La plupart des projets d“”IA dans l'assemblage SMT" échouent pour des raisons ennuyeuses : mauvaises jointures de données, métadonnées d'alimentation désordonnées et absence de contrôle des modifications. Cet article montre où l'apprentissage automatique améliore réellement la programmation du pick-and-place, la qualité du placement et la maintenance prédictive, en utilisant des preuves réelles de 2024 et des limites strictes.