模型漂移 (Model Drift)

模型漂移（Model Drift）是《未来工厂内部》白皮书强调的 AI 模型维护核心挑战，指工业环境随时间变化导致 AI 模型性能下降的现象。

成因

• 设备磨损：生产设备随着时间推移性能发生变化。
• 原材料变化：原材料批次间的差异影响模型预测。
• 环境变化：温度、湿度等环境因素的变化。

应对策略

• 监控：理解和监控模型漂移至关重要。
• 数据治理：强大的数据流程、数据治理和持续的数据访问是模型完善和维护的基础。
• 持续维护：AI 模型的价值需要持续维护，确保 AI 部署长期提供价值。