Klacci 凱樂奇商用級智慧門鎖各種應用解決方案
每天，數百萬人上班時都有信心免受傷害。 然而，事故是由於忽視了細節而發生的，導致了嚴重的後果。 據統計，僅在 2020 年，美國就記錄了近 300萬非致命職業傷害。 這引起了員工和企業主的重大擔憂。
今天，我們實際上可以透過依靠複雜的程式來預防這些事故。 人工智慧（AI）和機器學習（ML）是目前定義工作場所安全的兩個主要進步。 在本報導中，你將瞭解這些智慧系統，如何透過評估風險因素和實施安全措施，來預測新出現的威脅。
為什麼今天傳統的危害檢測是不夠的
隨著我們今天目睹的技術革命，我們幾乎不能在生活的任何部分依賴舊方法。 工作場所安全也是如此。 此前，它長期依賴於實體檢查、安全審查和辨識危險的傳統方法。
雖然這些策略可以有所幫助，但它們經常遲鈍且反應靈敏。 合規性檢查僅在特定間隔內進行，這為威脅在某個時候溜走留下了足夠的空間。
魔鬼在細節中。 稽核審查主要依賴於人類的判斷，讓我們面對現實：人們容易犯錯並忽視關鍵細節。 因此，公司可能會因為以下問題而使其員工面臨風險：
- 監測不一致可能會導致在預定檢查之間出現危險。
- 人為錯誤可能會成為真正的威脅，因為檢查員可能會忽略潛在的風險。
- 回應時間緩慢，可能會導致不可避免的後果。
這就是為什麼隨著工作場所的發展，我們顯然需要更好、更快、更可靠的保護方法。 這就是人工智慧和機器學習的有用處。 這些工具提供即時監控，在潛在風險升級之前辨識它們，甚至可能能夠執行安全預防措施。
人工智慧和機器學習如何預測工作風險
人工智慧和機器學習具有原始能力和計算能力，使其在包括效率和效能在內的許多方面都非常有效。 在安全管理方面，他們可以透過以人類無法比擬的方式處理資訊，來真正顛覆傳統方法。 因此，這些技術可以在潛在危險發生之前，預測潛在危險，而不是等待事故發生。
快速、精確地處理基本資料
人工智慧系統擅長分析大量資料，並且可以透過處理來自多個來源的資料來學習。 這些包括員工報告、裝置效能和環境狀況。
因此，透過不斷的評估，人工智慧能夠辨識人眼可能沒有注意到的特定模式。 例如，智慧系統可以檢測到一些機器變熱了。 然後，在火災升級之前，他們迅速提醒人們注意可能的火災風險。
即時資料分析
人工智慧最酷的地方之一是它總是在工作。 放置在工作場所周圍的感測器，將資訊直接傳送到自動化系統。 然後，他們追蹤各種因素，如溫度、空氣品質、裝置狀態，甚至員工的移動。
如果出現任何問題，如突然的溫度飆升或不安全的行為，人工智慧會立即傳送警報。 這使得公司能夠快速應對新出現的問題。 因此，他們可以立即採取行動，並在事故發生之前阻止事故。
預測建模
預測建模使用人工智慧和歷史資料，來幫助做出準確的預測。 這個過程包括定義問題、準備資料、構建模型，並應用結果來加強公司的營運。
基本上，它從過去的事件和模式中學習，這有助於它在風險發生之前預測風險。 例如，在工廠裡，機器學習可能會發現，機器在執行一定時間後往往會發生故障。 從那裡，它可以確定機器何時需要維護，以防止意外事故。
使用人工智慧建立自動化安全協議
如果安全措施不僅僅是在紙上規則，而是即時自動和智慧地執行，那就太好了。 多虧了人工智慧，這正在成為現實。 透過自動化安全協議，人工智慧超越了風險預測。 創新技術積極介入以保護工人。 因此，人工智慧提供了一個全天候的安全網，使工作場所比以往更安全。 以下是人工智慧已經如何拯救員工的生命：
- 自動關閉。 如果機器出現故障或檢測到危險，智慧系統可以立即分析資料並關閉資料。 這最大限度地減少了事故發生的可能性，特別是在高風險行業。
- 即時安全警報。 人工智慧可以檢測工人何時進入限制區域，或沒有穿合適的裝備。 當使用監控攝影機或感測器時，這是可能的。 因此，這些工具可以在出現問題之前發出即時警報。
- 自主安全機器人。 想像一下，機器人在工作場所巡邏，尋找溢位或故障裝置等危險。 他們可以報告問題、觸發警報或呼救，確保快速行動。
人工智慧不是在取代人類 —— 它正在處理重複的安全任務，因此工人可以專注於更復雜的問題。 這創造了一個更高效、更安全的系統。 然而，解決潛在的道德問題很重要。
人工智慧如何做出決策，和持續改進的透明度，對於保持技術與人類價值觀保持一致是必要的。 畢竟，將人工智慧整合到安全協議中，使工作環境更加積極主動，並降低事故風險。
 |
| tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業） |
推動工作場所安全的關鍵人工智慧和機器學習技術
因此，人工智慧和機器學習使我們能夠應用尖端技術來辨識危險，檢查事件報告，並監控即時安全狀況。 讓我們來看看這些改變遊戲規則的創新，如何使工作場所更安全、更智慧。
發現危險的電腦視覺
電腦視覺類似於人工智慧的眼睛，它可以掃描照片和影像，來檢測可能被忽視的威脅。 企業可以透過教人工智慧發現裝置故障或風險行為等，在可能的風險發生之前處理。
例如，它可以監控製造工廠的地板，以檢測機器是否即將過熱。 它還可以檢查員工是否沒有穿戴所需的防護裝備。 然後，當公司發現需要更正的東西時，人工智慧會通知公司，這恰好在儘可能短的時間內完成。
更智慧的事件報告的自然語言處理（NLP）
NLP 就像人工智慧背後的大腦，使其能夠理解和處理人類語言。 在分析安全報告、投訴甚至臨時員工回饋時，這非常有用。 人工智慧與 NLP 可以分析數千份事件報告，以辨識反覆出現的問題，如反覆出現裝置故障或持續存在的安全問題。
更先進的是人工智慧，能夠根據嚴重性確定問題的優先次序。 透過這種方式，其演算法可以預測如果不解決，哪些問題最可能導致事故。 因此，公司可以積極主動，在問題失控之前解決。 一些系統現在還依靠情緒分析，來評估員工對安全的感受，幫助公司發現隱藏的擔憂。
用於即時安全監控的可穿戴裝置和物聯網感測器
你可以佩戴這些時尚的可穿戴裝置，或物聯網感測器供個人使用。 但現在，它們不僅被用作身體或健康追蹤的工具；它們在檢測職業風險方面也相當有效。
員工可以使用智慧裝置來監控周圍的環境。 該系統的內建感測器追蹤空氣品質、溫度和工人疲勞，將即時資料傳送到人工智慧系統進行連續分析。
如果有毒氣體或不安全的熱水準出現，系統可以立即提醒工人或關閉機器，以防止事故發生。 令人興奮的是，人工智慧現在可以利用這些裝置進行預測分析。 它分析一段時間內的資料，以預測何時最有可能發生安全風險。 透過發現環境條件或工人行為中的模式，人工智慧可以在潛在危害發生之前預測它們。
Klacci 凱樂奇消防緊急疏散解決方案
行業準備透過人工智慧驅動的職業風險預測蓬勃成長
人工智慧驅動的風險預測，正在徹底改變安全非常重要的行業。 依靠機器學習和資料分析的公司，可以在危險成為問題之前更有效地預測它們。
首先，製造中需要進行高水準的危害檢測。 智慧技術監控機器和工人的資料，以辨識潛在的問題。 這些包括可能導致受傷的裝置故障或不良姿勢。 這種主動的方法對員工和企業都有好處，保持生產力。
以固有危險著稱的建築工地，也正在取得重大改善。 儘管有這些技術進步，木匠和其他建築專業人士仍然需要全面的保險，如承包商 Nerd 的保險，以充分保護工人免受工地風險。 人工智慧與感測器和可穿戴裝置協同工作，以追蹤即時情況。 在故障成為主要問題之前，它可以辨識不穩定的腳手架或裝置故障等威脅。
人工智慧在風險相當高的採礦業中非常有用。 人工智慧能夠透過分析地質資訊，來預測事故的發生機率，如塌陷或氣體洩漏。 同時，它可以監測工人的健康，以防止熱衰竭。 這減少了事故，並更好地保護了員工。
當然，醫療保健也在收穫回報。 在醫院等高壓工作環境中，人工智慧可以透過追蹤工作量和壓力水準，來辨識感染或倦怠等風險。 因此，這種智慧方法使醫護人員更安全、更有效。
克服挑戰：人工智慧驅動的安全障礙
儘管人工智慧為工作場所安全帶來了所有好處，但也存在一些挑戰。 因此，只有瞭解與應用最新技術相關的障礙，企業才能充分利用其使用。
資料品質和不準確之處
儘管人工智慧具有巨大的力量和能力，但它無法修復誤導性資料。 如果安全檢查期間收集的資訊不準確或不完整，人工智慧結果將反映這一點。 一個可靠的人工智慧系統需要乾淨、高品質的資料來產生有用的見解。 如果輸入有偏差或有缺陷，輸出也會有偏差。
道德問題
隨著人工智慧越來越多地參與安全決策，公司需要解決隱私、偏見和過度依賴技術等道德問題。 人工智慧不能取代人類的判斷。 因此，公司應該謹慎，不要過度依賴它，這可能會導致法律風險。
技術整合
將人工智慧引入現有系統，並不總是一帆風順的。 為了獲得適當的效能，企業可能需要監控不斷的基礎設施升級，或資料收集和儲存的變化。 因此，規劃無憂整合，對於避免在通往更高效的工作場所的道路上，出現額外的複雜性非常重要。
工作場所中斷
隨著員工習慣新系統，引入人工智慧工具一開始可能會造成一些混亂。 然而，透過正確的訓練，道路上的這些顛簸可以平緩。 例如，提供強有力的支援將使向人工智慧安全解決方案的遷移，變得更加容易。
結論
工作場所安全應該始終是公司的首要任務。 不幸的是，傳統方法無法即時追蹤每個員工或生產線。 這就是人工智慧、機器學習和其他技術的用處。 它們的組合有助於創造更安全的工作環境，提高效率，並顯著減少停機時間。 在危險成為問題之前預防它們，並確保你的團隊立即使用創新技術來確保安全！
0 comments:
張貼留言