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ESG最前線/AI助攻…從資訊管理到風險預測

AI示意圖。 (路透)
AI示意圖。 (路透)

一場研討會的休息時間,我與一位傳統產業的廠長交流。他在業界有將近30年的經驗,對工廠運作的大小事務都非常熟悉。近年來由於他所服務的公司開始轉型,從以往的大量生產、追求經濟規模,走向少量多樣、客製化的多角化策略,廠內要管理的零組件、原物料種類愈來愈多。

其中最令他感到困擾的問題,就是種類、數量暴增的「化學品」。顧問專家統計的一項數據,即使是很多產業前輩聽了都會感到驚訝,那就是台灣涉及到化學品管理的政府單位高達13個。(衛福部、勞動部、交通部、經濟部、環境部、內政部、農委會、國科會、法務部、國防部、財政部、教育部、海委會)

以往談到「人工智慧(AI)」,對傳統產業來說似乎是遙不可及的高階應用。事實上在高危害風險的「化學品管理」,早已有多種落地的數位科技行之有年,可以分為三大類。

一、資訊檢索

俗稱化學品的「身分證」:SDS(Safety Data Sheet),紀錄許多重要的資訊,包括:供應商資料、危害辨識資料、成分辨識資料等,並且依法規要三年更新一次。

然而許多企業停留在傳統電子檔甚至是紙本資料保存的方式,除了重要資訊可能遺漏,SDS效期更新未符合規定,也因為缺乏基礎源頭資料的輔助,在列管判斷、申報資訊準備上非常沒有效率。數位化將重要的源頭資訊建檔後,各種資訊的檢索即可大幅提升效率。

二、法規比對

基於化學品運作的複雜,政府法規也經常有更新異動。但是在缺乏數位系統的輔助情況下,一則法規異動對廠內哪些品項的化學品造成影響,只能透過人工方式一筆筆的查找及判斷,不僅沒有效率且非常容易遺漏。透過數位工具的快速、精準比對,能夠將合規工作化繁為簡。

三、風險追蹤

化學品相關危害的管理,除了意外發生當下的救災之外,更重要的是日常的主動預防。數位工具可以針對化學品的危害種類(物理性危害、健康性危害、環境危害等)、物理狀態、閃火點、不相容性等條件,追蹤高風險品項及區域所在,化被動為主動。

過往數位化著重在既有資料的統整,而人工智慧時代則是強調從「今日」的既有資料,帶我們進行「明日」的風險預測及管理布局。

人工智慧 傳統產業

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