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  • 從全球三大災損到台灣三案:廠房爆炸安全預防,智慧防災如何跟上?
    廠房爆炸從來不是「意外」。據全球近兩年重大事故的成因分析:人為疏失佔36%,管線洩漏佔29%,機械故障佔21%——三者合計逾八成,全部指向可預測、可管控的系統性失效。事實證明,每一場爆炸在發生之前,都已有足夠的徵兆被忽略。
    Editor / Provider: 「台灣建築調適協會」創會理事長 王獻堂/現任理事長 林世昌 | Updated: 9 / 11 / 2026
  • 工廠防火安全的極早期預警機制:熱成像技術
    今(2026)年以來台灣工廠惡火頻傳,多起事故通報時火勢已全面延燒。其實這些事故都可利用如熱成像等的極早期預警機制,及時消弭或降低火災損害。本文以高電流接點、高溫製程與大空間堆置區三類現場為例,分享熱成像技術在不同物理條件下的部署邏輯,以及實務上最容易被忽略的判讀基準問題。
    Editor / Provider: 盛遠實業有限公司 | Updated: 9 / 11 / 2026
  • AI Agent驅動的製造業精實革命:從設備異常偵測走向自主改善
    隨著Agentic AI(代理式AI)發展,人工智慧正從單純的異常偵測,走向自主分析、跨系統協作與決策支援。AI不再只是告訴工程師「設備發生異常」,而是協助理解問題、蒐集證據、建立假設,甚至規劃與建議下一步改善行動。
    Editor / Provider: 謝佳軒 | Updated: 9 / 1 / 2026
  • 影像監控融入製造流程,工廠安全、生產效率一次兼顧
    工廠內的影像監控系統,過去主要用於保全、事故追查與錄影存證。隨著影像辨識技術逐漸成熟,攝影機的應用範圍也開始延伸到工安、生產檢查、出貨分流與中控管理等環節。
    Editor / Provider: 利凌企業股份有限公司 | Updated: 8 / 25 / 2026
  • 製造業AI落地應用的關鍵:從看得到、看得懂,到解決問題
    隨著感測器成本下降、邊緣運算能力提升、雲端基礎設施日益完善,近年來製造業導入AI的技術門檻已不再是問題,真正決定成敗的,是企業能否把感測資料轉化為「現在該怎麼做」的具體決策。
    Editor / Provider: 皓博科技股份有限公司 | Updated: 8 / 6 / 2026
  • 德洛斯App打造智慧監控新模式,整合AI語音、設備控制與智慧管理應用
    德洛斯科技(Delos Matrix)觀察到此一市場需求,推出全新App「德洛斯」,以AI語音操作為核心設計理念,整合影像監控、設備控制及創新合作模式,希望透過更簡單、更直覺的操作方式,重新定義使用者與監控系統的互動模式。
    Editor / Provider: 德洛斯科技股份有限公司 | Updated: 6 / 12 / 2026
  • 多系列通過 CNS 16009 國家標準|梯老闆守住高處作業的職安底線
    工業安全的進步,不只靠制度與教育訓練,也建立在每一件最基礎的設備之上。梯老闆(T-Boss)正是從這個最容易被忽略、卻最貼近第一線的環節切入——以超過 30 年的產業經驗,專注把「登高」這件事做到安全、合規、耐用。在台灣的職業災害統計裡,「墜落、滾落」長年位居重大職災死亡原因的前段班。從營造工地、工廠產線到倉儲物流、電信與台電維運現場,只要作業需要「登高」,風險就同時存在。許多意外的源頭,往往不是高難度的特殊工程,而是一把規格不符、磨損老化,或根本不適合該場景的梯具。
    Editor / Provider: 梯老闆(T-Boss) | Updated: 6 / 4 / 2026

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