格和汇总报告。
一份是《XX型号结构件（瀚海专用）Q3生产流转与损耗分析（示例）》。另一份是《主要生产设备Q3预防性维护与故障处理汇总（摘要）》。还有一份是《Q3产品质量异常处理与改进措施闭环记录（节选）》。
罗梓如获至宝，谢过送来资料的文员，将自己关在那间小小的临时办公室里，开始逐字逐句地研究起来。
他看得很慢，很仔细。不仅仅看表格里那些加粗的、显示“优秀”的关键绩效数据，更关注那些边边角角的注释、辅助字段、时间戳、以及不同表格之间数据的勾稽关系。多年的底层挣扎，让他对数字有一种近乎本能的敏感和对不协调感的直觉。他知道，再完美的谎言，在足够多的细节交叉验证下，也可能会露出马脚。
《生产流转与损耗分析》显示，该型号结构件在Q3（第三季度）的总体损耗率（包括原材料损耗、加工废品、不良品等）控制在惊人的1.2%，远低于行业平均水平。表格下方用小字注明：“损耗率计算已扣除合理工艺损耗及可回收废料价值。”
罗梓的目光停留在“可回收废料价值”这几个字上。他想起了在废料区看到的那个混有异色金属碎片的回收桶，以及那个工人关于“这批料加工费刀，废品率高”的抱怨。他拿出笔记本，翻到记录废料区见闻的那一页，将工人提到的“废品率比平时高”与报表上“1.2%”的优异数据进行对比。直觉告诉他，这里面有水分。要么是工人的感觉错了，要么是报表的计算方式有问题，或者……有一部分损耗没有被计入这个“总体损耗率”。
他继续往下看。表格详细列出了从下料、冲压、CNC（数控加工）、热处理、表面处理到最终检验各个工序的“工序损耗率”，每一个都非常低，且数据平稳。但罗梓注意到，在“热处理”工序的“异常处理记录”一栏，有一条简短的备注：“8月17日，批次No.20230815A，因温控系统微小波动，导致部分工件硬度值接近下限，经复检及工
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