a&s专业的自动化&安全生态服务平台
公众号
安全自动化

安全自动化

安防知识网

安防知识网

手机站
手机站

手机站

大安防供需平台
大安防供需平台

大安防供需平台

资讯频道横幅A1
首页 > 资讯 > 正文

多模态识别,为石化厂实现高效智能门禁管理

一般而言,工业厂区的门禁管理对象除了本身的员工、访客之外,还有为数众多的外部承包商,且对其安全、环保等要求也较高,如何有效管理一直是管理者的痡点。本文以石化厂为例,告诉您如何运用多模态识别实现更便捷的智能门禁管理。
资讯频道文章B

  文/王信隆 微程序信息资深协理

  近几年科技的发展已经从IoT(物联网)迈向AIoT(人工智能物联网),在AI 人工智能技术日趋成熟的浪潮下,智慧识别也开始走向多元整合的发展趋势。其中,以生物识别(Biometrics)为例,常见的生物识别包括指纹、人脸、虹膜及指静脉识别,也因为市场越来越重视安全机制,整体发展也朝向结合多元/互补生物识别技术为方向。根据研究机构Acuity Market Intelligence 的研究报告指出,2022 年移动生物识别市场规模可达506 亿美元,也影响了IT 产业在重要革新的一个重要依据。

  石化厂的门禁管理痛点

  笔者及所服务公司深耕智慧识别领域超过20 年,拥有软硬件整合创新技术,在与产业一起成长的期间,观察到工业厂区等对环安卫要求较高场域对于智能门禁系统的需求殷切。以近期与某知名石化业者的合作案为例,因为该业者厂区遍布于台湾不同县市,在进行人员与访客进出管理作业时,常常有以下困扰:

  1、 传统纸本纪录,不仅耗费人力,还可能发生未登记的疏漏。

  2、 靠人工把关出入访客,又担心实行不够确实的问题。

  3、 外部承包商入厂前必要的安全培训、施行期限掌控问题。

  解决方案:多模态智慧识别

  为了解决以上问题,公司专业团队与石化业者进行痛点分析与讨论,业者的期望是「工厂管理智慧化,减少纸本与人力」。为了达成此一目标,公司专业团队运用多年来累积的软硬件垂直整合经验,协助业者导入「多模态智慧识别解决方案」,提升访客登记效率,并透过指静脉识别、人脸识别、车牌识别、eTag 识别、RFID 等智慧技术,确保人员及车辆出入厂的安全性。

  而探讨问题与解决方式包括:(1) 访客登记:将纸本登记改采在线申请,实施电子化。(2) 承包商出入厂,纸本申请与作业上的困扰:重新优化出入厂流程、识别智能化,以缩短登记时间。(3) 安全培训作业流程:提出整合系统服务概念,统一工安训练效期、个人进出一致化、在线考试训练。(4) 管制承包商出入厂时间:厂区智能管制,超过默认时间,系统自动通知承办人。(5) 管制车辆出入厂时间:利用车牌识别与eTag,掌握车辆出入状况。

20170919114_56766663_xxl.jpg

  综合效益

  石化厂在导入「多模态智慧识别解决方案」后,在实际运作过程中产生了明显的便利与效益:

  1、多模态识别整合,建立方便掌控的智能门禁管理模式。

  一站式的整合设计及利用多元识别模式进行出入管理,包括:指静脉识别、人脸识别、车牌识别、eTag 识别、RFID;防尘/防水采最高规格硬件设计,室内、室外均可配置,不仅加速包商访客进出厂区的速度,更将申请流程电子化,减少企业的人力成本与纸本纪录的麻烦等,协助建立方便掌控的智能识别管理模式。

  2、智能管制人员/自动提醒功能,让承办者有效掌握承包商,降低风险。

  改善传统纸本作业模式,以在线访客登记电子化,省去人力繁复作业,也降低疏漏风险;并且利用车牌识别与eTag,便利车辆进出,也利于管理。另外也统一工安训练效期,将训练通知数字化,以利业者快速掌握讯息通知不漏接。

  3、智能门禁管理平台,导入大数据分析,提供各厂区工安数据统计服务管理。

  完善及易操作的智慧门禁管理平台,可随时随地以信息连网设备进行在线远程监控,清楚掌握厂区进出与管制情形,例如:访客进出统计、工安训练管理、多模态识别、跨厂在线申请作业等,让访客出入流程更加智能化。

  结语

  本公司专业团队具备软硬件开发整合能力,从创新商业模式开发、用户研究、大数据分析到稳定的系统维运,长期深入了解企业需求与痛点。这次为石化业者导入「多模态智慧识别解决方案」,在正式上线之后,实际为业者带来了管理效率的提升,也将原本传统的作业模式数字化、智能化,让业者体验到科技升级所带来的便利,并创造下一波企业营运成长曲线。

  (本文编译自安防知识网台湾版,有删减)


参与评论
回复:
0/300
文明上网理性发言,评论区仅供其表达个人看法,并不表明a&s观点。
0
关于我们

a&s是国际知名展览公司——德国法兰克福展览集团旗下专业的自动化&安全生态服务平台,为智慧安防、智慧生活、智能交通、智能建筑、IT通讯&网络等从业者提供市场分析、技术资讯、方案评估、行业预测等,为读者搭建专业的行业交流平台。

免责声明:本站所使用的字体和图片文字等素材部分来源于互联网共享平台。如使用任何字体和图片文字有冒犯其版权所有方的,皆为无意。如您是字体厂商、图片文字厂商等版权方,且不允许本站使用您的字体和图片文字等素材,请联系我们,本站核实后将立即删除!任何版权方从未通知联系本站管理者停止使用,并索要赔偿或上诉法院的,均视为新型网络碰瓷及敲诈勒索,将不予任何的法律和经济赔偿!敬请谅解!
© 2024 - 2030 Messe Frankfurt (Shenzhen) Co., Ltd, All rights reserved.
法兰克福展览(深圳)有限公司版权所有 粤ICP备12072668号 粤公网安备 44030402000264号
用户
反馈