Klacci 凱樂奇商用級智慧門鎖各種應用解決方案
企業主和經理有責任確保員工不受傷害。然而，現實卻恰恰相反。工作場所中可能存在許多看不見的危險。目前，事故和傷害不斷發生，通常是由於不可預見的危險造成的。事實上，國際勞工組織的報告指出，有 3.95 億人在工作中遭受非致命傷害。
預防勝於治療，利用人工智慧來確保員工的健康、安全和環境（HSE）可以證明這一點。本報導將揭示有助於預測和預防工作場所，危害的人工智慧功能的強大作用。
工作場所危害：危險就在眼前
人們上班時，期望有安全的環境，可以安全地完成工作。這是 HSE 標準所保證的基本前提。它包括用於保護員工免受可能的風險，同時維護其工作整體福利的方法和措施。這些努力目的在創造一個更安全、更健康的環境，以降低職業健康風險的可能性。
但根據統計，職場中確實存在隱憂，對人員和企業造成不同程度的危害。例如，建築和工業領域經常發生滑倒、絆倒和跌倒的事故。此外，如果不注意監督，與機器運作和維護相關的威脅，也會對工作人員造成傷害。
傳統的安全措施雖然取得了一定成功，但往往採取被動的方式。標準流程可能無法適應不斷變化的危險：
- 安全檢查表通常不能涵蓋所有內容。
- 事件報告通常在問題出現後，才會發揮作用。
- 定期檢查可能會忽略新的風險，尤其是在動態環境中。
對威脅採取被動態度，並不一定意味著下一次災難不會發生。此外，人類的可靠性會體現在疲勞和分心上。此外，甚至需要滿足最後期限，也可能會損害判斷力。
這種不確定性，需要採取更具策略性、更積極主動的方法。隨著工作情況變得越來越複雜，僅僅依靠傳統的程序就無異於玩火。今天，我們需要能夠看到人眼無法看到的東西的解決方案，能夠準確、快速地預測意外情況。
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人工智慧在維護工作場所安全實踐中的作用
人工智慧正在改變做事的方式。擔心你的團隊沒有追蹤未遂事故或安全觀察？人工智慧為你提供保障。是否發現很難跟上最新法規，並確保完全遵守？人工智慧可以處理這個問題。努力在 EHS 數據中，尋找可以提高效能的模式？人工智慧再次為我們提供幫助。
人工智慧讓 EHS 專業人員，有更多時間專注於真正重要的事情：實施計劃、流程和程序，確保每位工人安全回家。現在，讓我們詳細探討一下，人工智慧在確保工作場所安全實踐方面，為何如此強大。
預測分析
人工智慧的強大功能之一，在於其預測能力。這讓人工智慧能夠查看過去的數據，來發現模式，並在危險發生之前預測潛在危險。這樣，公司就可以預防問題，而不是事後才採取行動。
建築業對這些能力尤其樂觀。ContractorNerd 報告稱，41% 的建築公司認為，人工智慧和機器人技術，將提高工作品質，並使工人更安全、更有效率。
電腦視覺
AI 還有另一個很酷的功能 —— 解釋視覺數據的能力。該技術使用攝影機和感測器，密切監控工作環境，及時發現不安全行為或設備問題。
自然語言處理（NLP）
人工智慧在解讀人類語言方面越來越好。此功能允許安全系統掃描報告和回饋，以便儘早標記安全性問題。
機器學習（ML）
人工智慧的數據驅動學習能力，使其能夠自我學習。因此，隨著時間的推移，它會變得更加智慧，從數據中學習並使危險預測更加準確。這意味著它可以更好地預測工作場所中的潛在危險，並且隨著收集新資訊，而變得更加準確。
自動化
自動化非常適合處理危險的工作，並且可以透過使用機器人，或人工智慧驅動的機器，來保護人們免受危險。它不僅降低了事故發生的風險，而且還確保了任務的精確完成。
工作環境中用於檢測和預防的人工智慧應用
智慧技術即將大幅提高工作場所的安全性。由於其預測分析和機器學習，它可以辨識風險並預防風險。這意味著我們擁有了非常有效的手段，來降低工作場所事故的發生率。
透過穿戴式科技發現危險
人工智慧是發現不安全狀況，並防止其造成問題的重要工具。透過機器學習，智慧型系統可以從資料（如感測器讀數或設備性能）中提取模式，並標記潛在危險（如機器故障或危險環境）。
穿戴式科技就是一個很好的例子。它們會追蹤員工的心率，或疲勞程度等資訊。例如，如果他們面臨中暑或疲勞的風險，這種設備可以提醒他們。
透過人工智慧增強型閉路電視進行自動監控
另一個例子是即時監控。EHS 專業人員不可能同時出現在所有地方。雖然走動是日常工作的一部分，但除非第一線工人決定報告，否則一些安全問題不會被注意到。
然而，有了人工智慧，閉路電視攝影機就可以被編程，為自動監控和標記未遂事故，或違反政策的行為。無論是抓捕超速行駛的車輛、發現未正確佩戴個人防護裝備的員工，還是辨識禁區內的違規行為，人工智慧都在密切關注。
使用無人機在危險區域進行檢查
人工智慧無人機，目前正在危險區域執行安全檢查。無需派遣經過專門訓練的工人，去檢查建築工地、石油鑽井平台，或化工廠等危險地點，無人機就可以完成這項工作。
這些先進的無人機可以飛越這些位置，並捕捉清晰的影像和數據，以發現結構裂縫或設備故障等危險。透過這種方式，組織可以更快、更安全地發現潛在問題，保護員工免受傷害。
客製化風險評估
人工智慧可以透過分析工作環境、員工行為，和設備狀況等因素，來幫助評估風險。它將這些資訊彙編成詳細的風險概況，使公司能夠制訂適合其特定需求的安全計劃。這使得它成為安全官員進行風險評估，和制訂預防策略的寶貴工具。
預測性維護
人工智慧有助於，在危險問題變得嚴重之前發現它們。它可以透過分析各種因素（例如工作環境、員工行為，和設備狀況）來幫助評估風險。
機器學習允許智慧型系統檢查感測器讀數，或設備性能等數據，以辨識可能存在問題的模式。例如，它可以辨識機器何時可能發生故障，或提前警告危險環境。
安全訓練
智慧系統可以透過模擬、虛擬實境 (VR) 和互動課程，幫助創建更具吸引力的安全訓練。這些個人化、適應性的課程為員工提供了實踐經驗，使他們能夠安全地練習危險場景。除此之外，工人還可以隨時參加預認證考試或簡短測驗。
例如，在零售和倉儲行業，員工可以透過互動式模組，接受客製化的安全課程。這些模組可能涵蓋從正確的設備處理，到消防安全和緊急程序的所有內容。
人工智慧在工作場所安全的挑戰與局限性
用於預測工作場所危險，和預防事故的人工智慧有其好處，但也存在挑戰。例如，全天候的監督可能會讓員工感覺，自己一直受到監視。員工可能會擔心組織侵犯他們的隱私，並損害他們的自主權和尊嚴。
在安全性方面，人工智慧可能會使敏感資料面臨風險。駭客或惡意行為者，可能會利用安全系統來連線存取、竊取或操縱資訊。事故後果可能十分嚴重，不僅包括資料被盜，還包括結果被操縱，甚至是人身傷害。
偏見是另一個值得關注的領域。人工智慧依賴數據，而數據或其底層演算法帶有先入為主，包括性別、種族、年齡或身障。當然，這些偏見可能會被放大。因此，組織可能會遇到不公平或歧視性的結果，這可能會破壞人工智慧驅動的決策。
人工智慧系統擅長處理大量數據，但它們也受到對歷史數據的依賴的限制。因此，他們可能很難辨識以前未遇到的危險或風險。因此，組織很容易受到未知或不可預測的危險。
最後，雖然智慧型系統可以標記潛在的安全風險，但它們在解釋人類行為的複雜性方面，還遠遠不夠精確。因此，當工人故意忽視安全規則時，他們可能無法發現，導致人工智慧無法預測的事故。
結論
現在是時候嘗試一下智慧系統了。EHS 中的人工智慧優於舊技術和手動方法，尤其是在預測和預防新出現的危害方面。俗話說，「亡羊補牢，亡羊補牢」，預防勝於治療。人工智慧能夠將工作場所的安全，從被動變為主動。
智慧系統提倡一種注重避免事故發生的文化，而不是在事故發生後才做出反應。它們能夠快速從數據中學習並預測風險，成為確保工作場所安全的寶貴工具。
然而，在我們實施這些發展時，組織必須意識到人工智慧的問題和道德考量。只要我們正確使用智慧技術，我們就可以期待一個更光明、更直接的未來，工作場所將成為一個安全成長和繁榮的地方。
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