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。。