根據勞委會勞工安全衛生研究所的研究報告,高達 98% 的意外由不安全的行為或不安全的狀況造成;不安全的狀況可藉由加強設備的本質安全或增加被動式防護設施來預防,然而肇因於勞工本身欠缺能力、意願、或是紀律的不安全行為,則常常因為管理人力不足,或一直欠缺有效的管理方式,成為工作環境的安全死角。

台灣普利司通一直視安全為最優先項目,也積極與華碩 AICS 合作導入 AI,加速企業轉型與安全升級。廠長對 AICS 團隊指出目前運作的痛點:「其實安全作業相關的教育訓練經常在舉辦,但教育訓練的成效很難評估;目前工廠整體的安全意識應該有 90 分,但剩下的 10 分在哪裡很難得知與預防,一旦發生,可能就造成不可挽回的後果。」

「人員作業一定都有 SOP 規範,按照規範做都會很安全。」 普利司通安防人員向 AICS 團隊表示,「會發生意外,都是因為少數人員沒有風險意識,長久累積一些壞習慣,把異常當成正常。每天都要做上數百次的動作,因為這些壞習慣,哪一天就出錯了!」 安防人員邊說邊羅列常見的壞習慣,包括成型筒滾動時不當的觸碰行為、鋼圈在料架還沒停妥前就急著放置等,這些風險作業都有可能導致肢體被捲入機台,造成無法挽回的遺憾。

業界目前普遍採用人員巡檢與教育訓練來提高現場人員的安全意識,但巡檢無法做到 100%,教育訓練的成效又難以評估,而安全意識也需要轉化為現場的安全行為。

基於幫客戶解決痛點的使命感,AICS 智慧職安團隊給自己一項艱難的任務 – 打造一個 24 小時全年無休監控警示的智慧職安防護系統,讓 AI 學習安防人員口中的壞習慣、機台狀態、以及環境中顯現的風險特徵,由 AI 判斷場景中的風險指數並且自動提出預警。

深度學習的三大關鍵:數據數量、特徵、品質

AI 防護系統的關鍵是建立成功的 AI 模型,模型的訓練仰賴三個要素:數據的數量、特徵、與品質,三大因素只要有任何一個不到位,就無法訓練出令人滿意的召回率 (Recall rate) 和精確率 (Precision rate)*。

* 召回率 (Recall rate):為真的情況下,被AI判斷為危險行為的比例 ;精確率 (Precision rate): 正確被AI判斷出來為危險行為中,與實際情況相符的比例。

首先是定義什麼樣的數據能可靠且完整的描述一個風險事件? 機台旁佈建的攝影機是我們第一個想到的數據蒐集來源,生產線幾乎一天 24 小時不停運轉,因此數據的數量並不是問題。但「風險」或是「安全」都是一個很主觀的概念,什麼才算安全? 什麼是風險? 風險的等級如何設定? 找到收集可靠數據的方式,並沒有我們一開始想像的順利。

其次,單純的影像數據似乎無法很可靠的描述一個場景。安防人員需要定期抽檢留存的錄影畫面,以確認作業均按安全標準執行。但是,「我們常常無法單純從影片決定作業的合理性,例如在機台緊急停止的狀態,作業員可以深入機台內部進行故障排除,但在手動模式下做一樣的事情則非常危險。」安防人員表達了實際執行上的困難點。

那現場人員又如何確保作業時的自身安全呢?「機台本身有設立一些基本的安全規則與指引,用來引導並防護人員的操作失誤,同時現場也裝設了安全光柵、安全邏輯控制等裝置,進行被動式防護。」安防人員進一步說明。但是各個獨立的防護措施、無法統合運用的數據資料,形成安全防護的死角。我們意識到如果要達到更全面的防護,需要以 AI 輔助 IOT 設備,以全面蒐集並學習各個子系統的數據,達到零死角的防護。

下一個關卡是數據的品質,如何能將把一個模糊的安全概念轉化為大量的標注數據(Label Data)? 對於場域的深度瞭解就是關鍵。 AICS 團隊與普利司通製造和安全部門的專家合作,深入了解輪胎製程,從每座機台的每個動作,連動到相關系統,安全光柵的保護範圍,以提升安全性與保持製程作業效率為目標,一起定義了 7 種黑名單場景,並以此為依據標注大量數據,通過AI模型學習黑名單場景的特徵並持續訓練,以更精準判定出「黑名單場景」。

然而,場景的風險千變萬化,絕對不可能只有7種,能夠挖掘出未知的風險將更具價值。因此 AICS 團隊也開發了「異常偵測模型」,讓模型持續學習安全合規的「白名單場景」特徵,分析當下場景與白名單場景的變異度,主動偵測並預警現場可能發生的意外狀況。 

導入成效

經過幾個月密集的測試調校,AICS 開發的 AI 模型,平均每天可以偵測到 400 起黑名單場景,根據場景的不同,提供 80% – 95% 準確的風險預警與現場警示,省下安防人員進行人為巡檢與事後影像抽檢的時間,可以更專注於分析應對潛在的危險與風險,加強對不安全行為的教育,加速整體作業流程的改善週期。

台灣普利司通在導入 AICS 智慧職安系統後,也針對 AI 偵測到的風險場景逐一改善,務求立即有感改善,如針對「不當觸碰成型筒」的風險場景,透過 AI 偵測凸顯常發生的不當行為,普利司通修改了原有 SOP 並加強教育訓練,即有效降低此風險發生次數,甚至幾乎不再發生。

安全價值可視化

華碩 AICS 切入 AI 領域的使命感是選擇「做有意義的事,讓 AI 提升所有人類的生活」。

MMI (Man-Machine Interaction) 人機協作安全是我們的第一步,除此之外,吊掛作業、倉儲作業、人員裝備管理、現場禁制區管理、等等,都是傳統很難有效管理的安全死角,未來我們將繼續開發更多適用於不同作業、不同場域的智慧職安 AI 服務,將場域中每一個角落的風險可視化,有效管理!華碩 AICS 將成為唯一值得信賴的安全守護夥伴!

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