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概述
人工智慧正在改變汽車、工業自動化、能源和醫療保健等領域的功能安全。AI 可實現預測性維護、進階風險評估和即時監控，但其整合也帶來了新的挑戰，包括確定性、可解釋性及是否符合既定的安全標準。
主要應用
1.預測性維護與風險降低
· 以狀態為基礎的維護：人工智能模型分析傳感器資料以預測設備故障，從而減少計劃外停機時間和運行風險。
· 即時監控：人工智能系統持續追蹤機器狀態和操作員行為，發出警告或停止設備以防止事故發生。
2.安全關鍵控制系統
· 汽車：AI 為自主緊急煞車、自適應巡航控制和先進駕駛輔助 (ADAS) 等系統提供動力，要求符合 ISO 26262 和 ISO/PAS 8800 等新標準。
· 工業自動化：人工智能驅動的平台可協調安全政策、監控人機互動，並適應不斷變化的環境，從而提高安全性和生產力。
3.危害分析與製程安全
· 自動化 HAZOP 研究：人工智能演算法可模擬並分析製程危害、驗證保護機制並建議保障措施，從而提高安全評估的徹底性。
· 事故預測：透過從歷史資料和即時輸入中學習，人工智能可以識別出導致危險情況的模式，並啟動預防方案。
產業範例
產業 | AI 應用範例 | 安全標準 |
汽車 | 自主緊急煞車、ADAS | ISO 26262、ISO/PAS 8800 |
製造業 | 預測性維護、操作者監控 | IEC 61508 |
能源 | 製程危害分析、安全生命週期管理 | IEC 61508 |
醫療照護 | 病患監控、智慧型輸液幫浦 | IEC 62304、ISO 14971 |
結論
AI 在功能安全產業中的實作可在預測分析、降低風險和營運效率方面帶來顯著的效益。然而，它需要最新的標準、嚴格的驗證，以及注重可解釋性和合規性，以確保日益複雜的自主系統的安全性。
功能安全中的 AI 最佳實務
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生命週期整合：將 AI 開發生命週期映射至傳統安全生命週期，確保每個階段的可追蹤性與風險管理。
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風險評估：擴大危險分析，以納入人工智慧特有的失效模式，例如錯誤分類或適應錯誤。
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持續監控：實施即時監控和適應性安全協議，以應對新出現的風險。
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跨領域合作：讓安全工程師、AI 專家和領域專家參與，以確保穩健的系統設計和合規性。
主要應用
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預測性維護與風險降低
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安全關鍵控制系統
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危害分析與製程安全
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預測性維護與風險降低 · 以狀態為基礎的維護：人工智能模型分析傳感器資料以預測設備故障，從而減少計劃外停機時間和運行風險。
· 即時監控：人工智能系統持續追蹤機器狀態和操作員行為，發出警告或停止設備以防止事故發生。
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安全關鍵控制系統
· 汽車：AI 為自主緊急煞車、自適應巡航控制和先進駕駛輔助 (ADAS) 等系統提供動力，要求符合 ISO 26262 和 ISO/PAS 8800 等新標準。
· 工業自動化：人工智能驅動的平台可協調安全政策、監控人機互動，並適應不斷變化的環境，從而提高安全性和生產力。
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危害分析與製程安全
· 自動化 HAZOP 研究：人工智能演算法可模擬並分析製程危害、驗證保護機制並建議保障措施，從而提高安全評估的徹底性。
· 事故預測：透過從歷史資料和即時輸入中學習，人工智能可以識別出導致危險情況的模式，並啟動預防方案。
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