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以科技力量提升效率 巡檢工作走向智慧化
[作者 王明德]   2020年08月27日 星期四 瀏覽人次: [1436]

巡檢是大型廠房與賣場維持安全的重要一環,過去的巡檢方式主要是透過人力,今年初開始的COVID-19疫情,則讓遠端監控成為產業焦點,各類型企業紛紛導入採用,多數業者認為,在疫情結束後,此技術的應用將成為產業新常態,巡檢就會是其中之一。


從技術應用來看,人力仍是此工作的重要倚賴,而透過智慧化機制確保人力巡檢的落實,會是目前的最佳作法,除了人力之外,現在也有廠商推出巡檢服務機器人,藉此精簡巡檢工作的人力成本。


龐大營運面積 管理備受考驗

無論是大型廠房或賣場,龐大營業面積與相對應的管理人力,讓物業管理效率提升成為此一場域的首要經營重點目標,以往物業管理的作法主要是透過紙本作業進行,例如管理人員巡視賣場時,發現有一節電線外露,就在紀錄單上註記,巡視完畢後回辦公室將紀錄單往上呈,通知負責人員前往修復,之後當管理人員巡視時,若該處問題已解決,再於紀錄單上註銷該事項。


這種作業模式拉長了整個物業管理的作業時間,紙本作業的資料彙整、跨部門的訊息傳遞與回報,常常使得一個小問題從發現到解決再到註銷,需要長達數周的時間。


要提升整體的流程效率,就可導入新科技解決問題。近期就有業者以Beacon與手持式裝置打造「智慧化物業管理平台」,其運作方式是管理人員攜帶手持式裝置到各巡檢點巡視。



圖1 : 手持式裝置可讓巡檢數據數位化,以利於後續智慧化系統的應用。(source:Konecranes)
圖1 : 手持式裝置可讓巡檢數據數位化,以利於後續智慧化系統的應用。(source:Konecranes)

當靠近Beacon時(依不同管理人員設定不同距離),手持式裝置程式畫面上所設計的巡檢點會自動變色,標記該處已經檢查過,若巡檢點有須改進事項,例如設備故障、地板髒污,管理人員也可在手持式裝置上直接點選缺失事項。


由於Beacon與廠房的Wi-Fi AP連結,因此手持式裝置可即時將缺失上傳,通知相關部門人員前往檢修。另外,此系統也作為部門的即時疏失檢查,例如廠房或賣場櫃台人員未配戴識別證,管理者可當場紀錄並請該人員簽名,確認疏失事項。


「智慧化物業管理平台」讓物業管理效率大幅提升,縮短以往需要長時間來回的作業,較為簡單的維修也可在短期內處理完成,歸納此一平台功能,包括前端管理部門的巡檢、後端維修部門的缺失改善。


此一系統最大的特色,是讓夢時代的巡檢管理、設備維護部門納入同一軟體平台,在同一平台上,與自己部門相關的訊息可快速流通,即時掌握所有狀況,同時所有的紀錄都會註記時間與處理過程,各單位人員可輕易了解各事項的目前所有處理狀況,同時操作介面設計也特意簡化過,縮短人員的學習曲線,讓整體系統的上線速度更快。


在硬體建置方面,則可採用Beacon之類的室內定位技術,主要考量在於其成熟技術所帶來的高可用性、性價比與相容性。現在多數廠房或賣場內的Wi-Fi AP,要與Beacon整合並非難事,再者Baecon在全球已有廣泛應用,這些成功案例,將可縮短整體架構的上線時間,快速完成佈建。


另外,Beacon上線後的穩定運作也是關鍵,除了硬體產品的品質穩定外,現在Beacon的軟體管理系統也相當完善,此類系統會自動偵測網內所有Beacon的運作狀態,當某點故障時,系統會主動提醒管理者,透過此系統輕鬆掌握全貌。


過去Beacon多應用於前端的商品消費行銷,後端管理層面則較少見到,不過由於後端管理的目標明確、使用者的學習管控有一定的強制性,因此導入後的效益會更快浮現。


不過,雖然「智慧化物業管理平台」的成效明顯,但對多數業者來說,這類系統改變了原有的流程,因此仍須循序漸進,上線初期可讓新系統平台與原有的紙本作業並行,未來再逐步擴大使用,一步步提升物業管理與設備維護的工作效率。


結合視覺與移動技術 巡檢機器人應用潛力雄厚

結合移動載具技術和智慧判別系統的機器人,也是巡檢智慧化的必然趨勢,具備視覺AI能力的巡檢機器人,可追蹤、記錄、警示、管理工廠安全事項,為現場操作人員生命安全把關。


缺工、工資高漲、勞工安全一直是各產業近年關注的議題,而無人工廠已成為科技廠的發展趨勢,因此現已有廠商推出巡檢機器人滿足此需求,其核心技術為自主開發的室內定位,讓機器人在工廠內可自行規劃行走路徑,不如以往只能侷限在特定的範圍運作。



圖2 : 結合移動載具技術和智慧判別系統的機器人是巡檢智慧化的必然趨勢。(source:Inceptive Mind)
圖2 : 結合移動載具技術和智慧判別系統的機器人是巡檢智慧化的必然趨勢。(source:Inceptive Mind)

此類機器人藉此能針對特定場域進行巡邏,並透過攝影鏡頭傳送至智慧影像辨識系統,一旦系統發現異常,可立刻通報相關人員,即時監控工廠安全,過去這類機器人商品化的主要挑戰,包括大面積建圖準確度失真和環境變動後的定位失敗,經過精進改良已能克服。


巡檢機器人背後的視覺判讀關鍵技術,是採用電腦視覺與深度學習發展的AI技術,此技術適用於工廠巡檢機器人的場域,目前相關的解決方案已為台灣半導體大廠進行導入。未來工廠人員在操作設備與特定區域內,若未穿戴防護裝置、人員誤闖禁制區域,或其他各種異常事件,巡檢機器人皆能有效即時發現與警示,事件可數據化記錄、追蹤、改善與管理,大幅降低人力使用,與提高人員及設備的安全。


在人工智慧與機器人應用於工廠安全課題的艱鉅挑戰中,設備與系統雙方業者需要深度緊密合作,透過頻繁的討論和調整,解決實際執行上的困難,包括軟硬體整合、多樣性感測器整合、不同型態資料的彙整與分析等,例如訓練機器人辨識危險動作時,採集工廠人員實際操作畫面尤其困難,需特別設計工具來模擬所需的資料,讓機器人在各種複雜狀況下仍能保持極高的辨識率,以利於巡檢工作的順利進行,方能達到降低人力成本與提升效率的願景。


**刊頭圖(source:Manufacturing.net)


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