勞動部職安署與國際勞動檢查協會（IALI）召開交流會議，聚焦職場新興危害。這項國際合作的訊號，為南台灣的石化工業、金屬製造與重工業敲響了警鐘：工安管理必須從傳統的「物理檢查」升級到「AI與數據監測」，才能有效應對高溫、有害氣體、或AI應用等新興的複合性風險。
南台灣是高風險產業的聚落核心。在地企業必須將AI監測系統視為新世代工安標準的基礎設施。透過技術的導入，將職安管理從「事後補救」轉向「預測性防禦」，從根本上保障勞工的生命安全與企業的營運連續性。
釐清新興危害：建立「AI感知」防護體系
傳統工安設備難以即時捕捉高溫、有害氣體等新興危害。AI的導入能讓工廠具備「全時段、高精度」的感知能力。
首先，在石化廠區、金屬熔煉等高風險環境，部署IoT感測器和AI分析系統，即時追蹤有害氣體與微粒。AI能即時分析感測器數據，精準追蹤有害氣體洩漏、粉塵濃度、或有毒液體溢散的擴散路徑與濃度。一旦數據超過安全閾值，系統應立即啟動自動隔離與警報。
其次，企業應為高溫作業勞工配備智慧穿戴裝置，實施高溫作業的「生理與環境」複合監測。AI系統整合勞工的體溫、心率與現場的環境溫度。一旦預測勞工有熱危害風險，AI應自動向勞工和主管發出強制休息警報，將熱中暑的預防從人工觀察升級為數據化管理。
這項轉變，是將工安標準從「定點監控」升級為「動態預警」。
優化管理：將「AI數據」融入「職安決策」
AI監測數據必須轉化為具體的管理行動，才能發揮其最大價值。
企業應將過去的工安事故紀錄、設備故障頻率、員工疲勞數據等歷史數據，輸入AI模型進行分析，建立「工安事件」的預測模型。AI能預測哪些時段、哪些崗位、哪些設備最容易發生事故，從而優化人力排班、設備檢修與危險區域隔離的策略。
同時，應利用AI影像辨識技術，優化「SOP」與「教育訓練」。監測勞工是否正確穿戴PPE（個人防護裝備）、是否遵循SOP。一旦發現違規行為，系統應自動記錄並對員工進行即時糾正與教育。這能讓職安教育更具針對性與實戰性。
建立「在地協作」與「技術標準」的共創機制
國際職安標準的落地，需要在地供應鏈與學術界的支持。
南台灣的資訊服務商、無人機科技公司應搶攻這波智慧工安商機，與「在地科技服務商」合作。利用無人機巡檢石化儲槽、AI影像辨識監測工地安全等，提供低成本、高效能的在地工安解決方案。
此外，應與在地科技大學、職訓中心合作，推動「職安+AI」的人才培育。開設「智慧工安系統維護」的跨域課程。培養具備IT、工安、數據分析知識的複合型人才，確保企業能有足夠的人力來維護這些高階AI系統。
IALI與勞動部的交流，是南台灣製造業工安管理升級的號角。當我們能勇敢地面對這場挑戰，將AI監測、數據驅動與複合風險管理納入核心策略，這將能為自己的事業開創一個更具應變力、更有價值的未來。
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