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【109年 應用案例】 AI導入營建業 減少工安意外 安心看得見

營建業是台灣的火車頭工業,撐起營造、裝潢、修繕等產業一片天,然而,營造業的職災發生率偏高,成為業者及勞工心裡的痛,透過AI裝備辨識導入營造業,讓企業放心、勞工安心,共創雙贏。

根據勞動部2017年職業傷害統計,各行各業勞工發生職業傷害千人率平均為2.773,但是位居第一名的營造業職業災害千人率卻達到10.036,識平均值的3.6倍,屬於發生職業傷害的高危險群。若能從源頭預警做起,將可有效降低職災發生率。

有鑑於此,財團法人資訊工業策進會受經濟部工業局委託執行AI計畫,就將AI技術導入營造業列入重點實證產業之一,選定台灣具知名度的大型營造商,將佳能企業安全帽正確配戴辨識方案應用於企業,以期有效降低職災發生率。

智慧辨識配戴安全帽 解企業主的痛點

營造業高階主管強調,與各產業相較,因營造業勞工主要的工作環境為建築工地,安全衛生的風險較高,很多的風險來自於勞工未正確配戴及使用個人防護工具,例如戴安全帽等,如果要使用人力全程監督勞工,耗時費力且效果十分有限,若能應用AI技術導入工地進行智慧監控,不但能節省公司人力資源,也保障勞工安全,一舉兩得。

事實上,為保護勞工於作業中的安全,當勞工進入工地作業時,營造廠都會要求勞工需要正確穿戴安全帽,但有戴上安全帽不代表正確佩戴,為避免安全帽於作業過程中脫落,佩戴好安全帽後,需將頤帶確實繫於下巴的正下方,

工地用安全帽正確佩戴方法

▲工地用安全帽正確佩戴方法

然而,在工地現場,有許多外籍勞工便宜行事,並未正確配戴安全帽,若要安排監督人力,耗費過多人事資源,在資策會團隊的媒合下,導入佳能企業的影像辨識技術。

為能確認裝設影像辨識攝影機的最佳位置,雙方團隊先進行現場勘察,也同步收集工地現場使用的各類型安全帽;其後於工地、工區電梯出入口裝設一般攝影機收集現場人員畫面,以提供佳能建置正確、錯誤佩戴安全帽之模型,讓影像辨識程式進行學習,並由佳能工程師定期至工地回收影像,而後待影像辨識程式的辨識率達一定程度後,再將影像辨識攝影機裝設於工地現場。

佳能工地安全帽資料搜集攝影機設置

▲佳能工地安全帽資料搜集攝影機設置

有效提升辨識率 具體落實工地安全

在辨識率上,因現階段國內尚無辨識安全帽正確配戴之相關技術,因此,辨識的程式均由佳能公司重新建置並訓練,加上實際安裝地點的環境背景更加複雜,將影響到辨識效果。

未來,透過機器學習,將可大大提高整體辨識率,使得勞工配戴安全帽的安全措施可以具體落實。

在AI辨識技術導入營造業工安領域的同時,也可以結合行動裝置進行預警,也就是說,在攝影機取得辨識資料,進行判讀之後,可立即將辨識結果推播到工安主管等特定人員的手機、平板電腦,或是門禁設施進行連結,一旦發現員工未能正確配戴安全帽,在第一時間通報相關人員,甚至是門禁阻止其進入,直到員工正確配戴安全帽才准予進入等,未來的應用方向仍具備相當的發展潛力。

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【導入案例】維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測
維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測

位在高雄的嘉信遊艇,成立逾40年,是台灣最大客製化遊艇業者,客戶遍佈美、歐、亞、澳各洲,為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」的美譽。為了解決目前FRP船體檢測仍仰賴傳統方法如人眼辨識、敲打辯聲,耗時費工問題,嘉信遊艇首度將PAUT 陣列式超音波檢測運用於船體FRP複材上,並結合AI判讀超音波影像,發展完整智慧化解決方案,創造檢測業新興市場。 嘉信遊艇前身是嘉信木業有限公司,剛成立時是間位於高雄市臨海工業園區專營木材進口的工廠,1977 年開始進行遊艇設計、製造與銷售。企業第二代接班人,即嘉信遊艇總經理龔俊豪進入公司後,打破過往仰賴老師傅功力為主的製造模式,引進數位化製作,加快造船速度,船也愈做愈大,多年排行世界24公尺以上大型遊艇前20大製造商。並創下在一年內交付94艘遊艇的紀錄,為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」之美譽。 瑕疵檢測確保遊艇品質 以AI取代人力效益高 為確保遊艇品質,瑕疵檢測相當重要。目前遊艇業採取的瑕疵檢測方式仍十分傳統,通常以手積層或是真空灌注製程方式製造船殼結構,藉由人眼或是敲擊法依敲打聲音頻率來判別瑕疵,需要人工耗費時間檢查,如有瑕疵須重工修補,接續執行噴佈膠殼作業。為便於檢測,船體必須分段施工,以24公尺以上大型遊艇而言,分段施工非常耗時耗力。 為縮短遊艇製程之速度,嘉信遊艇會先將船殼進行膠殼流程,之後再執行手積層製程,船殼製程有兩種複合材料試片結構,以遊艇54呎船殼來看,船殼中內含膠殼、芯材、纖維、樹脂,總厚度約為32公分plusmn01cm,與未含有芯材的FRP船殼總厚度約16cmplusmn01cm相差一倍之多。製程中偶會有玻璃纖維含浸不完全,或是玻璃纖維與樹脂間殘留氣泡等瑕疵問題發生,瑕疵的種類則包含樹脂不足、空洞、層離等,一出現瑕疵情況,船殼材料就供應不上,拖延遊艇交貨時間。 玻璃纖維船殼瑕疵種類示意圖。 為解決此一問題,嘉信遊艇與金屬材料產業以及AI科技產業三方專業技術的相互合作,結合金屬材料產業的超音波檢測專業技術與AI科技產業近年發展的AI技術協助解決嘉信遊艇瑕疵判別的問題。作法是運用相位陣列式超音波檢測技術至遊艇複合材料結構,進行FRP超音波試掃評估,瞭解遊艇船殼積層層數厚度與材料特性,依據超音波專業經歷,評估船殼結構適用的超音波探頭頻率等資訊,經測試以頻率5MHz且探頭寬度為45mm的探頭設備,能成功找出模擬瑕疵試片中的瑕疵位置及大小。 三方合作從陣列超音波評估、AI技術模型開發及實船實證應用,獲得瑕疵檢測解決方案。 檢測影像為超音波信號影像,影像依據超音波回饋訊號呈現不同色彩,透過YOLO演算法,建構自動識別瑕疵的部位的AI模型。若異常資料蒐集程度不足以訓練,則預計採用 CNN-based Autoencoder 演算法,蒐集正常影像資料進行訓練,建構異常檢測的AI模型。物件偵測YOLO模型的訓練將輸入具有瑕疵標註的影像資料,異常檢測模型則是輸入沒有瑕疵的影像資料進行訓練。 模擬缺陷試片對應相位陣列超音波信號結果 AI系統瑕疵檢測 可縮短15個月工期 加快50判讀速度 此套AI系統建構完成後,運用至嘉信遊艇實船54呎遊艇進行驗證,可有效解決嘉信遊艇瑕疵之問題,並可望藉由 AI 技術導入超音波檢測進行智慧化判讀,約可加快50之判讀速度,同時縮短15個月的工期,有效提升遊艇製程時程與品質的效益。 當臺灣遊艇發展朝向大型化、精緻化型態之際,帶來產業優化與轉型的機會,以及發展關鍵技術的契機。複合材料超音波人工智慧檢測方案之應用為遊艇業界首創,預計可吸引更多有檢測需求之遊艇廠商。 複合材料超音波人工智慧檢測方案有三大競爭優勢: 1 專業檢測經驗及數位化資料庫,便利製程管理與分析。 2 人工智慧AI自動判讀與辨識,快速辨識瑕疵,即時回饋給製程工程師。 3 高效率製程流程檢測,提供瑕疵修復建議,降低損壞率,強化複合材料強度品質。 導入人工智慧技術應用後,可優化遊艇製程流程,減少人力檢查樹速度,達到臺灣遊艇應用人工智慧之加值效應,擴大國際訂單量,讓臺灣遊艇持續在國際間享有盛名。再者,此一商業模式也擴散至複合材料相關之應用領域,增加跨領域市場使用率,預估將貢獻全台灣設備維修及非破壞檢測市場約新台幣14至20億元的經濟效益。

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AI輔助紅十字會 急難救助更智慧

多一點準備 少一點損失 社團法人台灣食物銀行聯合會,每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資,也會搶救即將被丟棄的可食用物資,進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上,幫助在地弱勢邊緣戶。 當台灣發生天然災害時,如地震、山崩、土石流、颱風、水災、旱災等,食物銀行的各項物資,也可即刻投入救災。本次場域驗證單位社團法人南投縣紅十字會食物銀行據點之一,以下簡稱南投紅十字會承擔「備災」物資預前準備、「救災」物資分配等工作,協助政府擔負起災變的救助與賑濟的責任。 在臺灣各項天災均具有發生時間長短和空間覆蓋廣闊或狹隘的特性,加上極端氣候常態化,災害規模與數量逐漸增加,也更難預測。而不同災情所需的物資數量和種類皆有不同,且須應對不同災區人民生活、救援需要、交通狀況、地形限制等各項因素,進行多樣化的物資調配,亦面臨諸多挑戰。 卡努颱風重創南投山區交通 法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" src"httpsaihuborgtwimages35f4ec12f8201e1d7cb12e2f22a64c89jpeg" alt"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" aria-label"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" data-image-id"748" 南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送 災難不斷反覆發生,我們需要時刻做好準備,有效「備災」可減緩災害所造成的衝擊,除了快速應對災區物資需求、賑濟物資,甚至可起到心理支持作用,使災區人民多一層生命財產的保障。 救災資訊缺乏即時性 社團法人台灣食物銀行聯合會為改善偏鄉生活及物資缺乏問題,除了與南投紅十字會合作,並陸續於南投市、埔里、仁愛力行、瑞岩、信義望美、同富、水里、鹿谷及草屯等共9站設立食物銀行據點,每月載運每戶等值新台幣6001000元之物資供應。但在天然災害發生時,仍有許多問題需要克服。 例如當颱風、地震、山崩等天災發生時,救災調度系統的資訊來源依賴於災害發生後的回報,從回報到應變再到執行過程中的時間差,無法及時以災區需求進行「救災」物資調整和分配,資訊缺乏即時性時,就會影響救援效率。 南投紅十字會的「備災」物資如乾糧、水、泡麵等存量、有效期限、發給都是以人力來紀錄,當災害發生時,可能面臨「備災」物資已過期,無法成為「救災」物資。 也有可能前述兩種狀況同時發生 造成花費更多時間把「備災」物資重新調配成可用「救災」物資。另一方面,民眾接到災區缺乏物資的訊息後,熱心捐贈的物資,時常與災區實際需求的物資品項差異甚大,容易造成物資過剩問題。 天災發生前後之物資作業流程 AI預判天災 補強備災物資調度正確性 應用 API 技術介接運算氣候狀態、災況搶救強度,並將南投紅十字會主要工作與搜救之需求地區為優先導入,並搭配南投紅十字會既有豪雨、颱風等模擬救災訓練,建立「天然災害緊急救備物資調度及補充決策系統」以下稱急救備物資系統。 在物資管理上,將物資庫存資料與即時供給的資料輸入急救備物資系統,進行比對分析後,協助南投紅十字會快速辨認物資,如餅乾乾糧、飲品、冷凍食品、衛生紙等,並判斷物資應成為「備災」物資或定期發放的物資。再加上資訊預判,了解偏鄉地區後續可能的災情狀況,進行食物遞送,同時解決前端食物浪費並解決後端實務需求。當天災發生時,可更快速進行應變與決策,完成物資部屬,使物資作業轉換速度增加20。 AI急救備物資系統 幫助物資調配快速應變 透過南投紅十字會的場域驗證將AI系統、物資管理、相關應用推廣至更多不同地區的急救難團體,同時持續改進急救備物資系統中的預警功能,加強預警技術基礎、提高預測精度系統即時性、優化數據收集和分析過程。 同時可與政府機構、氣象部門或其他救援團隊合作,研討整合更多數據源後,建立共享資源和數據的機制,及時共享信息,幫助更多急救難團體提高災難應變的能力,掌握黃金救援時間。

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基於人工智慧的PCBA表面瑕疵檢測改善

隨著AOIAI系統的導入,我們將能提高產品良率、降低成本,從業務面來看,更可提高客戶的信任度,增加營業收益。而且AI具有難以被模仿的優勢,並非如其它設備只要花錢就買的到,讓我們的競爭對手難以追上我們。 組弘發展現況 我們致力於IOT智慧製造上,自行開發的系統已有智慧物料系統、環境溫溼度監控系統、防錯料系統、智能採購算料系統、智慧物料盤點系統、錫膏管理系統、生管系統。過去我們曾詢問過其他廠商,有關AI檢驗PCBA表面瑕疵的可能性,每個廠商都希望我們能夠購買其設備,但實際驗證後都無法達到效果,此次與資服業者討論過後,定調為AOIAI的運作模式,方覺得有可行性。 組弘科技投入AOIAI檢測計畫,用於檢查SMT零件上的文字、焊點、極性、缺件hellip等,用AI替代人工來學習AOI檢測後定義為rdquo可能是不良品rdquo的部份,提升人員產值與降低誤判率。 產業痛點 nbspnbspnbsp 台灣缺工情形嚴重,尤其願意從事目視檢查的人更少,而且年齡相對較大,檢查遺漏的狀況越來越嚴重。所以在追求高品質電子產業中,最關鍵的瓶頸已經是生產後的檢查。過去的消費性產品,異常未能被檢出,只要在一定比例下,也可被接受。現在的汽車產業如果有不良未被檢出,即有可能造成人員死亡,所以汽車產業對於品質的要求極高。要想在汽車產業的供應鏈中生存,就必須解決異常無法被檢出的問題。 nbspnbspnbsp 而且隨著台灣工資越來越高,只能設法以AI技術,取代傳統人力,否則就算解決了異常流出,但相對高的人力成本依然無法在此產業中競爭。 應用技術與說明 nbspnbspnbsp 原本過程圖一,PCB從出來Reflow後,會經過AOI檢測,分出「疑似不良品」與良品,這時「疑似不良品」的部分約為20,再由人工針對這20的部分來做複判,再將「疑似不良品」的部分區分為良品與不良品。 nbspnbspnbsp 我們想要藉由AI的技術,將原本由人工複判這20的「疑似不良品」改由AI來做,複判出來一樣會有良品與「疑似不良品」,結果一樣會有「良品」與「疑似不良品」的產生,但此時「疑似不良品」約只剩下3,也就是說組弘作業人員的工作量會從20降到只有3。理論上是AOI檢查完後,再由AI來做複判,但從表面看起來似乎只有經過AOI而已,所以我們才將這個技術稱之為A0IAI檢測圖二。 原本AOI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI 檢測不良品資訊,再經由人工逐一覆判是否為不良品。 AOIAI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI檢測不良品資訊後, 進由AI先進行AOI檢測不良品的覆判,輸出AI檢測不良資訊後, 再經由人工逐一覆判是否為不良品。 流程差異 nbspnbspnbsp 藉由AOIAI系統的導入,我們除了能夠提升目視檢查人員的效率與良率外,我們有了這次AI的導入經驗,以後也可將AI與大數據的運用加入到組弘原有的智慧製造系統,使我們的智慧製造系統的效能更提升,更進一步的減輕員工的工作壓力。 導入前後差異說明 推廣策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 同領域擴散:所有SMT製造業皆會遇到檢查瓶頸導致延誤出貨的狀況,導入此系統可解決目前缺工嚴重問題並提升出貨速度與品質,自行向客戶推廣或透過設備商銷售給相關需求者。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 異業擴散規劃:與AOI製造商洽談直接將AI系統掛在AOI系統內,增加其市場競爭力。 nbsp 獲利策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與AOI製造商合作收取授權金。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與SMT製造業直接銷售AI系統。 3nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 提供SMT製造業AOIAI系統訂閱制