倉庫為具危險性的工作場域，員工時常會面臨的風險則是嚴重傷亡，尤其是從高處墜落和行進車輛的碰撞。在世界各處，安全指南旨在消除和降低危險，但倉庫仍然為其中最危險的工作場所之一，尤其是在堆高機及和升降平臺上。讓我們來看看，邊緣人工智慧和電腦視覺系統如何提供能降低事故率和避免死亡的解決方案。
全球範圍內的安全標準各不相同，但各處的工人都受到相同類型事故的威脅。與建築和農業等高風險行業相比，倉儲和運輸是相對危險的職業。2015年，該部門占歐盟所有工作場所死亡人數的16.5％。
倉庫中，主要風險之一來自堆高機或在部份地區眾所周知的堆高機操作。在美國，職業安全與健康管理局（OSHA）估計，僅對堆高機來說，每年就造成101人死亡、近95,000人受傷。在英國，健康與安全執行官(HSE)報告指出，堆高機涉及該國約四分之一的工作場所事故
儘管在大多數時間都已制定關於維護、駕駛員培訓和行人隔離的嚴格規定，堆高機事故於這些事故中仍占有很大比例。操作員在翻車事故中面臨被壓碎的危險，車間的其他員工也存在被車輛本身撞擊或墜落負載的風險。
科技如何使倉庫環境變得更加安全？
數十年來技術的顯著提升，意味著在車輛上安裝電腦系統比以往任何時候都更加可行。使用非移動零件的低功耗電腦系統可以安裝在堅固的外殼中，進而創造出可用於堆高機車及其他倉庫用車輛上更加強效的解決方案。將工業級攝影機添加於系統中，則可創建一個整合電腦視覺軟體和複雜AI 演算法的安全解決方案，並真正協助操作員避免碰撞及事故。
用行外話術來說，這一切就是給駕駛員額外的雙眼。例如，使用適當的感測器和攝影機，先進駕駛輔助系統（ADAS）可以提醒駕駛人其盲點中的同事或障礙物。同一系統還可以提供環視監控系統，提供360度的車輛鳥瞰圖，大幅地提高了態勢感知能力。駕駛員們再也不用看他們的肩膀了，一眼就能環顧周遭的環境。
可惜的是，在倉庫環境中，駕駛員和操作者在配戴安全帶、使用電話甚至吸煙時，並非總是遵守相關的工作規定。邊緣AI演算法可用於保障業務及員工免受將自己和其他人置於風險中的駕駛員上。駕駛人監控系統（DMS）使用專用攝影機，可即時檢測危險駕駛員行為，必要時發出警報或中斷車輛運轉。
還能在系統中加入駕駛人識別並增添人臉辨識演算法，進一步確保只有經過培訓的合格人員才能操作車輛。
沒有一家企業希望看到其員工受到傷害，但是事故引起的直接和間接損失成本歸屬，則使爭取最高規格的安全標準變得格外重要。在倉庫中，電腦視覺和邊緣AI系統可幫助執行既有規則，並提供額外的保障，使其免受如疲勞、疾病或分心等人為因素的影響，尤其這些因素往往是造成災難的主因。
從長期來看，即使實現了更多的全自動化倉儲，但是在遏止傷亡上仍然是一個問題。投資整合邊緣 AI的進階安全系統，將有助於保護企業免受事故、傷害甚至死亡的嚴重後果。這是對員工安全的一項投資，儘管其代表著必須有所付出。
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