제안된 모델이 실제 제조 및 조립 공정에 적용될 때 발생할 수 있는 실용적 문제점으로는 데이터 수집 및 정확성, 모델 일반화, 및 실시간 예측 능력 등이 있을 수 있습니다. 데이터 수집 및 정확성 문제는 모델의 학습에 사용되는 데이터의 양과 품질에 관련되어 있습니다. 모델이 충분한 양의 정확한 데이터로 학습되지 않으면 예측의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 또한, 모델의 일반화 능력은 새로운 데이터에 대한 예측 능력을 의미하며, 실제 환경에서의 성능을 보장해야 합니다. 마지막으로, 실시간 예측 능력은 모델이 실제 제조 및 조립 공정에서 실용적으로 사용될 수 있는지를 결정합니다. 모델이 실시간으로 예측을 수행할 수 없다면 실제 산업 환경에서의 적용이 제한될 수 있습니다.