制造业AI落地最常见的坑是什么？

问：制造业AI落地最常见的坑是什么？

答：报告总结了五大挑战和四大误区。
五大挑战：

1. 数据孤岛：ERP、MES、设备端、质检报表各有一份数据，互不相通。

2. 数据质量：不同产线设备新旧并存，数据格式、采集频率、精度标准各不相同。

3. 系统集成：AI发现的质量异常无法自动触发上游工艺调整工单。

4. 人才短缺：懂AI的不懂工厂，懂工厂的不懂AI。

5. 工业场景容错率低：AI犯错一次可能导致产品质量下降、生产线停工甚至安全事故。
   四大误区：

6. 技术先行而非业务先行——盲目追求模型“大”与“新”，与业务成了“两张皮”。

7. 追求高精度忽视真价值——花大量资源把准确率从98%提到99%，但真正的问题在上下游数据不通。

8. 追求“大而全”忽视“可复制”——项目复杂度爆表、周期拉长、预算超支。

9. 忽视持续运营——“试点很成功，推广就卡住”。