AI在工厂监控与维护中有哪些局限性？

工厂里的数据大多是传感器传来的高频时序数据，和AI训练常用的文本、图像数据不一样。加上这些数据涉及商业机密，采集和共享都受限制，训练样本不够，会影响模型效果。历史数据还可能不均衡、代表性不足，让AI 决策有偏差。而且设备老化、工艺调整后，模型性能会慢慢下降，得持续更新。

AI模型运算需要不少算力，容易有延迟或结果不确定，满足不了工厂实时监控、快速决策的需求。工厂环境复杂，设备故障类型多，遇到罕见或复杂故障，AI识别不准，还得靠人工干预。

AI行业喜欢快速更新创新，制造业却看重稳定和控制成本，两者在决策节奏、风险接受度上有差异。要是AI系统被攻破，可能被操控做危险操作，比如篡改维护预警、误导人员疏散。

以上就是 AI在工厂监控与维护中有哪些局限性？的简 单介绍，如果您有企业弱电安装相关的需求， 需要的朋友可联系：13693486017或者在线客服咨询更多 成都盎柒监控 的介绍，用007弱电让数字基础设施更智能。