全球芯片需求狂潮持续燃烧，如何让半导体生产不中断一直是各界关注的议题，想完成该目标包含哪些关键？除了原料、设备，“人”其实也是半导体生产不可或缺的元素之一。
近年半导体制造职场安全事件频传，诸如化学槽车外泄，造成工人吸入性呛伤、颜面灼伤，或者是氯乙烯槽车卸载作业出错，酿成工厂火灾，这些“化学品伤害”相较在建筑工地、重金属加工厂所发生的“物理性危害”更为严重。
为了避免上述职场安全意外再度发生，半导体厂现阶段常通过人工巡检、人员SOP进行管制，但这样真的足够吗？拥有多年智能工厂经验的凌华科技建议，通过“AI视觉识别”监测，才能真的做到即时调试、即时应对。不过想导入AI技术，许多任务厂常面临POC进程过长，或是ROI不如预期，这些问题又该如何解决？
半导体厂常在化学品应用发生职场安全意外的2大主因
凌华科技智能视觉业务中心协理杨家玮指出，“半导体结构复杂，制程中的溅镀、蚀刻、沉积…等环节，都会用到化学液/气体，这些化学品在应用上一旦有作业疏失，像是管线未按规定对接，化学气体就会溢出，或是槽车把化学液体填充在错误的槽、桶内，就有可能发生爆炸意外。”
不过，半导体厂为何常在“化学品应用”的作业流程上出错？杨家玮分享，第一个原因在于，这些化学品大都由外包厂商负责载运与填充，人员品质与作业习惯难以管控。第二个，当外包人员进入工厂，多以传统方式管理，像是在纸质列出SOP，或是通过监控摄影机记录作业过程，这样的人工管理不仅容易发生疏漏，管理人的品质也不一，因此对职场安全意外发生几率的遏制效果有限。
“想解决该问题，关键在于化被动为主动，而AI视觉识别技术就是升级智能职场安全最好的方式之一。”杨家玮说。现在半导体场景有两大职场安全管制重点，包括侦测现场工作人员的穿戴是否合规？车辆、相关设备与管线的操作是否按SOP？ “这两种AI不但都可以做，而且会做得更好。”
将AI与视觉监控技术集成，通过深度学习算法识别现场状态，“像是未依规定穿戴安全帽与防护衣、槽车没停到定位或是人员走进管制区，具备AI识别功能的监控摄影机会即时发出警报，并提醒管理人员注意，避免意外发生。”
职场安全监测导入AI视觉识别效益不如预期？首重解决落地技术难关
尽管AI视觉识别在半导体厂相当实用，但如何导入与落地可说是相当头痛。杨家玮分享，许多任务厂想做AI，第一个都会先找In House SI工程师处理，但他们可能没有AI相关专业，除了需解决既有监控系统软硬件集成难题，还要针对各类型人/车作业流程、现场环境光线…等问题做调整，导致系统上线进程不断延误，浮现的效益也不如预期。
针对该困境，凌华科技提出了一系列解决方案，对于AI应用预算较有限的企业，可以通过导入EOS系列非侵入式的AI机顶盒，其四信道传输接口可与现有的监控摄影机连接，在不影响录像的前提下，轻松完成AI升级。
另外，有意扩大AI性能的企业，则可采用凌华科技的NEON AI智能相机，“这款产品集成了NVIDIA Jetson Xavier NX模块、图片传感器与优化的软件环境，为制造企业提供了完全独立的All-in-one AI视觉系统。”
同时，为了解决上述各种场景AI应用的难题，凌华科技也推出EVA（Edge Vision Analytics，边缘视觉分析）SDK，协助内部IT团队快速开发出贴合现场需求的AI视觉识别系统。杨家玮进一步解释，“NEON AI智能相机本来就诉求开箱即可装，再结合EVA打造的的可视化接口，IT团队可以用最简便的程序、最低的成本完成项目。”
凌华开发5大AI视觉识别模块，友达实证智能职场安全可用性
凌华科技的NEON AI智能相机已有多起成功应用案例，包含友达光电与两家大型内存企业，都通过此产品在化学槽车、无尘室等领域，快速打造出以AI视觉识别的智慧职场安全平台。
并且，为了满足不同企业快速落地的需求，凌华也预计每年添加5个AI视觉识别模块开发，今年在职场安全监测领域上，设置了动态电子围篱、化学槽车、穿戴侦测等三大场景，协助企业强化防护机制。
除了上述3个职场安全监测应用外，第4个场景着重在电子设备组装制程，通过NEON AI智能相机可以侦测产线人员是否依规定锁螺丝，确保产品品质。最后一个则是OCR（Optical Character Recognition）光学文本识别应用，能应用在半导体IC字印、蚀刻检测领域，降低制程不良率。
杨家玮最后表示，现在社会与企业，都将职场安全列为工厂运行的最重要环节，通过AI视觉识别技术构建完善的智慧职场安全管制平台，能防范危险于未然，也逐渐成为企业的必要作为，“凌华科技的解决方案，可协助系统企业与制造业IT团队快速完成项目，打造最适合现场需求的AI平台。”