新聞日期:2021-01-04
新聞來源:TechOrange
華碩攜手微軟 Azure「用 AI 助人」(圖片來源:TechOrange)
近年來,台灣與職業災害相關的新聞報導,一直沒有停過,只要上網搜尋就會看到過去一年陸續發生了藥品廠員工意外跌落 3 公尺槽體、大理石廠工人遭 500 公斤石板重壓、沼氣發電廠氣爆造成 3 名工人受傷、鋼鐵廠技師不慎被夾進機台裡…等意外,這些在全台各個工廠持續發生的職業災害事件,背後其實點出一個事實:企業需要更有效的職災預防管理機制,才能降低職業災害風險。
「雖然,許多企業會在作業現場導入監控攝影機,但這些影像數據並沒有被充分利用,很難即時發現潛在的職災風險 ,」華碩 AI 研發中心(AICS)產品總監楊旺儒說。以往,我們的監控攝影機只能亡羊補牢, 但這些影像數據累積到一定程度,應該要能夠主動預測並防範未來風險 。
為此,AICS 推出架構在微軟 Azure 上的智慧工業安全防護平台,一來透過 AI 深度學習模型主動識別與防範潛在風險,二來應用公有雲隨選即用、彈性佈建、數據易於規模化等特色,降低企業導入 AI 解決方案的建置成本,提高開發彈性,用雲端平台進行人機協作,達到職災的監控、預防、教育等。
職災風險管理兩大痛點:影像數據未能有效利用、客製化需求大
楊旺儒進一步指出,職業災害在全球一直是個被嚴重低估的問題, 根據統計,職業災害發生的原因, 88% 是跟人的不當行為有關,其中 45% 是在操作機台時發生的 。 換句話說,只要能有效管理人的行為,就能有效管理職業災害風險。
但是,行為管理其實相當困難,不可預測性也最高。所以過去普遍的做法是,在作業現場佈建大量攝影機,由安防或是製程管理人員監看畫面,確保現場人員都能遵循 SOP 作業。此做法最大的問題是,即時監控相當耗費心力與精神,光靠肉眼很難立即發現不符合 SOP 的作業行為,導致這些監控攝影機最後都淪為裝飾品,無法發揮即時預警的效果,或是只能事後提供歷史畫面來分析肇事原因。
而人工智慧技術恰好能補足傳統技術的缺口。以 AI 深度學習模型取代人眼,自動預測分析監控影像中的行為,避免人為監控的疏漏,還能把行為風險這種模糊的概念數據化、定量化,以便做進一步的管理。只可惜 AI 在職災風險的管理應用,有太多環節需要系統商提供客製化服務,而客製化程度越高,相對就不容易大量且快速地複製應用到大型/多個製造場域。
華碩 AI 研發中心(AICS)產品總監楊旺儒(圖片來源:TechOrange)
AI 將場域風險數據化,有效降低工廠職災風險高達 90%
鑑於職災風險管理的兩大痛點:影像數據未被有效利用、AI 客製化程度深,AICS 把 AI 技術產品化、模組化、平台化,打造出智慧工業安全防護平台。企業只要將監控影像串流至 AICS 平台,再由工廠安防或是製程管理人員在監控影像上標示危險區段,AI 深度學習模型就會自動學習,並結合線上反饋機制不斷地訓練,提高分析準確度。
楊旺儒強調, 任何一個沒有 AI 背景知識的使用者,都能應用 AICS 智慧工業安全防護平台,打造符合自家企業需求的深度學習模型 ,並隨時矯正 AI 的判斷邏輯。且架構在微軟 Azure 雲端平台上,可以彈性部署和更新模型,不需要每個服務都找廠商客製化,可說是從技術面與成本面降低 AI 解決方案的導入門檻。
台灣微軟雲平台解決方案副總經理呂欣育補充說明,微軟 Azure 可以彈性地依照資料吞吐量敏捷縮放,使數據規模化,再加上用多少算多少的計價模式,讓企業不用煩惱要添購多少設備才能完整存放資料,可以有效地降低硬體建置成本。
知名輪胎大廠 普利司通(Bridgestone) 便導入 AICS 智慧工業安全防護平台管理職災風險。「普利司通在導入 6 個月後,不只將場域內的風險危害降低到 1/10 以下,甚至將 AICS 上的影像做為教育訓練素材,全面提升內部安全意識,」楊旺儒說。
品牌信任度高、技術團隊完整支援,華碩攜手微軟 Azure「用 AI 助人 」
提及當初選擇微軟作為合作夥伴的原因,楊旺儒指出,關鍵在於品牌信任感和技術支援團隊 。
AI 需要處理大量數據,而這些數據很多會牽涉到個人與企業內部隱私,容易引起人們對於道德層面的疑慮,所以,雲服務供應商對資料保護的態度及做法就變得非常重要,而微軟在資料管理、合規、資安防禦…等面向上,都有非常嚴謹且可靠的做法。
台灣微軟雲平台解決方案副總經理呂欣育(圖片來源:TechOrange)
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