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90% 工廠工安只靠人臉辨識!為什麼「看臉」無法真正解決危安問題?

廣編企劃
2019.11.07 696

工安意外,一直是製造業最想避免又難以管控的風險,新聞報導上常出現工廠作業員手臂被機器捲進去諸如此類的事件。最大的原因在於,製造業者缺乏一個有效的管理工具,能即時控管工廠內部的營運情形。而隨著AI與物聯網等技術研發成熟,高科技開始進入工廠進行營運智慧升級,更填補了現行工安管理機制上的不足。然而廠房數位轉型只要導入懂得視覺辨識的 AI 就好了嗎?

台灣新創團隊 Beseye 自行研發一種非常特殊的AI 人體骨幹分析技術,不只做到臉部辨識,也對人體超過四千個特徵點進行肢體分析,進而做到人類行為的分析與保護。目前日本一個排名前三大的鋼鐵工廠即導入 Beseye 的 AI 人體骨幹分析技術,透過系統自動分析作業員的一舉一動。當機器正在運轉,而作業員誤闖危險區域或者有危險行為時,快速提醒作業員和管理者注意安全,從而避免工安意外的發生(如首圖所示)。

安裝再多監視器,也無法排除真正的工安問題

Beseye 創辦人暨執行長涂正翰表示,該日本鋼鐵廠內,隨處可見大型起重機執行鋼條吊掛作業,在某些區域也設有一些大型機具,這些設備都有可能造成現場人員受傷,所以該鋼鐵廠除了制定標準 SOP 外,也在工廠內導入大量監控攝影機,希望確保作業人員的安全。

可惜的是,該鋼鐵廠的努力並沒有如預期般發揮效果,每年還是會發生 3~5 起作業員傷亡的意外事故,因為事故而付出的賠償金及公關處理費用高達日幣數億元,「對該鋼鐵業者來說,最大的損失不是錢,而是因為工安事故所造成企業形象和品牌商譽的損害。」涂正翰強調。

Beseye執行長涂正翰帶領一群擁有超過10年以上影像處理經驗的優秀團隊,透過AI骨幹分析技術創造高度安全的工廠環境

涂正翰進一步解釋,雖然該鋼鐵廠已經在廠內建置很多監控攝影機,讓現場環境幾乎零死角,但是並沒有搭配影像分析技術,只能靠保全人員的肉眼去找出影像中的異常,很難在第一時間立即發現危險,只能等工安事件發生後再去調閱影像,釐清事件發生的經過與原因。這種事後追查的功用,已經喪失當初架設監控攝影機即時保護人們安全的目的。

辨識4,000 個人體特徵點!預警工人危險行為

為了做到工廠工安的智慧升級,鋼鐵業者導入 Beseye 人體骨幹分析技術,因為 Beseye 不是只做臉部辨識,而是分析人的行為,藉由 Beseye 系統在人體上佈建的 4,000 個特徵點,就能判斷影像中的人正在做什麼,有沒有危險、是否符合工安規則。

當系統偵測到作業員可能有危險,例如:誤入危險區域、作業員與機具或吊掛鋼條的距離過近、做出不符合 SOP 規範的行為…等,系統就會立即發出警報音,提醒該名作業員注意安全,同時也會發送訊息給管理者,讓管理者可以立即掌握現場狀況。

目前該鋼鐵業者在本州工廠導入 Beseye 解決方案,由於成效良好、的確降低工安事件發生機率,現正計劃擴大到全日本各地的工廠。涂正翰表示,Beseye 的 AI 人體分析技術,在目前智慧影像分析市場上,屬於非常特殊的解決方案,因為市場上高達 90% 都是臉部辨識與動態偵測,而在防範工安意外中,辨識作業員的身份,並沒有立即且正面的助益,只有知道他的行為,才能判斷有沒有風險,這也是 Beseye 能夠獲得日本鋼鐵廠青睞的原因。

對於重工業,或是工廠內部有大型機具的製造業者而言,Beseye 人體骨幹分析技術,可以有效填補工安管理上的缺口,尤其當製造工廠範圍比較大的時候,Beseye 解決方案除了可以自動發送警報外,還能結合 IoT 物聯網技術,在系統偵測到作業員有危險時,透過物聯網連動機具設備,使其停止運作,更積極主動的防範工安意外發生,為作業員打造一個安全安心的工作環境,並有效降低企業在公共安全上所花費的成本,同時替企業塑造良好的品牌形象。

(本文提供合作夥伴轉載。)

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