近來，堆高機駕駛員人力近25%短缺，主因來自於電子商務的驚人增長。 需求量激增使得倉庫需要擴大，並使它們更靠近市中心。 亞馬遜的「機器大軍」可被譽為該行業的典型代表，但大多數倉庫仍然倚賴需人工操作的普通堆高機，尤其是在處理較大的貨物時。 資深司機的短缺和經驗不足的操作員湧入填補缺口，再加上追趕緊迫交期的壓力，是引發事故的根源。
據英國的統計數據指出，43%的堆高機事故涉及司機以外的行人，其中 80% 甚至不是同事或主管。為了改善在堆高機周圍工作時的行人安全，首當其衝是要了解通常會導致此類事故的原因、事故預防的當前狀態，以及可以解決此問題的未來配套方案。
行人事故的常見成因
堆高機行人事故可分為三大類。由駕駛員引起的事故可能有多種因素，包括注意力不集中、疲勞導致反應遲緩、分心駕駛（例如使用電話）和培訓不足。可以發揮作用的環境因素是安全設備不足，如電子看板、警告信號和安全標誌。最後，行人於堆高機危險範圍內邊走路邊看手機或聊天等粗心行為也可能導致碰撞。
行人事故預防現狀
企業採取了多種方法來讓司機更加了解行人，並使行人更容易看到堆高機。 對於司機來說，有輪班和強制休息時間以避免過度疲勞，還有 SOP、培訓課程和警訊，能在駕駛於接近行人區域時格外小心。
工作環境安全方法包括指定安全區域、建立物理屏障以分隔堆高機與行人，以及在交叉路口安裝鏡子。堆高機本身安裝的倒車警報和警示燈也有助於在車輛接近時引起行人的注意。
雖然採取這些措施有助於減少行人碰撞的次數，但仍有相當大的改善空間。也許當前方法的最大弱點是它們本質上是被動的，並且沒有向駕駛員提供他們需要的警報，以防止即將發生的地面事故。
例如，關於SOP的一致提醒可能有助於將安全放在首位，但仍可能被現場司機誤解、僅部分遵循或完全忽略。最重要的是，層層的警示和提醒可能會讓駕駛員難以記住或只是成為背景噪音。 理想情況下，我們需要一種能使駕駛員於最迫切的時候來避免碰撞的方法：那便是，於駕駛艙中盡可能的接近潛在碰撞點。
行人安全的未來發展
科技驅動的安全解決方案有可能藉由啟用碰撞警示和收集數據來減少行人事故，這些數據可用於識別待解決的駕駛員行為潛在風險和環境因素。
安裝近程感測器便是一個很好的範例，說明如何使用科技來實現此一目標。顧名思義，感測器使用磁場或超寬帶來檢測移動設備、固定物體或行人之間的接近程度。
這些系統已經正式販售，並使用放置在倉庫周圍的感測器將某些區域標記為安全區域、堆高機和人員不能同時進入的區域、速度警告區、只限工作人員和其他。 其中一個困難點是，在定義可能有數百個對象之間的交互規則時，設定上可能會變得複雜，並且需要諸多規劃。 此外，必須明智的監控以確保所有人員都佩戴感測器，因為沒有它們，檢測系統將無法辨識。
AI 視覺是一項快速發展的科技，透過在堆高機本體安裝系統和攝影鏡頭來捕捉周圍環境，並在偵測到有行人接近車輛時提醒駕駛員，使公司能夠超越既有行人檢測方法的局限性。
AI視覺在預防行人事故的最大優勢之一是，每個人皆可不用佩戴人體感測器。該系統偵測到任何進入堆高機危險範圍內的行人時，即會發出警報，讓駕駛員即時採取措施。
另一個主要優勢是可以記錄危險事件，進而更容易確定其根本原因並釐清保險和法律責任。 將 AI 視覺系統連接到雲端，為管理人員分析特定事件開闢了更大的可能性，並更清楚地了解他們的堆高機運行環境、駕駛行為以及他們需要解決的環境安全風險。
結論
隨著技術成熟，連接雲端的AI視覺系統將使公司能夠採取更主動的方法，不僅可以防止行人事故，還可以改善堆高機操作的整體安全性。
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