09 常见坑：数据不足、模型漂移今天专攻两个最头疼的家伙：数据不足和模型漂移！接上08集的部署和算账，这俩坑要是踩中，180万投下去可能白瞎，老板脸绿，师傅骂娘。新手听完知道“原来AI也有这些毛病”，老手直呼“早知道就避开了”。来，板凳坐稳，我慢慢给你扒拉，配上实打实的图和车间现场，幽默藏在细节里，保准你听完想立刻去查自家系统！先说坑1：数据不足——AI最怕“饿肚子”！新设备刚装传感器，历史故障数据只有几个月；老设备传感器太少，只测振动不测油温；或者数据质量烂（噪音大、缺失多）。结果呢？AI像个没吃饱的实习生，预测“轴承要坏”准头只有50%，预警一堆假警报，师傅天天白跑，停机没砍反倒多了。钢厂真实案例里，刚试点时数据不够，模型准确率从95%掉到70%，老板问“AI咋不灵了？”看这张预测维护流程图，传感器一装就开始“饿肚子”阶段——数据流细得像小溪，AI根本喝不饱！幽默说，AI现在像车间老烟枪，没烟抽就咳嗽，预警全靠蒙，哈哈！坑2：模型漂移——更阴！工厂换了新钢种、季节温度变、设备慢慢老化，数据分布悄无声息变了（概念漂移+数据漂移）。模型以前准，现在准确率像滑滑梯往下掉，预警晚了、停机又冒头。07集钢厂后来就遇到过：夏天湿度大，风