縮短 30% 上市時間、降低 60% 檢測成本！合成數據重塑製造業品質管理
在 AI 加速滲透製造業現場的同時，數據正逐漸成為限制製造業者創新速度的瓶頸。製造業高度依賴大量、高品質且可標記的資料來執行瑕疵檢測和品質管理，但現實往往是，資料蒐集昂貴、標記耗時，更伴隨愈來愈嚴格的隱私與合規風險。
也正是在這樣的背景下，合成數據（Synthetic Data）開始從輔助工具，轉變為製造業 AI 專案的核心基礎。
合成數據成為主流，直面製造業 CIO 兩大痛點
顧問公司顧能（Gartner）預測，到 2026 年，合成數據將占 AI 專案訓練數據的 75%。這個趨勢並非偶然，而是來自企業在實務上遭遇的結構性問題。對製造業 CIO 而言，最棘手的兩大挑戰，分別是高昂的數據標記成本，以及日益複雜的數據隱私與合規要求。
傳統 AI 專案中，企業必須先蒐集大量真實影像或感測資料，再投入人力進行清洗、分類與標記。這個過程往往占據專案時程的 70% 到 80%，成本甚至高於模型本身。若涉及跨廠區、跨國資料流通，還需額外處理隱私、智慧財產權與法規問題，導致專案反覆卡關。
合成數據的出現，等於改寫了這套邏輯。企業不再被動等待真實資料累積，而是能主動生成已標記、可控、符合法規的數據集，讓 AI 開發從資料瓶頸中解放。
聚焦製造業瑕疵檢測，從「等資料」變成「造資料」
在製造場景中，合成數據最具代表性的應用之一，便是瑕疵檢測（Defect Detection）。無論是金屬表面的細微刮痕、材料內部的微裂縫，或是組裝誤差，這些「微小瑕疵（Micro-defects）」在真實產線中雖極為罕見，卻對品質與安全影響重大。
問題在於，AI 若缺乏足夠的瑕疵樣本，就很難在實際上線後維持穩定判斷，合成數據正好補上這個缺口。透過模擬不同材質、光源、角度與瑕疵型態，業者可以系統性地生成大量罕見瑕疵情境，更快、更全面的訓練模型。
實務經驗顯示，導入合成數據後，製造業者可縮短約 30% 的產品上市時間，同時降低 60% 的檢測成本。一方面，減少人工檢測與重工；另一方面，也讓品質管理從事後補救，轉向預防與即時判斷。
自駕新創用合成數據模擬十萬種場景，縮短驗證時間
合成數據的價值，不僅止於工廠內部，也已在高度安全敏感的領域獲得驗證。顧問公司 TCS 以日本自動駕駛新創公司 Turing 為例，該公司透過模擬超過 10 萬種交通場景，涵蓋霧夜行駛、行人突然橫越馬路、道路標誌被遮蔽等極端且罕見的危險情境。
這些場景在現實世界中難以大量蒐集，卻是自駕系統必須具備應對能力的關鍵。透過合成數據，Turing 讓模型在訓練階段就接觸到各種極端案例（Edge Cases），也成功將驗證週期縮短 30%，加快部署速度，同時提升整體安全性與可靠性。
這樣的經驗，對製造業同樣具有高度啟發性：當 AI 被要求在高風險、高精度的場景中運作，合成數據是可行、且可規模化的解法。
更重要的是，合成數據帶來的並非單一技術優化，而是一種品質管理思維的轉變。透過可控的數據生成機制，企業能在不觸及真實客戶或生產敏感資料的前提下，進行大規模測試與優化，降低法規與資安風險；同時，合成數據也讓製造業得以重新配置資源，把預算從資料蒐集與標記，轉向模型優化與流程創新。這對正面臨成本壓力與交期競爭的製造業而言，具有高度策略價值。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Gartner、TCS、cogent infotech，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：廖紹伶）