工廠里的數據大多是傳感器傳來的高頻時序數據，和AI訓練常用的文本、圖像數據不一樣。加上這些數據涉及商業機密，采集和共享都受限制，訓練樣本不夠，會影響模型效果。歷史數據還可能不均衡、代表性不足，讓AI 決策有偏差。而且設備老化、工藝調整后，模型性能會慢慢下降，得持續更新。

AI模型運算需要不少算力，容易有延遲或結果不確定，滿足不了工廠實時監控、快速決策的需求。工廠環境復雜，設備故障類型多，遇到罕見或復雜故障，AI識別不準，還得靠人工干預。

AI行業喜歡快速更新創新，制造業卻看重穩定和控制成本，兩者在決策節奏、風險接受度上有差異。要是AI系統被攻破，可能被操控做危險操作，比如篡改維護預警、誤導人員疏散。

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