Większość projektów “AI w montażu SMT” kończy się niepowodzeniem z nudnych powodów: złe połączenia danych, niechlujne metadane podajników i brak kontroli zmian. Ten post pokazuje, gdzie uczenie maszynowe faktycznie poprawia programowanie pick-and-place, jakość umieszczania i konserwację predykcyjną - wykorzystując rzeczywiste dowody z 2024 r. i twarde ograniczenia.