俄烏戰爭持續延燒之下，導致多個國家受到經濟制裁，大宗商品價格飆升，供應鏈中斷，使商品和服務通貨膨脹，影響全球許多市場深遠。工業、製造業紛紛因缺料衝擊營運，也使得製造業的倉儲物流管理更顯重要。
根據一份調查指出，在 2022 年，全球倉儲市場規模與去年相比就成長至 6,500 億美金，年複合成長率達 9.4%，2026 年更將上看 9,000 億美金。另外，過去光在美國的工業和倉儲物流業者，在安全服務上花費超過 400 億美元1。這些安全服務通常透過複雜陳舊的系統來處理、缺乏整合，且需大量人力操作，並產生大量的系統維運成本與故障可能，需要IT人員定期排查。
1. 美國於 2020 年的統計資料。美國 IBIS world 的統計報告
為解決產業種種痛點，業主看見人工智慧的優勢並紛紛採用，根據勤業眾信對製造業人工智慧採用情況的調查發現，93% 的公司認為人工智慧將成為推動產業成長和創新的關鍵技術。另外另一項調查，製造業市場中的人工智慧規模預計將從 2021 年的 14.825 億美元成長到 2028 年的 179.255 億美元，預測期內復合年增長率為 51.50%。
AI 除了應用於生產，在企業人員管理上，也能透過更多解決方案提升企業營運效率，企業必須重新思考倉儲物流員工的健康安全管理；人力配置要符合健康安全準則，以防範大規模的流行病。這對於忙碌的倉儲物流環境而言無疑是一項挑戰。所幸，如今有了邊緣運算的人臉辨識技術，讓倉儲環境的安全性、員工健康都有顯著提升。本文章將透過多個使用案例，說明人臉辨識技術，如何協助您打造智慧倉儲與智慧製造應用。
智慧物流指的是將資通訊技術導入物流產業，從採購、運輸、倉儲、配送等物流層面各環節的資訊化運作，整合供應鏈的物流、金流與資訊流，讓供應鏈從上中下游都能全程訓共享，並可透過基於技術的感應器、RFID技術、GPS系統等，讓物流能更自動化、智慧化。
企業轉型智慧物流的優勢，可幫助企業預測未來需求，降低需求高峰時庫存短缺的風險，並能夠做出高效的倉庫管理決策，進而改善資源分配並獲得更多業務擴展機會。此外，也能實現從採購到配送等物流層面操作自動化，提高運作效率，增加商品流暢度及附加價值。
透過使用 AI 技術、ERP軟體規劃供應鏈和配送物流，確保能最大化提高效率的行進路線和倉庫佈局，同時也提升人員管理與人力資源配置效率，建立完善且流暢的工作流程和績效管理制度。
人臉辨識可以大幅提升工廠與物流環境的整體安全性。一般來說，工廠、倉儲與物流業都有許多高價資產和設備，需要 24小時持續監控，並確保進出人員的權限。而導入人臉辨識後，不僅能加強環境安全性，還能降低整體安防管理成本。
針對已安裝影像管理系統的企業來說，可直接將舊有的監控系統升級為智慧監控，用來控管特定區域的們出入權限。當系統連結到包含已註冊人員的資料庫時，它可以清楚地辨識出員工、登記的訪客或承包商，以及阻擋名單人員或未知人員，不需要擔心人員將門禁卡遺失在廠房遭到盜用的風險。
FaceMe® Security 可與六大主流影像管理系統（VMS）做整合包含： Milestone XProtect, AXIS Camera Station, Genetec Security Center, Network Optix Nx Witness, VIVOTEK VAST2, Avigilon Control Center，協助企業快速打造一站式安全門禁系統。
此外，在後疫情時代，大眾對於傳染疾病更為謹慎，當配戴口罩與量測體溫成為常態，FaceMe人臉辨識解決方案可立即辨識人員是否有配戴口罩，還能辨識出口罩是否配戴正確，為廠房員工健康把關。
除了與VMS系統做整合外，若不想產生額外的工程開發負擔，您也可以選擇使用FaceMe® Security本身一台電腦可提供高達9路的即時影像監控，因此您只需將其安裝部署到工作站、工業電腦或伺服器，透過內部網路（RTSP 串流協定）連結到IP攝影機即可。
除了保留詳細的紀錄，它還會傳送即時通知訊息給相關人員，確保能即時應對各種情況，而且過程完全自動化，廠房保全無需坐在控制台上手動切換多台監視器，就能更迅速地處理各種狀況。制台上手動切換多台監視器，因此能更迅速地處理各種通知情況。
對製造業或倉儲物流業者而言，最重要的莫過於廠區工作流程的監控與保障操作人員的安全。為確保能順利執行複雜的工作流程，人臉辨識技術還可用於正確辨識操作特定機械的人員身分以及對車輛品管人員進行身分查驗。
經由人臉辨識引擎確認身分的員工，如在管制區停留時間過長（例如當員工暴露在危險物質或溫度中過長時間）或偵測到未經授權人士試圖進出禁區時，便可傳送即時通知給保全人員，縮短危機處理時間。除此之外，經註冊的人臉，也可以於辨識時用來追蹤承包商、訪客或送貨人員在設施中的進出和停留時間。靈活彈性人臉辨識解決方案，便可以協助企業提高生產線效率，同時降低人員親自監控造成的成本與偏誤。
工廠、倉儲與物流業員工通常會使用需要接觸式的設備來進行上下班打卡，然而除了潛在的病毒傳染風險，也可能出現同事間冒名代打卡的行為，或是在進出人流複雜廠區遺失卡片而遭有心人士盜用的風險。
藉由整合人臉辨識的考勤系統，企業可精準地辨識廠房人員身分，直接透過刷臉進行差勤打卡。例如筑波醫電便打造一站式的防疫刷臉門禁解方， 0.5 秒即可快速完成人臉身份驗證，在交接班尖峰時段，大幅提升考勤管理效率。
儘管市面上已有許多人臉辨識技術可以實現非接觸式考勤管理，但是當某人的臉被口罩或護目鏡、安全帽等遮蓋時，市面上大部分的技術將無法發揮作用。而搭載 FaceMe Platform 技術的 FaceMe TimeClock，即使在人員配戴口罩的情況下，也能精準執行人臉辨識，高達98.21%的正確辨識率，力助企業真正實現安全、非接觸式的身份驗證。
上述人臉辨識應用情境，已經成功導入全球許多廠區和物流倉儲中，企業也從PoC階段邁入廣泛的實務應用。幾年前，能支援 AI 運算的邊緣裝置（如工業電腦、工業平版等）尚未普及，AI 運算需要大量的高端伺服器運算資源，大幅提昇導入成本而造成各類 AI 應用的導入瓶頸。如今邊緣運算技術成熟，各類經濟實惠又高效能的AIoT應用，開始百花齊放。
隨著大眾對於科技越來越熟悉，消費者對於物流服務有更多的要求，企業必須跟上科技的腳步，滿足市場需要，以 2023 年的智慧物流科技主要趨勢包含：自動化、區塊鏈技術、人工智慧與機器學習、物聯網 (IoT)、運輸管理系統 (TMS)，透過這些技術應用將可實現更高的靈活度並提供優質的客戶服務。
然而，在導入各種新技術時，工作流程的改變或轉型的目標，都需要與員工、團隊充分溝通，尤其人臉辨識此類技術，如果實施不當，恐將造成員工顧慮，甚至對企業造成負面影響。企業須確保在符合倫理道德和建設性的前提下導入，才能真正提高供應鏈效率和員工安全。
延伸閱讀
[2023更新]人臉辨識的原理及邊緣運算應用
[2023更新]人臉辨識企業七大應用實例解析
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