蘇南:AI 可以減少營建工地傷亡事故嗎?

出版時間:2019/06/16 12:15

蘇南/雲林科技大學營建系教授
 
哪種行業或工作場所最危險?根據勞動部統計,2016年我國勞工職業傷害的每千人發生率,各行業平均為2.773,但第1名的營造業卻高達10.036,為平均值的3.6倍。因職災而死的勞工中,光是營造業就佔28 % (1/4以上)。
 
要如何改善工安呢?人工智慧(AI)正對各產業影響,而導入工地是最近才開始。日本清水建設於去年(2018)開始在建築工地引進AI機器人,除搬運材料外,在鋼結構焊接等粗重、重複、危險性作業也很好用。它們似可減少7成人力負擔,所以日本的清水建設在大阪的工地,導入5種施工機器人,並計畫開發約8000台AI機器人,未來使用在100個工地。
 
為何AI可以對施工風險提出警告?Smartvid.io係一種搭配SmartTag 引擎的AI,也連結IoT(物聯網)成為工地施工管理平台(Platform)。它可以運用機器學習(Machine learning)、語音和圖像(image)辨識,工地自動拍照和錄音錄影,接著自動標記(label)、分類( classification)而演算成「施工數據」,主動向工程人員提出安全風險判斷與建議。
 
根據美國《工程新聞紀錄》(ENR)的報導,AI能於10分鐘內採集1,080張施工現場照片,標註、演算後就其中446張含有人像之照片進行辨識,再由找出未著安全帽者、未著安全反光衣的工人,進行警告。反之,若採傳統人力作業來檢查,則需4.5小時才能完成。筆者認為, AI是工地現場的一對「科技眼」,能夠自動化監測、動態辨識工地潛在風險,提升施工安全,值得國內主管機關與土木、建築業者未來採用。
 
本月9日,美國德克薩斯州(Texas)達拉斯(Dallas)的一場暴風雨中,一座建築起重機倒塌在公寓大樓上,造成1死5傷。台北101大樓也曾於91年施工期間受地震侵襲,起重機從51樓墜到地面,造成5死6傷。
 
要如何提高起重機在強颱、地震襲擊下的安全呢?就是要朝向智慧化、無人駕駛改進。VIDIA在 2016 年消費電子展(CES),發表內建 NVIDIA DRIVE PX 2人工智慧(AI)的駕駛系統「ZF ProAI」。它採用 DRIVE PX 2 的自動巡航設定,能連接IoT的攝影鏡頭測到建築物及起重機,在強風、地震下的變形、搖晃。又,用光達(LiDAR)測到風速、風向,雷達測得風流、雨量等災害資料,藉超音波偵測起重機迴轉路徑是否有異物?大幅提升操作安全。何況,前述以IoT量到的數據(data),可以透過AI的演算,指示起重機是否可以運轉或停止,且可自行運算安全運轉模式,改善施工風險。
 
矽谷的新創公司已開發出Doxel AI,使用探勘機器人、無人機,搭配攝影鏡頭和LiDAR,就可監控和掃描工地現場。再運用前述視覺資料,用深度學習(Deep learning)、演算法(Algoritm)處理,把掃描到的工地畫面與設計圖、建築模型比較,就可以找到施工錯誤或瑕疵。
 
筆者認為,目前AI、IoT與大數據(big data)之相關技術,雖國內尚未開始使用於土建工地實務;但除日本工地的Smartvid.io外,Amazon SageMaker已在新加坡工地用來辨識工人是否有戴安全帽的成功案例。何況AI機器人搭配無人機還可以提升施工效率、減少施工錯誤。面對台灣近來的少子化與老年化,筆者建議,藉著前瞻建設的公共工程推動,AI除可減少工安事故外,亦為營建業導入技術創新的最佳解方。
 

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