第287章(1/1)
第二天起的很早,去食堂的时候那边都还没安排早餐,厨房的员工将各种材料拿出来。
阿雅问:“需要我帮忙吗?”
里面的配方师说:“不用,这里是配方师的战场。”
阿雅问:“大概多久可以用上早餐?”
里面的配方师说:“九点。”
阿雅无奈,现在才七点.......
她转身换了防护服进入车间,开始仔细对照各个环节的岗位、机器、操作流程和这样操作的目的。
仔细的熟悉一遍,确保不会遗漏后看一眼时间,已经九点了。
脱下防护服去找早餐吃,看来还要问问总管可不可以自己做早餐,等食堂的对她的作息时间很不友好。
焕成安看见她就招呼道:“阿雅,过来跟我一起坐吗?”
“好的,稍等。”
旁边配方师部门的负责人不解的嘀咕,“一个七级配方师去车间搞流程生产监管工作,不知道她怎么想的。按理说一个今年要参加配方师世界赛比赛的不该努力抓紧机会制作配方吗?我们部门很适合啊。”
“人家想转行了也说不定呢,看看吧,要是实在不行我就劝她去你们部门。”
说话间阿雅端着配方过来了,早餐是简单的拌三果。材料是苹果、香蕉、青梨、酒菊花、香叶。
香叶超级百搭,只要缺能量就放香叶。
味道说不上好,可以说阿雅已经很久没吃这么糟糕的配方了。以前吃的林叔叔做的水果快餐都比这个好吃一点。
“焕总管,你们公司作为配方制作公司居然就给员工提供这种配方?”
配方部门的玄部长问:“有什么问题吗?我觉得能满足一天的能量,开启百分之三十的五感也能吃的很开心。”
“额......里面制作配方的是几级配方师啊?”
焕成安说:“是学校刚毕业的实习配方师,等他们实习期过会进入车间做味道鉴定配方师,做满三年味道鉴定配方师后就能进入配方师部门从事配方机械生产流程设计工作了。”
“啊?他们需要在这里实习多久?”
“一年,但是我们是实习工作正式工的工资,实习期间之所以安排他们在这里工作是因为需要他们有熟练的制作配方的能力。他们很多四级配方师都没过,没办法的事情。要是能考过四级配方师公司还会给他们发奖金的。”
阿雅想到一本书中说的:一个集体社会,总有很多人沉淀在基层。因为庞大的基层才能支撑起庞大且稳定的社会。有时候不可否认,精灵天生母神就赐予了不一样的天赋。可不是每个精灵都能找到自己的天赋的,找不到的时候他们便只能平庸的生存在世界的角落里。
偶尔也要歌颂角落里的人,因为他们无比庞大,同时甘愿燃烧生命为世界谱写最伟大的颂歌。因为他们的沉淀付出,才有站起来的无数天才。
不可否认,世界是不公平的,哪怕都是母树诞生的孩子,也是不公平的。母神随机给的天赋有些很容易让自己星光灿烂耀眼无比,有些只适合默默蹲在角落里。
这本书是社会研究学的一本书,叫《平凡的他们不平凡的伟大》。
阿雅默默吃着碗里的配方,良久问:“我早上可以过来带着他们做配方吗?”
难得的学习机会,也给这群配方师一个见识美味配方魅力的机会吧。
平庸这件事不能怪任何人,包括自己。
但是找对方法和自己擅长的方向,每个人都可以不平庸。只是社会在发展,资源的投入有限,无法做到照顾每一个精灵,引导他们发现擅长的事情。
相信在所有精灵的努力下,每个人都能得到最好的引导的美好世界不会遥远。
焕成安问:“你有时间?”
阿雅说:“你们给我配方制作练习的时间,不如就安排在公司制作员工配方的时候吧。”
玄总管说:“这样的训练强度对你不够吧?我们公司午餐吃的预制配方,他们只需要制作早餐和晚餐。”
阿雅笑道:“我的八个小时工作时间刚好卡在早餐和晚餐呢,多么方便。至于训练的事情,我还是要厨房单独训练的,帮忙制作配方就算感谢公司愿意给我这么多支持吧。早餐和晚餐要是允许我提前放下车间工作过来准备的话我想这也能成为我训练的机会,这样说可能有些所求过多了吧?”
玄总管说:“不算,我们也要为比赛的实习生准备机会的。可惜我们公司没有参加比赛的人,不然也有这样的待遇。”
国家赛往上不止学生能参加,民间一些配方大师也能参加,只要去参加民间配方师比赛。跟校赛差不多,到决赛选择十个人参加国家赛,跟学生选手比拼,最后的十名代表国家去参加世界赛。
焕成安说:“你大概需要提前多久离开车间来得及准备早餐和晚餐?午餐是不会在厨房制作的,因为我们公司的员工需要亲自吃自己生产出来的预制配方才知道预制配方是什么水平,才知道如何寻找改进方向。”
阿雅表示理解,“我大概需要提前一个小时出来,制作配方的时间按照比赛规格来的话大概需要三个小时。但是我会控制在两个小时以内,让员工们有足够的时间享用配方。”
另外,这不是比赛,制作配方在心里压力、制作细节、摆盘、材料选择、很多配方师助理等方面要求没有比赛时候严苛,她做起来很快,大概也就两个小时。
这是非常难得的控制时间训练机会,目前她能做到一个人完成世界赛比赛内容的九成,最后一成总也过不去。刚好,早餐和晚餐制作机会就拿来检验在这里的学习进展了。
这里的员工大概有三千左右,一个人做不现实,肯定有助理帮忙。所以后面还得稍微计算一下,排除这些助理后阿雅一个人能完成多少。
计算出结果再用独立训练的数据来矫正从而减小误差,最后得出准确的结果。