2026-08-06
力學股份有限公司
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傳統工廠與大型場域的安全管理,多仰賴監視器、人工巡檢、紙本登記與門禁系統,但當廠區範圍擴大、人車進出頻繁,往往容易出現資訊分散、異常發現不即時,以及事故發生後才回頭調閱影像等管理問題。 隨著 AI 視覺辨識與 VLM(Visual Language Model,視覺語言模型)技術發展,影像監控正從「單純錄影」進一步走向「理解現場、辨識異常與主動預警」。 MaxPVM 智慧安防系統整合 AI 人臉與車牌辨識、人員與車輛出入管理、RFID/QR Code 軌跡追蹤、電子巡檢、即時影像監控與 VLM 行為分析,可針對陌生人員、異常停留、尾隨、跌倒及管制區入侵等情境建立事件紀錄與告警機制,同時將人員、門禁、巡檢與異常資訊集中管理。 本文將從製造業實際場域出發,說明如何利用 AI 與數位化技術,讓安全管理從「事後查證」逐步轉向「即時掌握、主動預警、全程可追溯」,建立更完整的智慧工廠安全管理機制。
AI Security · Vision Language Model · Smart Factory
企業級智慧安防與數位巡檢中樞
攝影機的數量 ≠ 場域的安全,讓場域安全從自動化走向自主化。
告別只靠增加攝影機數量的傳統作法。MaxPVM 將人員進出、危險事件、陌生人偵測與巡檢作業整合至單一管理中樞,讓現場事件留下可查、可追溯的數位紀錄。從供應鏈安全管理、萬人規模無感通行,到 VLM 視覺語言模型的特定行為分析,協助企業提升現場可視性與風險反應速度。
面對供應鏈安全要求與大規模廠區管理,單靠人力查看影像、紙本巡檢與人工辨識,容易形成管理斷點,也增加事件追查成本。
上下班尖峰時段,傳統打卡容易造成人流回堵;若身分確認與門禁系統彼此分離,也較難即時識別未授權訪客。
機房、倉庫、裝卸區等高敏感區域若缺乏即時行為辨識,未授權闖入、異常停留或不正常操作往往只能事後調閱畫面。
紙本巡檢難以同步驗證到點時間、位置與現場狀態,補簽、代簽及異常延遲回報都會降低紀錄可信度。
把人員、影像、行為與巡檢資料集中管理,讓攝影機從被動錄影工具,轉變為事件辨識與管理決策的一部分。
打造大型廠區 AI 無感通行體系,支援快速身分核驗、陌生人偵測與區域權限管理。
核心能力
管理成果
將通行、門禁與陌生人偵測整合為同一事件鏈,讓人員進出回到可控、可查、可追溯的管理狀態。
導入 VLM 視覺語言模型,讓系統不只判斷「是否越線」,也能依人員、設備、區域與動作關係分析特定異常情境。
核心能力
管理成果
依不同場景定義「哪些行為需要關注」,系統協助完成事件分析、語意紀錄與即時通報,降低完全依賴人工盯畫面的管理負擔。
將巡檢從交表作業轉為具時間、位置與現場佐證的數位履歷。
核心能力
管理成果
每一個巡檢點留下具時間、位置與影像佐證的責任軌跡,提升內部追蹤與外部稽核時的資料完整性。
MaxPVM 將人員考勤、門禁進出、VLM 行為分析與巡檢異常資料集中呈現。事件發生時,可將警示與對應攝影機畫面連動,讓管理人員快速掌握現場狀況與後續處置歷程。
系統整合重點
| 分類傳統作法MaxPVM 導入後 | ||
| 人員進出 | 依賴單一打卡或人工辨識 | 即時身分比對,結合黑名單與區域權限管理 |
| 軌跡管理 | 只知道進出,不易確認異常停留與移動 | 進出事件與區域授權紀錄整合,提升追溯能力 |
| 巡檢作業 | 紙本易失真,異常回報較慢 | QR Code 到點履歷,結合時間、位置與圖文回報 |
| 管理決策 | 收到統計結果,難快速看到事件過程 | 可視化中樞整合事件影像與處理歷程 |
集中管理人員、巡檢、訪客、資產與現場異常事件。
每一筆事件可回到時間、地點、對象與處置歷程,降低事後查找成本。
從事後整理異常,轉為事件發生當下辨識與通知,縮短管理反應時間。
可由單一出入口、單一巡檢區或特定 AI 情境開始導入,再依需求逐步擴充至全廠。
企業不只需要保存資料,更需要在事件發生時看得到現場、理解正在發生什麼,並保留後續可追溯的管理紀錄。MaxPVM 將影像 AI、數位巡檢與事件管理整合,協助企業逐步建立主動、可視化的場域安全管理能力。
力學 AI Agent 智慧製造
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