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【109年 應用案例】 AI點點名 掌握長者進出 解決日照中心人力荒

銀色風暴來襲! 台灣將在2026年邁入「超高齡社會」,全台長照中心鬧「人力荒」,AI人臉辨識導入長照中心場域,點點名靠AI,日照中心好安心。

台灣人口老化到底有多嚴重?先來看一個數字,台灣在2018年高齡人口(65歲以上人口)比例已超過14%,正式邁入高齡社會。

此外,根據國發會推估,台灣將在2026年邁入「超高齡社會(高齡人口比例超過20%)」,老化速度甚至遠快於日本。同時國發會也預測,2065年台灣高齡人口比例將超過4成,屆時台灣每1.2位生產者需負擔1位老年人口。面對龐大的老年人口,長照中心的人力需求勢必嚴重吃緊。

台灣長照機構資訊化不足 亟待導入AI技術解決人力荒

在台灣擁有800家會員的台灣長期照顧協會全國聯合會副理事長簡文生表示,相對於醫療產業不斷導入尖端科技及最新技術,台灣長照產業並未受惠於台灣國際級的科技研發成就,中小型長照機構資訊化程度不足,均仰賴人力作業,若能導入AI技術解決轉型問題,對於長照機構及高齡者的需求助益很大。

對於產業的急切呼求,經濟部工業局及資策會聽到了,積極協助尋求解決方案。首先,資策會先聚焦需求,協同長照協會全國聯合會共同訪視多家長照機構了解問題所在,多數場域業者均表示,日照中心每日照顧的銀髮長者必須確實掌握其出席狀況,以符合長照2.0的補助規範。然而,每天一早的點名工作,就是工作人員的一大夢魘。

「早上7點不到,被照顧者有的被推著輪椅進來,有的自己拄著拐杖進來,有的由家人開車從後門送進來,有的則是登記要來,卻不見人影,門口有銀髮長輩、家屬,照護人員等,鬧哄哄地,連對方的聲音都聽不到,等到一一點完名,回過頭來,才發現早上買的早餐還擱在桌上…」,這是一位日照中心照護者的日常。

AI點點名 解決現行人力不足與資訊錯誤的困擾

日照中心普遍存在著每日照顧的銀髮長者來去時間不定、簽到時間無規律的問題。現行業者僅能以人工登記方式,處理簽到、簽退事務。而照護場域中有多個出入口、場域範圍大且跨樓層,進出人員包含照護人員、行政人員、長輩及其家屬、訪客⋯⋯等,出入人員複雜,無法進行有效管控。

此外,由於人工點名可能忙中出錯,也可能產生補助人數造假的誤會,對於衛服部及業者雙方都產生困擾。因此,業者深切期望能夠藉由AI裝置智慧化服務協助輔助照服人員,減少人工紙本登記,即可將行政人力時間省下來,以便協助更多的照服長者。

在資策會的媒合與輔導協助之下,安全監控業者奇卓科技與杭特電子將人臉辨識技術導入長照機構,在門口設置人臉辨識設備,同時為了節省長照機構的成本負擔,創新長期租賃的新商業模式運作,不但解決中小型長照機構預算、人力不足的問題,也協助電子裝置業者找到合適的場域實證,有效解決供需雙方的問題。

奇卓科技解決方案導入,左為與場域人員討論安裝細節,右為偵測畫面

▲奇卓科技解決方案導入,左為與場域人員討論安裝細節,右為偵測畫面

杭特電子解決方案辨識畫面
▲杭特電子解決方案辨識畫面

AI人臉辨識技術一日千里,不僅可以取代長照中心的人工點名機制,也能在照護人員夜間查房時,掌握銀髮長者的行蹤,未來在長照中心的應用將持續擴展。

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化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛

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測試座接觸元件 AI 智能瑕疵檢測

在 5G、AIOT、汽車電子等下游發展迅速,全產業鏈有望受益於此消費市場。在產品需求動能逐漸增加的情況之下,提高生產效率與降低作業成本成為最重要的課題。為符合客戶各封裝產品類型的需求,穎崴科技一直致力於研發高度客製化測試座,但衍伸的作業痛點則是無法大批量與機台全自動化的作業,部分作業仍需依賴人工執行。 在本案 2021 年時測試座探針部分是委外製造,對現行與未來的大量需求下工時、成本、供給、品質是穎崴需面臨的課題。nbsp因探針的體積較小且材質屬於金屬類型,在現行人力目檢下需花上較多的時間調整焦距、亮度等以確保能看得清晰並判斷,而判斷標準會因人而異,容易因主觀意識或人員目檢疲勞產生誤判、作業疏失,導致不良品未檢出、流入客戶端手中,使客戶使用本公司的測試座產生誤判結果,導致客戶產品功能失效等問題,進而影響本公司的商譽。 本公司在接觸元件檢測良率為 9995,看似高良率,但以一個品檢人員平均一天能檢測 1 萬根針,不良品就有 5 根針,在僅 3 公分長寬的測試座上約有 1 千根針,只要有一根不良針可能導致客戶端測試不良。因現有作業模式為人力目檢,當外在因子若為人員疲勞,人員作業疏失,人員非量化判定即有可能造成不良品流出,因此接觸元件的品質必須嚴格把關。 nbsp曾尋求以光學檢測Rule-based進行外觀品質控管,但接觸元件材質為金屬製,對光線會產生射散、背景雜訊干涉、背景刮痕、材質等因素可能造成誤判,因而找到在 AI 技術方面的資服業者來解決我們的檢測難處。 開發 AOI 專用線掃設備 nbsp為了達成本公司 IC 測試座內動輒數千上萬支探針檢測需求,若以傳統面型取像與逐針取像,勢必因取像速度慢無法達到快速檢測以及節約人力的目標。針對此點,資服業者提出可試用 AOI 專用線掃模組方案,以 X 軸 63mm 為面寬,往復掃描測試座上的所有探針,經測試可一次掃描 89 支探針如下圖,大幅提升未來 AOI 機台的檢測效率。nbsp本案將進行上述創新的概念驗證POC,重點於線掃描設備的開發,針對本公司所提供的正常與異常探針進行取像、學習、訓練,先以逐針取像,訓練初步 AI 模型為驗證目標,以達初步認可。 本案客製化開發的線掃描取像模組 未來理想取像結果示意圖 以單一 AI 技術方案解決量檢測需求 nbsp統一以 AI DL CNN 學習方式,取代現行 Rule based 需逐一定義瑕疵,為滿足磨耗的量測需求與缺損異物的外觀瑕疵檢測需求,如機台同時採用採量測檢測兩套技術,除了成本增加外,亦影響檢測速度,則資服業者建議以線掃描設備取像,其解析度足以由 AI 同時判定外觀瑕疵及以大小圓點判斷針頂磨耗狀況,詳如下圖。 以線掃描像素方式,呈現針頂磨耗情形 nbsp依此 AI 檢測技術能符合穎崴的量測與檢測兩項需求,不僅在未來探針檢測上帶來更多的效益,也在 AI 技術方面帶來創新主軸。 改變人檢方式,提升工作效率與產品品質 經以上述硬軟雙劍合璧後線掃描硬體AI 軟體模式訓練,成功挑戰了 AOI 新興檢測應用,經本案 AI 落地 POC 驗證後,包含客製化線掃描模組及初步 AI 模型開發、驗證,計畫明年正式開發 AOI 機台,並導入 IC 測試座生產線。 未來展望 IC 測試座上游探針業者及下游 IC 廠使用者對 AOI 檢測機台均有需求,上游可確保探針出廠品質,下游使用者則可利用本機台定期檢測手中諸多 IC 測試座使用狀況,對未來需求勢必殷切,故本計畫 AOI 機台對 IC 測試產業於可見的未來必將造成極為正面的影響。