工作場域的安全一直是製造業最大的痛點之一,各國政府不斷根據工作場域的安全提出規範,而各式各樣的安全防護措施也不斷的被提出,但這些措施大多是被動式的防護,或者需要仰賴大量的人力監控,除了工作效率因此降低,也會因為人為的執行落差而形成安全防護的漏洞。

台灣普利司通的安防部門向 AICS 團隊說明:「在工廠的作業環境中,充斥著許多風險因子,例如:成型機台、滾輪機台、堆高機,等等,而過去確保安全的傳統作法是被動式的安全防護措施、人員作業的標準 SOP,但是作業 SOP 制訂的再詳細,人員的作業紀律始終是影響成效的關鍵,以人力百分百執行監控與警示仍有它的難度,有沒有可能讓 AI 看懂場景中發生的事情,主動並及時守護場內人員安全?」

台灣普利司通 IT 部門向 AICS 團隊提到,每位員工堅守安全宣言,秉持著企業社會責任的信念:「普利司通全體員工視安全優於一切,打造一個安全無死角的工作場域,是我們一直以來持續精進的目標」。協助以最新的數位科技,來達到安防人員更精準且更有效率的判斷,是 IT 的重要使命。而 AICS 開發 AI 的初衷除了替華碩尋找下一個成長動能外,更希望的是做有意義的事,為人類帶來更好的生活。而這一拍即合的想法,開啟了雙方合作的契機,也因此打造出具有場景理解能力的 AI 引擎 – AI Safety Keeper。

AI Safety Keeper

 ASUS AICS 團隊一開始就選擇為輪胎製程中,最危險也最複雜的場景提供 AI 安全守護:成型作業。

確認環境中的危險因子是打造安全環境的第一步:輪胎在成形的製程中,作業員需要以人工的的方式進行橡膠部件的黏貼組裝,再送進輪胎成型機進行成型作業,在操作機台的過程當中,作業員必須注意現場燈號、機台的狀況、並遵循標準作業程序,一有閃失就有被器械夾傷甚至喪命的風險,安防人員傳統的稽核方式是透過監視攝影機監看人員作業方式,不但效率較低且漏檢率高。

我們運用 AI 電腦視覺技術設計了多個 AI 模型,包括:人形偵測、行為分析、物件偵測、物件追蹤、電子圍籬,等等,用此來理解作業員在哪裡、在做什麼、設備的狀態、燈號的狀態,再綜合判斷作業是否符合標準作業規範。

當作業員在不適當的時間進入危險區域作業、或是不符合作業規範,AI 就會第一時間進行示警 。

Continuous Learning & Continuous Deployment

同時,我們也賦予了 AI Safety Keeper 自我學習的能力,在 AI 正式部署到場域後,我們的 continuous learning 機制會不斷的收集場域中的資料,用來重新訓練,持續優化 AI 模型,藉以克服現實場域中多變的狀況。

此外,為了讓雲端系統達到24小時無間隙監控,AI Safety Keeper 也具備 model live update 功能,IT 人員即便在系統運行中也可以更新 AI model,服務不中斷。

AI Safety Keeper 在2019年12月上線後,已經順利的在實際場域運行並提供24小時不間斷的安全防護,透過我們的行為分析技術,判別出危險或可疑的行為,幫助安防人員瞭解現場 SOP 執行的狀況,同時也為作業員提供了即時的安全防護。

Scene Understanding & Human Behavior Analysis

未知的安全危害,以及人為的操作錯誤,是兩大意外造成的原因, AI Safety Keeper 已經為場域提供了主動防護能力, AICS 並不以此自滿,未來我們希望進一步優化我們的AI引擎,例如,動態理解場景中的危險因子,藉此來消弭未知的危險,我們期許 AI Safety Keeper 可以守護每一個作業員安全,真正打造一個安全無死角的工作場域。

華碩 AICS 於2019參加微軟IoT in Action台北場活動,現場展示AI Safety Keeper的技術與應用。