在大部分的傳統製造業中，除了研發與生產的流程之外，還得要確保產品或工件的品質。透過肉眼觀察、儀器量測、壓力測試等方法以及初檢、複檢等程序，不管在工廠內經歷了多少道關卡，最終交付到客戶手中的產品必須是功能正常、沒有缺陷、品質優良的狀態！但是人的精力十分有限，在重複操作儀器量測與判讀數值的過程中難免有疏漏，當產品數量大的時候，為了最佳化人力配置，也常常僅實施抽檢，對於瑕疵的靈敏度只能依靠統計方法獲得保證，無法再有效提升。

為了協助製造業此類品質管控的需求，神通資科研發的品質預測系統，透過在加工機台上的關鍵點位安裝感測器接收生產過程中的振動數據，可記錄下無法從旁觀察到的機台零組件行為，再即時導入AI演算法進行分析預測，減少人員觀察與量測的負擔，最後以簡潔的視覺化介面呈現產品品質之等級或健康度，達到輔助品質管理的目的，避免後續發現瑕疵時造成的批量損失。

神通資科之品質預測系統目前已於112年6月佈署於全球傳動公司。透過收集其線性滑軌與滑塊的加工機台數據，並融合其品質分析所需之平行精度資訊來訓練CNN模型，成功在生產過程中即時預測滑軌與滑塊產品之品級，讓瑕疵無所遁形，為品質把關建立第一道防線。另外也對深度計等量測儀器進行系統整合，自動化的紀錄與管理數據，協助達成數位轉型的目標。