠代，快速逼近最佳补偿值。

当这套简易的“学习”算法被嵌入系统，重新试加工时，奇蹟发生了。第一个零件偏差较大，第二个明显改善，到第五个时，尺寸已经稳定在公差范围內！

“成了！李经理，这思路神了！”客户车间的老师傅看著一溜合格的零件，激动不已。困扰他们许久的工艺难题，竟然以这种方式找到了突破口。

这个意外的技术突破，其意义远超解决一个客户的特定问题。它证明了wafcs系统的架构具有强大的扩展性和学习进化潜力，为未来应对更多复杂、非標准的加工场景打开了想像空间。李卫东让人將这次解决问题的过程和核心思路，整理成一份简明的技术简报，作为“星火计划”项目中期进展的亮点材料，报送给了省工业厅和科委相关部门。

主动亮剑，不仅在市场舆论上开闢了新阵地，更在技术攻坚中收穫了意外之喜。卫东机械这艘小船，在惊涛骇浪中，不仅稳住了船舵，更开始尝试扬起属於自己的风帆，探索更广阔的水域。隨著南下扩张的念头在李卫东心中愈发清晰，他知道，更需要一支能打硬仗、能快速学习的精锐团队。而眼前这支歷经磨礪、刚刚打了一场漂亮技术反击战的队伍，让他对未来的远征，充满了前所未有的信心。