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工業工作場所通常是危險的，有重型機械、有害物質和複雜的工藝。儘管有安全協議，事故仍然會發生。據國際勞工組織稱，「每年有 293 萬工人死於與工作有關的因素」，工業危害佔其中很大一部分。

人工智慧正在成為一種工具，透過提供即時監控、預測分析和主動安全解決方案，來幫助將這些風險降到最低。在這篇報導中，將討論這些進步如何提高工作場所安全，以及採用這項技術的挑戰。

工作場所安全的人工智慧應用

支援人工智慧的應用，可以透過多種方式幫助解決該行業，一些長期存在的安全挑戰。

1. 即時監控和危險檢測

首先，人工智慧驅動的系統可以即時檢測和分析工作場所的危害。

‧電腦視覺：人工智慧驅動的攝影機持續掃描環境，檢測工人繞過安全屏障，或未穿戴防護裝置等不安全行為。這些應用必須執行嚴格的資料隱私措施。

‧物聯網整合：人工智慧演算法處理來自物聯網感測器的即時資料，以監控工廠條件，包括溫度、溼度和氣體濃度。這可以及早檢測有毒洩漏和過熱等風險，允許主動干預。例如，杜邦使用人工智慧整合的物聯網感測器，來監測化工廠的氣體和空氣品質。

2. 主動風險評估和解決

人工智慧還使用資料驅動模型來預測風險，幫助組織在事故發生之前預防事故。

‧事件預測：透過分析歷史安全資料，人工智慧辨識顯示高風險情況的模式，實現主動的危害預防。

‧預測性維護：人工智慧提前預測機器故障，允許及時進行維護，並減少故障裝置造成的事故。例如，豐田使用人工智慧驅動的電腦視覺和時間序列分析，來即時監控裝配線的不安全工人行為。

3. 工人健康和疲勞監測

人工智慧透過監測身心健康，來監測工人的福祉（另一個資料隱私非常重要的例子）。

‧追蹤生命體徵：人工智慧驅動的可穿戴裝置追蹤心率和檢測疲勞等生命體徵，及時干預以防止疲勞相關風險。力拓試行了一個使用可穿戴裝置，來監控員工疲勞程度的專案。這些裝置追蹤睡眠模式，讓員工深入瞭解他們的睡眠品質，並幫助公司評估潛在的疲勞相關危害。

4. 人工智慧放大的訓練

支援 GenAI 的應用程式和代理的進步，正在透過創造沉浸式和自適應的學習體驗，來改變工作場所培訓。

‧虛擬和擴增實境模擬：人工智慧驅動的危險情況虛擬場景，讓工人在受控環境中進行應急反應處理培訓。透過模擬火災爆發或洩漏等場景，西門子發現數位孿生解決方案，可以幫助減少事故並提高應急反應處理效率。

‧個性化學習：自適應學習平台，提供針對個人技能水準量身訂製的安全培訓，重點是特定的知識差距。

5. 事件報告和自動分析

最後，人工智慧有助於使事件管理，和根本原因分析變得更容易。

‧複雜的多模態 NLP 系統：工人可以使用自然語言處理報告語音和文字，並獲得近乎即時的反應處理。

‧根本原因分析：人工智慧驅動的工具可以加快事件因果辨識過程，並允許組織專注於，改進有針對性的高價值安全措施。

人工智慧採用和最佳實踐的挑戰

高前期成本

對於較小的組織來說，佈署人工智慧（包括基礎設施、軟體和熟練人員）的成本可能令人望而卻步。雖然利益相關者研討會是必不可少的，但獲得廣泛的共識，往往需要展示快速獲勝。執行小型試點專案，可以有效地展示人工智慧的安全和合規性優勢，有助於建立信心和支援更廣泛的採用。

資料隱私和監管風險

處理敏感員工資料的人工智慧系統，必須遵守嚴格的隱私法規。最佳做法包括資料匿名化、獲得明確同意，和建立明確的資料保留政策。從技術角度來看，差異隱私和同構加密等解決方案可以加強資料保護。

整合複雜性

將人工智慧整合到現有的安全框架，和舊有遺留系統中需要大量的技術專長和資源。最好的方法是從小做起，展示結果，並隨著信心的增長逐漸擴大採用。

工人抗拒

由於擔心工作保障或對監控技術的不信任，員工可能會抵制人工智慧的採用。一項對 1100 多名英國技術工作者的調查發現，只有 15% 的人對僱主使用可穿戴追蹤裝置，進行位置監控感到滿意，而 71% 的人反對。清晰的溝非常重要 —— 人工智慧應該被框定為提高安全性的工具。

道德與偏見

如果人工智慧模型，沒有得到適當的培訓或監控，它們可能會引入偏見，錯誤地辨識風險，或對某些工人群體產生不成比例的影響。持續的監督和定期審查非常重要。幸運的是，解決偏見是一個活躍的研究領域，開源庫和基於雲的工具，提供了寶貴的資源。示例包括 Fairlearn、InterprentML 和 Microsoft Azure 負責任的人工智慧儀表板。

人工智慧驅動的安全的未來

在未來幾年，人工智慧將在工作場所安全方面，發揮越來越重要的作用，特別是在製造業等高風險行業。我相信我們會看到一些關鍵的進步包括：

‧用於即時決策的邊緣人工智慧：雖然傳統的安全監控系統通常依賴於基於雲的處理（引入延遲），但邊緣運算允許在資料來源處，進行更快的處理和決策，以便在危險需要時立即做出反應。

‧人工智慧驅動的協作機器人：製造和工業環境越來越依賴，人工智慧輔助的協作機器人或副駕駛，透過減少風險風險，同時保持生產力，幫助工人完成危險任務。

‧高階數位孿生：數位孿生傳統上用於裝置維護和操作最佳化。透過人工智慧整合，這些模型現在可以透過模擬不同的工作場所場景，來預測潛在的安全風險。

‧工業 4.0 整合：隨著工廠透過工業物聯網變得更加相互聯結，人工智慧驅動的安全系統將能夠分析，來自各種裝置的大量即時資料流。將人工智慧與工業 4.0 技術相結合，可以幫助組織建立自我最佳化的安全生態系統。

‧客製化安全解決方案：未來的人工智慧平台，可能會提供行業特定的安全工具，根據營運需求量身訂製，這些工具將更具適應性和有效性。

支援人工智慧的應用程式，正在增強工業界的工作場所安全，特別是在製造業領域。從即時危害檢測，到預測性維護和沉浸式培訓，使用上述提示的人工智慧工具的策略方法，可以幫助組織降低風險、拯救生命和提高效率。