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影像辨識「然後呢?」 結合工廠安全與法規管理才能提高業主買單意願

營造公司導入影像辨識系統,可檢查員工工作時是否依照規定進行安全裝備的配戴,避免工安意外的發生。法新社

演算法的成熟,搭載推陳出新的硬體平台,讓影像辨識的應用快速普及。原資安起家的奕瑞科技於2015年轉型,公司服務方向從原較抽象的資安保護轉為較明確的安防監控,開始研發影像辨識的解決方案;而面對市場上如過江之鯽的車牌、人臉辨識方案,奕瑞副總周詩涵表示,公司一直在思考如何為單純的影像辨識加值,經由與各路業主反覆地交流,將工廠的影像辨識需求定為公司解決方案的主力。

奕瑞早期曾經帶著影像辨識解決方案拜訪工廠業者,說明辨識方案能夠協助工廠辨識員工是否有依照規定扣緊安全帽頤帶,不過,卻只得到客戶的1句「然後呢?」周詩涵坦言,現在回想,當初的產品功能的確不算是1個完整的解決方案。

這讓奕瑞意識到單純辨識結果需與產業痛點充份結合,才能讓業主、需求端欣然為這些方案買單,也才能避免公司陷入不斷壓低成本的價格戰中。為此,奕瑞設立了專門團隊,走訪大量工廠,掌握客戶需求。對此周詩涵強調,物流動線、工安危機,以及生管、品管、人管,才是工廠直面的問題,每個客戶都有不同的管理規範和作法,因此,AI必須要客製化,落地之後才能真正發揮效用。

周詩涵列出幾點在工廠情境中,AI能夠解決的痛點。以廣泛應用於道路的車牌辨識為例,大型廠區常有大貨車進出,奕瑞將車牌辨識結果與地磅站整合,明確掌握車輛與其實際載重,以利原物料管理以及智慧發貨;車牌辨識亦可用於貨車司機的績效考核與薪資結算,一來能夠做為工時計算的依據,其次可以減少過去人為抄錄時造成的配薪失誤。

隨著勞工權益受到的關注越來越高,勞檢局對於違規的營造公司祭出高額的罰緩,讓營造公司益發重視勞工安全。周詩涵表示,營造公司一般會與多個包商合作,每個包商負責的工作場地都不同,有的需要員工上鷹架、有的員工以修繕水電為主,各種場地都有潛在的工作傷害,需不同的安全配件。「避免員工在未配戴安全配件的情況下進入工地、受傷」便成為營造公司的需求,針對這個痛點,奕瑞將人臉辨識、物件辨識結合後台資料,在系統辨識出勞工隸屬哪個包商之後,再檢核其身上的安全配備是否合規,減少勞工受傷、公司被罰緩的風險。


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