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AI在職業安全衛生教育訓練之可行性研究探討

為了解決堆高機安全帽的問題，作者許明昭 這樣論述：

運用人工智慧（Artificial Intelligence，AI）模擬「人類智慧行為及邏輯推斷」，包括語音及視覺辨識、學習推理、動作控制等等，運用在輔助職場安全衛生教育及應用於培訓員工於專業領域等，可身歷其境及安全的擬真，幫助員工快速學習新技術及知識，不受設備、場地、時間、空間等限制。本研究從文獻資料探討、收集背景資料、運用專家與實務問卷分析及評估，如將AI導入安全衛生教育訓練的可行做法、應用、適用及執行成效，包括認知、態度、考量因素、訓練成效及對企業及人員安全行為之影響或效益。專家問卷結果顯示AI目前運用在環安衛人員教育訓練考量因素，可分五大方向分別為訓練績效評估(28.36%)、主題選

擇(22.38%)、軟體與硬體設備(20.19%)、企業組織及人力(19.61%)、環境及場地(9.46%)，歷次共識為訓練績效評估與企業組織及人力占比增加，而環境及場地減少，符合影像模擬之運用性。依此方向規劃對實務人員問卷及施測，結果顯示現況業界執行職安衛人員尚未跟上運用AI技術之趨勢，認為其協助人員學習有正面效果；分析實務人員問卷相關參數前五名表示，大學(含專科)學歷與高中職以下(含)具有顯著差異、工安工作年資6~10年與11~15年具有顯著差異，性別與任職產業別無明顯差異；工安工作年資增加之員工對AI應用於職安衛教育訓練熟悉度、成效及種類有顯著差異，對職安衛教育訓練應用新科技工具將會更加

關心並期許工安事故比例能有下降趨勢。目前專家及企業人士對以虛擬實境、擴增實境、混合實境、多體感延伸實境及物聯網等應用於職安衛訓練較有共識，普遍認為能提升人員之危害辨識智能及培訓成效較佳，唯目前企業掌握及運用這些技術仍不多，仍待政府及學研單位之積極帶領及推動。

造船公司職安問題與改善策略之研究-以台船公司為例

為了解決堆高機安全帽的問題，作者丘學穎 這樣論述：

摘要中國大陸、日本和韓國在全球造船業市場占近90％的營業總額，這三大造船國經歷了巨大波動仍具有領先地位。然而隨著全球造船業的發展，東南亞一些國家也快速成為新的造船橋頭堡，在競爭激烈的市場中尋得一席之地。此外台船為國內最大造船公司，台船面對全球造船產業環境激烈競爭情況，透過技術與經驗的傳承達成人力優化，並以降低成本強化經營體質，建置安全衛生政策、組織、制度措施規劃、評估及改善措施等要領的動態循環過程，實現安全衛生之政策與目標，且持續性採取糾正改善矯正措施，以改善目前台船廠區安全作業執行情況。造船業的作業環境隱藏著很多危險，畢竟造船工作是個需要付出大量勞力的重工業，而在造船的同時也很重視機器與人

、人與人的配合及作業安全，在這高度需要大量勞力與機器精準配合的產業上，只要稍有不慎發生工安事件，伴隨而來的極可能是導致一個家庭或多個家庭的破碎，為了避免這種結果產生，本研究將以台灣造船業的標竿公司－台船公司為個案分析對象，針對造船廠職安問題與原因深入探討，並制定的職安作業流程與規範提出具體建議。台船公司目前對於職安各項作業已有一套安全作業標準，因造船作業的複雜性，普通的單一安全工作守則無法完全用標準作業流程處理，而在眾多的安全作業標準裡，一般最常用的作業分別是高空作業車、電焊、鐵工施工、船段吊裝、局限空間這五項作業，因此本研究將以台船公司最常用的五項安全作業標準，考量現場實施的作業流程與環境情

況，將職安問題整理歸納為人員疏失、機械設備、環境因素、安全防護、以及複合型疏失等五大類型職安問題，其中人員疏失又細分為疲勞、物品堆放、動火三種情況，機械設備則細分為高空作業車、堆高機、感電、起重機這四個部分的職安事件，而中暑、跌倒、強風、噪音這四項在職安事件受環境因素影響最深，安全防護這部分可分為個人防護具以及安全防護措施來探討，最後以物體飛落以及局限空間作為複合型疏失之特殊代表事件說明。本研究將台船公司職安問題與事件區分為人員疏失、機械設備、環境因素、安全防護、以及複合型疏失等五大職安類型、共15項職安細項情況，考慮職安事件成因複雜，以及現場執行作業經驗與處理方式等因素，制定公司之安全衛生工

作處理原則、安全衛生工作守則、安全作業標準等方面的具體內容，期能有效達成改善或降低台船公司職安事件。其中安全作業標準又分為作業流程、防護器具、使用器具工具、作業步驟、作業方法、不安全因素、安全措施、事故處理等面向，具體說明相關的作業措施，期能持續性提升目前台船廠區安全作業執行情況，提升廠區安全性，以確保作業勞工之安全。台船公司將透過公司治理制度，增加50％的造船組合產量，強化職安管理之執行效能，將員工傷害頻率降低於2.27，邁向零災害目標。關鍵字:職安問題、作業流程、安全衛生工作守則、安全作業標準