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廠房安全停看聽 談AI智慧影像辨識與人機協作

廠房安全停看聽 談AI智慧影像辨識與人機協作
面對層出不窮的工安意外,廠房工作環境的安全逐漸成為業主導入物聯網、感測器、AI智慧影像辨識等技術的原因之一,以確保工作人員從進入工廠直到生產線的運作階段,都能得到實時(realtime)的安全監測與防護。

事實上,國內無論是高科技或傳統產業,仍是以「人」為核心本質,只是科技廠房偏重製程優化與高精細度的品質監控,尤其高科技製程所產生的廢料若處理不慎,將導致環境汙染與成本上漲的情形,因此傾向制定大量SOP以進行管理;傳統產業則依憑人員的經驗判斷與操作技巧,難免因人為因素而疏忽,故著重在人員防護或設置安全系統,以期降低工作環境裡可能危害人身安全的潛在危機。如何建立安全的生產環境,讓管理達到智慧化,或可從AI智慧影像辨識與人機協作一窺端倪。

AI智慧影像辨識 從生產環境著手

對傳產業者來說,AI似乎遙不可及,是高科技業才會碰觸的議題。奕瑞科技執行長張義淵指出,傳統產業經營者對AI其實有很大的誤解,在他們的認知裡,AI就是用一堆機器手臂來取代人力,直覺上會是一筆相當可觀的投資,且對於導入AI能帶來什麼樣的實際效益毫無概念。他認為,智慧影像分析導入AI深度學習技術,再結合工業自動化系統,將大幅提高影像判別的精準度,有助於業者發展工業4.0。在與經營者溝通琢磨的過程中,他發現工業安全是業主在意的問題,畢竟人員若發生意外,對產能及訂單影響甚鉅,甚至可能引發後續的訴訟。此外,一條自動化產線大多涵蓋數個包商,然包商人員是否遵守相關規範通常難以掌控,因此將AI智慧影像辨識應用於工安、勞安領域,可為經營者帶來立即性的成效。

舉例來說,由於廠區動線複雜、充滿各種零件與設施,一般進入廠區會要求行走規定路線,若人員偏離路徑即透過AI智慧影像辨識發出告警;某種製程或產線環境對於人員穿戴須有嚴格規範,利用AI智慧影像辨識,能檢視人員是否配戴手套、安全帽、穿著制服及正確的工作鞋;抑或人員於高空作業時,須於作業車護欄及作業人員身上配掛安全繩索,這時便可由AI確認是否如實遵照安全措施。

從工安進一步延伸在生產線的管理上,張義淵認為某些KPI指標其實可借助於智慧影像分析。業主的「痛點」在於投錯料、設備參數忘記調整,導致產出大量報廢品,而AI將能有效解決人為疏失的問題。例如,找不到布車是紡織染整廠司空見慣的日常,往往染好的布料布車待推至下一流程時,不是找不到就是推錯車,透過為布車加上編號,經由AI圖像辨識後傳送至通知系統+現場影像畫面,人員就不會推錯;一般生產機台設備的參數由於多仰賴現場師傅做設定,偶會因人為疏忽而忘記調整生產參數,用AI代替人眼檢查儀表數字後便能保證生產正確。

人機協作 安全感測為首要

雖然人機協作已高喊多年,但直至近期才有逐漸普遍的趨勢。傳統的工業機器手臂只能完成單調重複性動作,且多半隔離在圍籬內,已經無法符合業者需求,尤其傳產業因人員與機台接觸頻繁,安全一直是機器的最大挑戰。台灣西克產品經理歐羿宏表示,人機協作其實是一整個系統性的應用(Application)而非單一元件(Single device),特別是在機器人應用裡。若為傳統的機器手臂應用,最多只能將其定義為人機合作,或是在同一區域裡工作。

國際上對於協作的定義有ISO/TS 15066技術規範,作為ISO 10218-1/-2「工業機器人安全要求」標準的補充,泛指各類型機器人如何符合與人協同工作的事項。其主要有四點規範:一是要能手動控制,二是能監控機器人的移動速度以及即時停止的狀態,再來才是與人協作的部分,即Teachin(示範教導),人與機器手臂一同作業;最後則是考量風險可承受能力,當機器手臂碰撞到人後,不會超過規定的安全限值而使人員受傷。傳統的機器手臂較難同時實現上述四項要求,特別是與人的距離,若是沒有搭配智慧型感測裝置,僅能做到發生碰撞時立即停止動作,但在一個效能最佳化的生產環境中,機器手臂的移動速度與功率極可能超出人體可承受的力道,進而造成嚴重的工安事故。
 

歐羿宏強調,許多廠商提出具有人機協作的機器人,但大多僅針對設備或元件提供相對應的功能,然最終還是要看此對應功能是否符合所欲投放環境的規劃,唯有透過這些感測元件的互相配合與管理,像是移動的速度、對距離的掃描或位置的感應,提供機器手臂辨別與作業人員的距離,依此判斷是否原地繞行或減速,如此才算真正達到協同作業與產能最佳化的目標。


追求「有效的安全」

歐美國家及亞洲地區對於廠房安全的觀念不盡相同,歐美國家追求的是本質上的安全,意即「設計的安全」;在設計之初就須去除或減少製程中的危險因子,以提升製程本質的安全程度,如此方能有效避免日後危害的發生,也就不需再設置額外的安全機制。國內製造業則以追求效能為主要目標,因而較難顧及本質上的安全;也因其制度的側重點在於人,有人就會有失誤,需要加裝感測器來輔助以確保人員安全,並另外提供額外標示、操作說明或教育訓練機制,偏向剩餘風險的管理。

當我們過於重視以人為本,用人來作為檢查機制,難免就容易忽略設備的安全。當設備的本質並未有太多安全性考量的設計,完全是用人或流程的機制在掌控,一旦流程機制出現瑕疵或問題,便無法保障最基本的人員安全。其實,不管是在一般應用還是安全上的應用,都應該追求「有效的安全」,而有效的安全不能倚靠運氣,需要長期主動的尋求改善機會、強化風險意識, 讓設備更穩定、工廠更健全,才能為企業創造永續經營的基石。
 
系統安全:建立容錯機制

工廠自動化(FA)、流程/製程自動化(PA)是兩種不同的安全控制機制,FA講求的冗餘(Redundancy)機制,即透過重複的機制去雙重驗證系統的運作是否正常,若出現異常便停止運行以避免危害發生,這是物流自動化/工廠自動化在發生危險時所看重的事情。PA則講求容許錯誤機制(Fault tolerance),當系統故障時,要有其它裝置能夠接續運行,避免巨大的危害產生。然而,就有廠商私下表示,國內多數廠房並未有這樣的安全機制,一旦服務中斷可能導致系統直接停擺,其後果將十分嚴重。例如,化工製程中氣體在輸送壓力至管線時忽然發生異常停止動作,後方系統卻仍持續增壓,管路便極有可能因無法承受壓力而導致破裂或爆炸。目前PA的普遍做法是配置一個邏輯控制器(大腦)和兩套I/O,但若核心的邏輯控制器故障,即便有備援系統也無法順利切換,建議應建構兩套一模一樣的系統(備用大腦),且要走不同的電源系統/電源回路,才能在主要系統故障失效時得以接續。。
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