現代企業越來越重視員工安全，而AI與科技在職災預防上的應用正扮演著關鍵角色。想有效降低職災發生率，善用科技絕對是趨勢。
透過分析穿戴裝置、影像辨識等新科技的應用，我們可以更精準地掌握工地現場的潛在風險。舉例來說，穿戴裝置能即時監測工人的生理數據，提前預警疲勞或不適，避免因精神不濟而導致意外。影像辨識技術則能自動偵測未戴安全帽、違規進入危險區域等不安全行為，大幅提升安全監控的效率。
根據我多年的經驗，導入這些科技的關鍵在於數據整合與員工培訓。企業不僅要選擇合適的科技方案，更要將收集到的數據整合到現有的安全管理系統中，並加強員工對新科技的認識與操作，才能真正發揮AI與科技在職災預防上的力量。
這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)
- 導入穿戴裝置，即時監測生理數據： 針對建築、製造、物流等高風險行業，選用能監測心率、疲勞程度、活動姿勢的智慧穿戴裝置，結合AI分析，預警潛在風險。例如，智慧安全帽可偵測撞擊和疲勞，智慧手環可識別不當姿勢，提前預防意外。
- 運用影像辨識技術，自動偵測不安全行為： 在工地、廠區等場域部署影像辨識系統，自動識別未戴安全帽、違規進入危險區域等不安全行為，及時發出警報。這能有效提升安全監控效率，降低人為疏失。
- 整合數據並加強員工培訓： 導入AI與科技應用後，務必將收集到的數據整合到現有的安全管理系統中，並加強員工對新科技的認識與操作。確保員工了解如何使用穿戴裝置，以及如何應對系統警報，才能真正發揮科技的預防效果。
穿戴裝置：AI 監測與疲勞預警，職災預防實戰
在職災預防的道路上，穿戴裝置正扮演著越來越重要的角色。透過結合AI技術，這些裝置不僅能即時監測工人的生理狀態，還能預測潛在的危險，從而有效降低職災的發生率。讓我們先來瞭解，穿戴裝置如何透過AI監測與疲勞預警，在職災預防中發揮實戰效果。
穿戴裝置的種類與功能
市面上用於職災預防的穿戴裝置種類繁多，主要功能可以歸納為以下幾點：
- 生理數據監測： 像是智慧手錶、智慧手環等，可以監測心率、血壓、血氧飽和度、體溫等生理數據。這些數據有助於瞭解工人的身體狀況，及早發現異常。
- 運動數據監測： 透過內建的加速計、陀螺儀等感測器，可以追蹤工人的活動量、姿勢、跌倒等。這些資訊對於預防因疲勞或不當姿勢引起的職業傷害非常重要。
- 環境數據監測： 有些穿戴裝置配備環境感測器，可以監測噪音、粉塵、有害氣體等環境因素。這有助於保護工人免受有害環境的影響。
- 疲勞程度監測 透過收集人體汗液，為勞工監測身體狀況，利用科技改善人類生活。
AI 如何賦能穿戴裝置
AI技術的導入，讓穿戴裝置的功能更上一層樓。
實戰案例分享
讓我們來看幾個穿戴裝置結合AI技術，成功預防職災的實戰案例：
- 建築工地： 某建築工地導入了智慧安全帽，這種安全帽可以監測工人的心率、頭部撞擊等數據。當AI偵測到工人發生跌倒或頭部受到撞擊時，系統會立即發出警報，並通知相關人員前往救援。此外，智慧安全帽還可以監測工人的疲勞程度，提醒工人適時休息。
- 製造工廠： 某製造工廠導入了智慧手環，這種手環可以監測工人的活動量、姿勢等數據。AI分析這些數據後，可以識別工人的不當姿勢，並提供矯正建議。此外，智慧手環還可以監測工人的工作壓力，提醒工人放鬆心情，避免因壓力引起的職業傷害。
- 物流運輸業： 疲勞駕駛一直是物流運輸業的一大隱憂。透過穿戴裝置監控司機疲勞程度，預防交通事故已經成為趨勢。
如何選擇合適的穿戴裝置
面對市面上琳瑯滿目的穿戴裝置，企業應該如何選擇合適的產品呢？
AI監測與疲勞預警的穿戴裝置，在職災預防上具有巨大的潛力。透過選擇合適的產品、制定完善的管理制度、加強員工培訓，企業可以充分發揮穿戴裝置的優勢，打造更安全、更健康的工作環境。
影像辨識：AI 助力，自動化危害偵測實戰
影像辨識技術在職災預防領域扮演著日益重要的角色。透過AI的加持，影像辨識系統能夠自動化地監控工作場所，即時偵測潛在的危害，並向管理人員發出警報。這不僅能有效降低職災的發生率，還能提升企業的整體安全管理水平。讓我們先了解影像辨識如何應用在工安上：
影像辨識技術的應用範圍
影像辨識技術在職災預防上的應用範圍十分廣泛，以下列舉幾個常見的應用情境：
- 未佩戴安全帽偵測：建築工地、礦場等高風險場所，安全帽是保護頭部免受傷害的重要防護裝備。影像辨識系統可以自動監控工作人員是否正確佩戴安全帽，對於違規行為發出警報，確保工地人員依法穿戴裝備，協助業者符合勞動部「營造安全衛生設施標準」。
- 危險區域入侵偵測：在製造業、化學工廠等場所，某些區域可能存在高溫、有毒氣體、高壓電等危險因素。影像辨識系統可以設定電子圍籬，一旦偵測到人員進入危險區域，立即發出警報，避免人員誤闖發生危險。
- 機械設備異常偵測：製造業工廠中的機械設備若發生故障，可能導致嚴重的工安事故。影像辨識系統可以監控設備的運行狀態，自動檢測異常震動、過熱、洩漏等情況，即時告警管理人員，以避免擴大傷害。
- 消防安全監控：透過AI 影像辨識技術，可以監控工作場所是否有火源或煙霧，及早發現火災隱患，降低火災造成的損失，把握黃金30秒。
- 緊急事件偵測：系統可偵測工作人員跌倒，立即發出告警，採取滅火行動，有效提升危險處理效率，避免二度傷害。
如何導入影像辨識系統？
導入影像辨識系統並非一蹴可幾，需要經過仔細的規劃與評估。
實際案例分享
許多企業已經成功導入影像辨識系統，並取得了顯著的成效。例如，某建築公司導入了未佩戴安全帽偵測系統，有效地降低了工地的違規行為。某製造工廠導入了機械設備異常偵測系統，成功預防了多起機械事故。此外，也有企業導入了AI 影像辨識安全圍籬，實現了防止人員進入機具作業區，或作業車輛範圍的應用，大幅強化作業安全。
導入案例分享：台灣中油公司工安即時影像結合AI辨識管理系統，藉由科技防災智慧工安運用，加強各事業單位及工地安全衛生管理成效，可建立起職災警示預防的系統，減少工作場所的意外發生，圓泰科技協助其建置AI辨識系統。
透過這些案例，我們可以發現，影像辨識技術在職災預防上具有巨大的潛力。只要企業能夠善用這項技術，就能有效地提升工作場所的安全水平，保障員工的生命安全與健康。
AI與科技在職災預防上的應用. Photos provided by unsplash
整合數據：AI 職災預防應用數據分析與決策
在AI職災預防的應用中，穿戴裝置和影像辨識技術猶如前線的偵察兵，負責收集大量的第一手資料。然而，這些數據如果各自為政，無法整合分析，其價值將大打折扣。因此，數據整合是實現AI職災預防價值的核心環節。想像一下，如果我們能將穿戴裝置收集到的工人生理數據（如心率、疲勞程度）與影像辨識系統偵測到的不安全行為（如未戴安全帽、靠近危險區域）整合在一起，再結合歷史事故數據、設備維護記錄以及環境監測數據，就能夠全面掌握工作場所的安全狀態，進而做出更精準的預測和決策。
數據整合的重要性
數據整合的重要性體現在以下幾個方面：
- 全面風險評估： 整合不同來源的數據，可以更全面地評估工作場所的風險，找出潛在的安全隱患。
- 精準預測預警： 透過分析歷史數據和即時數據，AI可以預測未來可能發生的事故，並及時發出預警，讓企業能夠採取預防措施。
- 優化安全管理： 數據分析可以幫助企業瞭解安全管理的薄弱環節，進而優化安全管理流程，提升安全管理效率。
- 提升決策品質： 數據驅動的決策比經驗驅動的決策更客觀、更科學，可以幫助企業做出更明智的安全決策。
如何有效整合數據
要實現有效的數據整合，企業需要考慮以下幾個關鍵步驟：
- 建立統一的數據平台： 建立一個集中式的數據平台，用於收集、儲存和管理來自不同來源的數據。這個平台應該具備良
數據分析的實際應用案例
例如，一家建築公司可以將穿戴裝置收集到的工人疲勞數據與影像辨識系統偵測到的不安全行為（如未正確使用安全帶）整合在一起，分析導致工人疲勞和違規行為的原因，並針對性地採取措施，例如調整工作排程、加強安全培訓等。另一家製造業企業可以整合設備的感測器數據、維護記錄以及歷史事故數據，利用AI預測設備故障的風險，提前安排維護，避免機械傷害的發生。
數據安全與隱私
在整合和分析職災預防數據的過程中，企業必須高度重視數據安全和員工隱私。務必遵守相關的法律法規，例如台灣的個人資料保護法，採取適當的安全措施，保護數據免受未授權的訪問和使用。在收集和使用員工的生理數據時，務必獲得員工的知情同意，並明確告知數據的使用目的和範圍。
總之，數據整合是AI職災預防應用的關鍵。只有將來自不同來源的數據整合起來，進行深入分析，才能充分發揮AI的潛力，為企業打造更安全、更健康的工作環境。透過有效的數據整合與分析，企業可以從被動的事後反應轉變為主動的風險預防，真正實現零職災的目標。
AI 職災預防應用數據分析與決策 主題 說明 重要性 如何有效整合數據 實際應用案例 數據安全與隱私 數據整合 穿戴裝置和影像辨識技術收集大量資料，整合分析是實現AI職災預防價值的核心環節。整合生理數據、不安全行為、歷史事故數據、設備維護記錄以及環境監測數據，全面掌握工作場所安全狀態。 - 全面風險評估：整合不同來源數據，全面評估風險。
- 精準預測預警：分析歷史和即時數據，預測事故並預警。
- 優化安全管理：瞭解薄弱環節，優化流程。
- 提升決策品質：數據驅動決策更客觀科學。
企業需要考慮以下關鍵步驟： - 建立統一的數據平台：集中收集、儲存和管理數據。平台應具備良好的數據治理能力。
- 制定清晰的數據標準：確保數據格式和定義一致。
- 應用進階分析技術：使用AI和機器學習分析數據。
- 建立有效的回饋機制：將分析結果回饋給相關人員。
- 建築公司整合工人疲勞數據與未正確使用安全帶行為，分析原因並採取措施。
- 製造業整合感測器數據、維護記錄、歷史事故數據，預測設備故障風險，提前維護。
高度重視數據安全和員工隱私，遵守個人資料保護法。收集生理數據需獲得員工知情同意。 結論：數據整合是AI職災預防應用的關鍵，實現零職災目標。 穿戴裝置的選擇與應用：AI 實戰案例分析
在導入AI 穿戴裝置於職災預防前，企業必須審慎評估自身的需求，並選擇最適合的產品。考量的面向包含行業特性、工作環境、員工接受度、以及預算等。以下將透過幾個實戰案例，說明不同產業如何運用AI 穿戴裝置，提升工安管理水平。
建築業：高空作業防墜落與疲勞監控
建築業是職災高發的行業之一，尤其高空作業的墜落事故更是常見。在某個案例中，一家建築公司導入了具備AI 偵測功能的智慧安全帽，該安全帽不僅能即時監測工人是否正確配戴安全帽，還能透過內建的感測器，監測工人的疲勞程度。當工人出現疲勞跡象時，系統會發出警報，提醒工人休息，從而有效預防因疲勞導致的操作失誤。
具體做法：
- 智慧安全帽配戴監測：透過AI 影像辨識技術，自動辨識工人是否正確配戴安全帽，並記錄未配戴者的相關資訊，以便管理人員進行追蹤與改善。
- 疲勞程度監控：利用心率感測器、腦波感測器等，監測工人的生理數據，並透過AI 算法分析疲勞程度。
- 跌倒偵測：內建的加速度計和陀螺儀，能即時偵測工人的跌倒情況，並立即發出警報，以便及時救援。
據創新拿鐵報導， Kinetic 公司開發出一款能偵測工作人員危險動作的穿戴式裝置－Reflex，提醒他們改善姿勢，避免職業傷害。Reflex會自動偵測用戶在工作中做出的危險姿勢，例如彎腰、扭曲和過度伸展，這些動作經年累月便會導致傷害。Reflex會發出輕微振動以提醒用戶，並記錄危險動作的次數，方便管理人員分析與改善工作流程。
製造業：機器視覺檢測與風險預測
製造業的工安風險主要來自於機械傷害和操作失誤。一家製造工廠導入了結合機器視覺的智慧眼鏡，該眼鏡能協助工人進行設備檢測，並即時提供操作指南。同時，AI 系統還能分析歷史數據，預測潛在的安全風險。
具體做法：
- 機器視覺檢測：透過智慧眼鏡的鏡頭，工人可以掃描設備的各個部件，AI 系統會自動比對標準影像，檢測設備是否存在故障或異常。
- 操作指南：當工人需要進行特定操作時，智慧眼鏡會即時顯示操作步驟，並提供語音指導，降低操作失誤的風險。
- 風險預測：AI 系統會分析設備的運行數據、維護記錄、以及環境因素等，預測設備的故障率，並提前發出警報，以便及時維護。
此外，太古地產旗下的太古廣場六座採用獲獎的CONDUCTOR智能建造管理平台，利用設有人工智能分析攝影機、物聯網感應器及智能穿戴裝置的智能平台監察工地安全。
物流業：優化作業流程與駕駛疲勞監控
物流業的職災風險主要來自於搬運過程中的肌肉拉傷，以及長途駕駛的疲勞駕駛。一家物流公司導入了具備AI 分析功能的穿戴式腰帶，該腰帶能監測工人的搬運姿勢，並提供即時建議，避免肌肉拉傷。同時，AI 系統還能分析司機的駕駛行為，監測疲勞程度，預防交通事故。
具體做法：
- 搬運姿勢監控：穿戴式腰帶能偵測工人的彎腰、扭腰等動作，並透過AI 算法評估姿勢是否正確。若姿勢不當，系統會發出震動警報，提醒工人調整姿勢。
- 作業流程優化：AI 系統會分析工人的搬運路徑、搬運速度等數據，找出效率瓶頸，並提供優化建議，減少不必要的體力消耗。
- 疲勞駕駛監控：穿戴式手環能監測司機的心率、眨眼頻率等生理數據，並透過AI 算法分析疲勞程度。當司機出現疲勞跡象時，系統會發出警報，建議司機休息。
Garmin Health 總監Jörn Watzke 表示，Garmin 的設備每秒鐘收集數百萬個數據點，AI 可以透過分析這些數據，找出不同健康指標之間的相關性，也體現數據的重要。例如，在採礦和運輸業，Garmin 的設備可監控工人、駕駛者的疲勞和健康狀態，並主動提供風險預警。
選擇穿戴裝置時，還要注意什麼？
除了上述功能，在選擇AI 穿戴裝置時，還應注意以下幾點：
- 數據隱私保護：確保裝置具備完善的數據加密和匿名化機制，保護員工的個人資訊不外洩。
- 電池續航力：選擇電池續航力較長的裝置，避免頻繁充電影響使用。
- 舒適度與耐用性：選擇輕巧舒適、耐用性高的裝置，確保員工願意長時間配戴。
- 系統整合能力：確保裝置能與企業現有的工安管理系統相容，方便數據整合與分析。
透過以上實戰案例分析，希望能幫助企業更瞭解如何選擇和應用AI 穿戴裝置，打造更安全、更高效的職場環境。記住，科技的導入只是輔助手段，更重要的是提升員工的安全意識，並建立完善的安全管理制度。
AI與科技在職災預防上的應用結論
綜觀全文，我們深入探討了AI與科技在職災預防上的應用，從穿戴裝置的實戰應用、影像辨識的自動化危害偵測，到數據整合的重要性，以及穿戴裝置的選擇與案例分析，相信您已對如何運用科技打造更安全的工作環境有了更清晰的認識。
AI與科技在職災預防上的應用並非一蹴可幾，需要企業從規劃、導入到整合、優化，持續投入資源與心力。但可以肯定的是，透過科技的加持，我們能夠更精準地掌握潛在風險，更有效地預防職災發生，進而保障員工的生命安全與健康，同時提升企業的生產力與競爭力。
希望這篇指南能幫助您在AI與科技在職災預防上的應用道路上更進一步。記住，科技是工具，安全意識纔是核心。讓我們一起努力，打造一個更安全、更健康、更有效率的職場環境！
AI與科技在職災預防上的應用 常見問題快速FAQ
Q1：穿戴裝置在職災預防中，主要有哪些應用？
穿戴裝置在職災預防上應用廣泛，主要可分為以下幾類：
- 生理數據監測： 監測心率、血壓、血氧飽和度、體溫等，有助於瞭解工人的身體狀況。
- 運動數據監測： 追蹤活動量、姿勢、跌倒等，對於預防疲勞或不當姿勢引起的職業傷害非常重要。
- 環境數據監測： 監測噪音、粉塵、有害氣體等環境因素，保護工人免受有害環境的影響。
- 疲勞程度監測 透過收集人體汗液，為勞工監測身體狀況，利用科技改善人類生活。
Q2：影像辨識技術如何應用於工安領域，有哪些具體的例子？
影像辨識技術透過AI的加持，能自動化監控工作場所，即時偵測潛在危害。常見應用包括：
- 未佩戴安全帽偵測： 自動監控工作人員是否正確佩戴安全帽，並發出警報。
- 危險區域入侵偵測： 設定電子圍籬，偵測人員進入危險區域，立即發出警報。
- 機械設備異常偵測： 自動檢測設備的異常震動、過熱、洩漏等情況，及時告警。
- 消防安全監控： 監控工作場所是否有火源或煙霧，及早發現火災隱患。
- 緊急事件偵測：系統可偵測工作人員跌倒，立即發出告警，採取滅火行動，有效提升危險處理效率，避免二度傷害。
Q3：在整合AI職災預防數據時，有哪些重要的考量因素？
在整合AI職災預防數據時，需要特別注意以下幾點：
- 建立統一的數據平台： 建立集中式平台，收集、儲存和管理來自不同來源的數據。
- 數據安全與隱私： 遵守相關法律法規，採取安全措施，保護數據免受未授權的訪問和使用。務必獲得員工的知情同意，並明確告知數據的使用目的和範圍。
