陆云瑶和施密特教授团队的工程师们一起，紧张地守在控制室和机床旁边，盯着屏幕上的数据流和加工件的实时监测读数。
起初的二十分钟，一切顺利得令人欣喜。
新算法控制下的刀具路径平滑流畅，加工表面的光洁度肉眼可见地提升，监测数据显示精度稳定在预期范围的上限。
几位德国工程师不时点头，交换着赞许的眼神。陆云瑶紧绷的神经稍稍放松，甚至开始想象着提前庆祝成功的场景。
但就在测试进行到高速精铣一个复杂曲面时，尖锐的警报声如同利刃划破空气骤然响起——机床主轴负载在瞬间异常飙升，保护系统强制停机了！
“was ist los?”（怎么回事？）
现场的气氛瞬间凝固。
德国工程师们立刻围上前检查，语速飞快地讨论着各种可能性，语气中带着德式特有的严谨和一丝不易察觉的、对纯理论算法遭遇现实挫折的“果然如此”。
陆云瑶的心沉了下去，她强迫自己冷静，迅速调出故障前后瞬间的全部数据记录，一行行代码、一个个参数地仔细排查。
整整三个小时，她像侦探般在数据的海洋中搜寻蛛丝马迹。汗水浸湿了她的衬衫后背，不是因为车间的闷热，而是源于内心的焦灼。
终于，问题锁定在一个她之前认为无关紧要的、关于传感器信号滤波处理的细节参数上。
在仿真环境中，这个参数是理想的；但在真实的、充满各种电磁干扰和机械振动的工厂环境里，它显得过于“敏感”了，导致控制系统误判了切削状态。
这是一个微小却致命的疏忽，暴露了她缺乏大规模工业实践经验的短板。
“陆博士，看来您的算法还需要更好地‘理解’工厂的脾气。”
项目负责人，一位名叫克劳斯的资深工程师，语气平和，但话里的意思却很明确。
他那双湛蓝色的眼睛直视着她，带着审视。
陆云瑶脸上有些发烫，但她没有辩解，只是郑重地点点头：“是的，克劳斯先生。这是我的疏忽。请给我一点时间，我会尽快调整参数，并重新进行地面模拟测试。”
她的声音很稳，尽管内心波涛汹涌。
接下来的一个星期，她几乎住在了实验室和工厂的测试间。
白天，她虚心向克劳斯和几位经验丰富的现场工程师请教，了解机床在实际运行中的各种“怪癖”和常见干扰源。
她不再仅仅依赖于计算机仿真，而是花了大量时间观察机床的实际运行，甚至亲手用示波器去捕捉和分析那些细微的电磁噪声。