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人工智慧（AI）已不再是未來概念，而是實際應用於職業安全管理的工具。根據國際勞工組織2025年報告指出，AI已在全球多個產業中提升安全監測效率、簡化作業流程，並降低勞工暴露於高風險作業環境的機會。

一、從「事後指標」轉向「預測管理」

傳統職業安全管理多仰賴事故報告、未遂事件紀錄與傷害統計等「事後指標」。然而，這些資料只能反映已發生的問題。AI的導入則改變了管理模式，透過機器學習分析歷史事故資料、即時感測數據、設備運轉紀錄與作業環境條件，預測高風險活動與潛在事故發生點。

實務應用上，AI可協助企業：

• 辨識安全資料中的風險模式並預測事故可能發生區域
• 透過IoT感測器、智慧攝影機與可穿戴設備進行即時監測
• 自動化法規符合性檢核與報表產出
• 強化多場域風險評估的一致性
• 精準分配安全資源至高風險區域

此種預測導向的管理模式，有助於降低事故發生率並提升整體安全水準。

二、AI在職業安全的四大應用面向

根據英國安全衛生執行署（HSE）針對約250個實際案例的研究，AI在職安領域的應用主要集中於四個面向：

1. 預測性維護與設備檢測
   AI可分析設備運轉數據，提前發現磨耗或異常徵兆，避免機械故障導致人員傷害，特別適用於製造、物流與營建產業。
2. 風險評估與安全管理
   AI能整合事故紀錄、未遂（虛驚）事件與環境資料，產出更完整且一致的風險評估結果，並可協助生成針對特定作業危害的訓練內容。
3. 即時監測與可穿戴技術
   結合IoT的智慧感測設備可持續監控作業行為、環境變化與疲勞狀態，AI即時分析後發出警示，形成全天候監控機制。
4. 自主系統與機器人技術
   在高風險環境中，由AI控制的機器人與自動化設備可執行搬運重物、處理有害性化學物質或進入危險區域，降低人員暴露風險。

三、未來趨勢：從反應式安全走向預測式安全

產業趨勢顯示，2026年以後的工安管理將以「預測型安全管理」為核心方向。透過AI整合數據分析與即時監控，企業能在事故發生前即進行干預。與此同時，英國亦持續建構相關監管架構，期望AI能在工安領域的應用更加制度化與規範化。

結語

人工智慧正推動職業安全管理由被動回應轉向主動預測。透過預測性維護、即時監控與風險分析，AI能強化企業對危害的掌握能力，提升資源配置效率並降低事故風險。然而，技術導入仍需結合專業判斷與完善治理機制，方能確保安全文化不因自動化而削弱。未來，隨著法規與技術同步發展，AI 將成為智慧工安體系的重要支柱。

資料來源: 

Arinite Healthy & Safety