工地管理的痛點
建物的生命週期從設計規劃、營建、日常能耗、增改建，乃至於廢棄拆除，歷時數十載。營建階段的建物即稱為工地，在此階段又可細分不同流程，大抵包含鋼筋工程、板模工程、混凝土工程，以及水電工程。按工程所處進度，不同工種人員來來去去，在公共建設或摩天大樓等大型建設更涉及上百承包商，不同承包商之間的資源調度、分工協作、與資料彙整都增添工地管理之難度。
人員、設備與物料之管理不易
工地為立體多層空間，隨著工程進度推進，人員沒有固定的施作地點，即使是同一團隊人員也可能因負責項目的差異而在不同樓層施工，加上機械運轉背景噪音容易抑制手機鈴響和人聲呼叫，聯繫變得困難，對工地主任來說「該名員工現在在何處？」、「他已經到班了嗎？」此等基本的人員掌控和出勤管理往往是每日不斷發生的困擾。
除了人員之外，工地資產尚包括機械設備和物料。機械設備大至負責挖掘、吊掛、搬運等重工機具，小至裁切、攪拌、測量儀器等，皆需確實進行維護工作以確保機械和操作人員之安全。然而，不同設備的使用頻率不盡相同，部分機具可能頻繁使用，需要更密集的檢修頻率，其他較少使用之機具則可放緩檢修頻率，以降低整體設備維護費用。物料方面，依下階段工程所需該備齊多少混凝土、多少瓷磚、多少管線。過多造成囤放與浪費，過少則影響施工進度。過去，設備檢修與物料管理相當高程度依賴人員直覺的工作經驗，往往淪為主觀且誤差大；或以紙本和數位化系統管理，過程環節仍十分仰賴人工處理，致使耗時效率不彰。
進度、安全與環境之不確定風險高
建案成本依其規模從數百萬到上億元皆有之，即使是大型建設公司也無法準備足夠現金，通常會與銀行融資，但融資帶來利息負擔，因此建設公司往往希望建案儘快完工交屋，早日償還貸款，以免利息侵蝕獲利。在此壓力下，承攬的營造公司必須精準掌控工程進度，尤其工地非標準化作業環境，天候或人為因素致使工程延後常有之，但為了避免延工罰款，準時完工仍是最高準則。
在前述背景下，趕工成了營造業的常態。工地內外險象環生，開放的預定電梯井、鷹架、活動架，可能墜落之處環伺，另外尚有落石、鐵釘或突起物等等，在趕工壓力下，人員貪快輕忽安全裝備之重要性，致使工安意外頻傳。另一方面，隨著職業安全規範的推動和環保意識之抬頭，對工程環境之監測愈發重視。環保署空氣污染防制法針對營建工程污染管制有諸多規定，針對可能引起揚塵之各項營建工程在其施工過程、場所或作業皆有規範。因此，有效監測工地環境污染物亦成了營造業者的責任。
新興技術導入助工地脫胎換骨
BIM
揮別傳統的手繪藍圖時期，作業要求精細的建築業約在1990年代即採用電腦輔助製圖，不過，這些圖像多半以建築師設計規劃為出發點，承攬的營造商拿到同一份藍圖，但往往欠缺其工種所需的施工細節。爾後，建築資訊模型（Building Information Modeling，BIM）逐漸興起，其改良過去2D製圖不夠直觀且缺乏協作之缺點，由參與施工的各單位共同建構整合模型，讓各方溝通時有共同語言。BIM有利於工程用料預測、施工模擬、溝通具像化，及綜合佈線衝突檢測等。從前期規劃設計、中期施工建造，乃至於後期維護改造之建物全生命週期，BIM均可發揮莫大助益。
圖一、建築資訊模型示意圖
資料來源：Building in Cloud，2018年12月
國際間美國、英國、新加坡和日本等皆為推展BIM的主要國家，如美國早在2003年聯邦總務署便制訂「全國3D-4D BIM計畫」為推動公營項目採行BIM之先驅力量，又如新加坡建築與營造署制定目標要求營建業於2015年廣泛運用BIM，所有超過5千平方公尺之建案需採用BIM電子送審平台；英國政府亦於2016年要求所有招標之建案其BIM皆須達Level 2等級，促進BIM於英國營建業之普及。
台灣的台北市與新北市政府陸續於2010年和2012年展開BIM可行性研究和運動中心新建工程，為地方政府小規模之推動計畫。內政部營建署於2014年提出BIM推動政策；公共工程委員會亦於2016年制訂公共工程導入BIM參考手冊，以提升公私部門應用BIM之使用率。雖然政府儘管尚未有工程強制採用BIM之相關法規，不少大型建設公司已紛將BIM作為設計與施工的重要輔助技術，以趕搭國際營建業的新興趨勢。
BIM的特點為模擬真實工程並將其具像化，隨著近年人工智慧（artificial intelligence，AI）、擴增實境（Augmented reality，AR）和虛擬實境（Virtual reality，VR）技術之成熟，BIM的應用效益也更加顯著。
AI
機具搭載AI以避免碰撞，促進流程自動化
人工智慧則是最近兩年工地業者積極導入之技術。舉日本知名重型工程機具製造大廠小松製作所（Komatsu）為例，該業者十餘年前開始推動企業轉型，主要在於協助營建客戶解決勞動力不足問題，並改善重工機具的高風險作業環境。以礦區或山區為例，風沙揚塵路面崎嶇，本為空氣品質不佳之惡劣作業環境，加上視線死角多，人員長時間操作考驗施工精準度。小松經過多年的技術進口、合作和摸索，正從純粹的硬體製造商轉型為智慧營造（Smart construction）解決方案商，關鍵技術便是AI。
2017年底小松和NVIDIA合作，採用NVIDIA GPU之AI技術，應用於視覺化監測與施工工地分析，其中NVIDIA Jetson平台可嵌入大型機具使其具有AI運算功能，自動判斷運作是否正常，加上無人機與攝影機之搭配，進而提高感知周圍環境之能力，不僅可辨識現場人員與設備以減少意外事故，彙整之數據更能促進自動化作業流程。
以無人機繪製之3D地圖，提高工地掌握度
2018年中，小松推出EverydayDrone無人機測量服務，採用大疆無人機，搭配美國新創Skycatch機器視覺軟體，定製機型為Skycatch Explore 1，此筆採購量高達1,000台，除了展現小松擴大此服務的企圖心，也顯示AI應用於營造工地之需求日漸成熟。該款無人機可自動掃描施工土地並拍攝照片，數據傳輸到EdgeBox基地台，將無人機拍攝的影像製作成3D地圖，其精準度高達5厘米，花費時間由過去的一天縮短至30分鐘，且無須連線無線網路即可完成資料傳輸。
另一方面，透過EdgeBox串連無人機Explore 1和機具設備，工地機具接收數據後即自主動作，讓工地逐步邁向無人化。正如其名，小松的EverydayDrone希望協助客戶每月每週乃至每日定期測量，藉由新舊數據之比對，提高對工地進度之掌控。
圖二、小松EverydayDrone服務示意圖
資料來源：Komatsu，2018年12月
建設機器人解決勞動力不足
勞動力不足一直是高齡少子化國家的重要課題，尤其，日本於2006年便邁入聯合國所定義之超高齡社會，也就是65歲以上人口總數超過全體人口總數之20%，相當仰賴勞動人力之營建業衝擊更深。日本五大建設公司之一的清水建設創立於1803年，雖然歷史悠久但卻是日本智慧建築的先行者，其位於東京的總部大樓堪稱是智慧建築典範。而為了有效解決缺工問題，清水建設於2015年投資200億日圓投入建築機器人之研發，2018年中已於大阪一處工地試行，預計2019年正式導入工地，可望節省相關作業約70%人力。
清水建設所研發的機器人共四款，水平移動式起重機Exter可自動調整作業半徑；焊接機器人「Robo-Welder」則能識別焊接部位之縫隙形狀，自動完成焊接作業；「Robo-Buddy」為天花板地板施工機器人，其橘色機器手臂可取出單片建材，先以單臂固定，再以另一臂鎖上天花板，動作靈活流暢精準；「Robo-Carrier」則為建材搬運機器人，頂部配有雷射掃描器以偵測環境和定位，除了可自動承載建材，更能自行搭電梯，與天花板地板施工機器人Robo-Buddy會合，向其交付建材。待完成基礎工程後，整個工地以「全天候屋頂」覆蓋，四款機器人陸續進駐，就無須擔心天候之影響。
四款建設機器人透過機器學習機制，得以取代人力進行高負荷、高危險和高重複性之作業，過程累積之數據更可作為機器人後續學習資料來源。另一方面，清水建設指出受限於4G，200公尺以上作業需建置中轉站以延伸訊號，但隨著5G網路來臨，此高度限制可望突破，並有更快傳輸速率，機器人於工地之協作將更為廣泛。
圖三、清水建設建築機器人一覽圖
資料來源：清水建設，2018年12月
生物辨識再升級，全方位管理人員出勤
出勤記錄是薪資計算的依據，但傳統識別證或RFID感應鎖易有遺失、忘記攜帶、或同事代為打卡等問題。每個人的生物特徵獨一無二，可免除前述傳統識別證問題，提高人員出勤掌控度，避免工資虛報。透過AI深度學習機制之助力，生物辨識由早期指紋逐步發展出多種辨識技術，如指靜脈、掌靜脈、人臉、聲紋，以及虹膜辨識。隨著生物辨識在智慧型手機、金融消費和安防監控等領域之成熟，出勤管理亦由典型商辦領域延伸至多個承包商組成、動輒上百人的營造工地。
英國生物辨識業者Donseed採用指紋辨識，且將辨識系統結合多種管理模組，諸如薪資、教育訓練、安全警示、出勤警示等等。依據客製要求整合為壁掛式設備，或具高移動性的平板裝置。其他如BIOSITE、Human Recognition Systems生物辨識業者亦對工地場景提供指紋辨識解決方案，顯示指紋在生物辨識領域仍為主流技術。
不過，另一家英國生物辨識業者Aurora則主打臉部辨識出勤管理，其考量在於不論是指紋、指靜脈或掌靜脈都不適合工地人員，因為他們時常帶著手套或手指易有油污塵土。Aurora臉部辨識出勤管理解決方案包含「ClockFace+」硬體以安裝在工地現場，可安裝於手機或平板的「MobileClock」應用程式則供小型團隊或跨區域工作者登入之用，登入時使用手機拍照，系統將比對與原照片是否符合，同時透過GPS記錄所在位置，掌握人員行蹤。另外亦有整合ClockFace+的生物辨識進出閘門、管理平台和數據分析等軟體。
圖四、生物辨識出勤管理解決方案圖
資料來源：Donseed、Aurora，2018年12月
與商辦大樓的應用情境不同，工地任務複雜，不同工種人員穿搭配戴各異，如戴手套或手部油污易影響指紋採集，配戴護目鏡或口罩則影響臉部辨識，因此，工地場景建議採用多種生物辨識技術搭配。不論哪種技術，透過AI演算模型，承包商可依據可靠、難以偽造的人員生物辨識記錄請款，有效改善紙本文書作業之繁複與不精確。
AR／VR
AR助推可視化，提升溝通與施工效率
善用AR視覺化之特性將建築構圖從紙本或藍圖映入眼簾已非新鮮事，但早先的嘗試卻發現不少問題。首先，AR眼鏡為一單獨的設備，但安全防護效果卻不如傳統護目鏡，戴了AR眼鏡就無法再戴護目鏡，若強行戴之，雙重鏡片恐影響視線清晰程度。再者，一般AR眼鏡體積不小，鏡腳與鏡框上緣突出影響安全帽之配戴。無法兼顧安全需求的AR眼鏡，在工地場景之應用一直侷限在部分安全無虞的區域。
針對上述問題，美國定位系統製造商Trimble推出結合微軟AR設備HoloLens之安全帽，人員可透過AR眼鏡看到與實境結合的1：1虛擬模型、管線和相關資訊，同時確保安全。另一家美國AR新創公司DAQRI也推出智慧安全帽（Smart Helmet），其非採用微軟HoloLens，而是以自家的AR技術成像在護目鏡上，呈現即時訊息，如BIM管線配置、設備溫度和維修記錄等。嶄新設計讓安全帽外觀更為簡潔，同時保有護目鏡大面積的防護能力。
圖五、AR安全帽產品和使用示意圖
資料來源：Trimble、DAQRI，2018年12月
AR技術除了用於現場施工人員的內部溝通，亦可用與客戶需求對焦。英國公司True View Visuals推出「UrbanPlanAR」可視化解決方案，只要先導入BIM至平板，即可至施工預定地查看3D模型與現場景觀之結合。3D建築模型可360度旋轉，依視線調整與現場景物之覆蓋，對於預售屋與街景之融合、對建物外觀設計猶豫不定之客戶、或當地民眾對於公共建設有景觀疑慮等皆適用之。
除了新建案之外，AR同樣適用於部分改建之情境。日本營造業者大林組開發AR應用程式「FutureShot」，可在平板上呈現基於實境之改裝模擬影像。除了可透過BIM之搭配，在現場顯示各施工階段3D模型，亦可簡易地展示部分修改工作的竣工畫面，如抗震補強作業，該採用何種結構之補強法、安裝位置是否影響動線、不同外觀呈現的效果等，透過FutureShot具體畫面之呈現，客戶可依現場觀看感受，在平板上點選不同建材來調整，進而降低彼此的溝通落差。另外，如大樓外牆整修之臨時圍籬，對道路設施或行人的妨礙，FutureShot等AR技術之應用即一目了然。
圖六、AR技術於建築改造之應用圖
資料來源：True View Visuals、大林組，2018年12月
VR身歷其境，有效提升職安培訓成效
工地為高危險作業環境，依規定在施工現場需配戴安全帽、警示背心、安全扣環等裝備，然而，在趕工壓力下，人員為求加快進程，或因熟悉操作後貪圖方便減少安全配備，致使工安意外頻傳。相較於傳統安全教育訓練易於無感、淪為形式的缺點，VR可大大提高人員身歷其境之真實感，進而強化維安意識，謹慎操作。
圖七、施工現場職業安全VR課程圖
資料來源：積木製作，2018年12月
意外事件之發生往往措手不及，不僅反應時間短，當下緊張情緒亦干擾正確決策之判斷，是故，意外本身往往是最佳的訓練素材，但付出的成本卻過於龐大。日本VR業者積木製作推出安全體感VR訓練，針對現場常見之工安事故，讓現場人員親身體驗，如：墜地、電擊、火災等情境，增強人員的安全意識。
台灣勞動部勞動及職業安全衛生研究所於2017年開發國內第一套營造工地虛擬實境輔助教育訓練工具，包含危害辨識（如：起重機吊掛作業、氧乙炔動火作業、樓板開口／電梯井開口作業等八個場景）和職災體感（如：物料飛落、被撞、感電等）；2018年，台北市、新北市政府亦推動VR於勞工職安教育訓練之應用，期藉由VR輔助教育方式，讓勞工事先學習，避免災害憾事發生。
LPWAN
低功耗廣域物聯網（low power wide area network，LPWAN）具有傳輸距離長、穿透性強、超大連接，且低傳輸速率導致功耗小，電池可供電數年至十多年的優點，在過去蜂巢式網路所忽略的物聯網領域已迅速拓展。LPWAN又分非授權頻譜與授權頻譜兩大類，前者以LoRa和Sigfox發展最為成熟，後者則以NB-IoT為發展焦點。
工地資產追蹤
LPWAN用於資產追蹤乃是善用其廣連接但低成本之特性，如華為、ofo和中國電信針對共享單車共同開發之NB-IoT智慧鎖、AT＆T與棧板製造商RM2合作棧板追蹤，或如Sigfox與Louis Vuitton合作之行李箱追蹤等都是資產追蹤管理的案例。工地屬半開放空間，貴重機具或設備失竊，以及物料短缺問題屢見不鮮，問題亟待解決，而LPWAN正可簡化過去常見之GPS和Bluetooth等多種技術組合的作法，有效降低資產追蹤成本。
澳洲安全監控服務商ATF Services與物聯網公司Thinxtra合作，推出智慧無線警報器「Secure Track Sense」以解決工地失竊問題。該產品使用Sigfox網路傳輸數據，僅使用四個AA電池，電力便可達12個月。又如美國公司Tenna專為營造公司提供GPS定位、BLE Beacon、QR code多重資產追蹤解決方案；2017年Tenna加入LoRa聯盟，旗下GPS資產追蹤解決方案採用LoRaWAN協議，為工地內和不同工地之間傳輸資訊。
由於資產追蹤為LPWAN的主要應用之一，終端裝置發展多元成熟，其設計多為隨裝即用，安裝簡易，省電耐用，可避免工地監視器易被竊賊斷電而失效之問題。透過LPWAN Gateway和伺服器之串連，兩處工地之設備資訊可互連，而工地內的不同機具也可相互通訊。只要安裝其裝置的設備有任何移動，用戶將從手機或電子郵件即刻收到通知。
圖八、LPWAN網路架構圖
資料來源：ITC，MIC整理，2018年12月
現場人員安全管理
除了前述機具、設備和物料等資產，「人」更是工地最重要的資產。由於工地之高危險性，人員不時移動穿梭，純然的追蹤器無法滿足安全控管之需求，因此，針對人員安全管理之解決方案皆為追蹤器與多個感測器之結合。
美國商業廢棄物處理公司Nation Waste有感工安意外對工人、家庭，以及企業所造成之重大損害，著手建立穿戴式感測器解決方案，透過監控工作條件和人員狀態以保護人員安全。
圖九、人員安全管理流程示意圖
資料來源：Nation Waste，2018年12月
經過初期自我摸索，該業者轉與IBM合作，利用IBM「IoT Safer Workplace」開發Nation Safety Net，後者將速度、溫度、心律等數個感測器與工人制服結合，用以偵測突然墜落、高溫、不正常心律、未配戴安全帽等行為。當危險狀況發生，系統將向員工本人發出震動、警鈴或閃光等警示；管理者可透過手機或平板電腦掌握每位現場人員的狀況，也會收到警示通知。試行成果十分成功，可減少60%傷害相關費用，不僅加強員工職業安全，也提高生產效率。由於內部施行成效斐然，Nation Waste更以廢棄物處理公司之姿，跨足提供人員安全管理解決方案。
智慧手錶除了用於定位之外（如智慧兒童手錶），其心率偵測功能已廣泛用於長者照護、慢跑健身等健康管理用途，2018年10月亮相的Apple Watch Series 4更增添心電圖、低心率通知、跌倒偵測功能等。以工地場景來說，現場人員單獨作業乃是常態，若是山區或礦區等空曠區域，當人員不適、昏倒、或受傷，常有無法第一時間掌握、發現後搶救卻為時已晚之憾事。因此，以智慧手錶偵測員工心率等生理數據，透過LPWAN即時傳送警告，相當程度解決營造業者的痛點。
BTI（Behr Technologies Inc.）與合作夥伴推出BTI MIOTY LPWAN解決方案，符合ETSI定義低吞吐量網路之超窄頻技術規範；閘道器有效半徑為5～15公里，每日可傳送150萬條訊息。此合作方案乃採用BTI研發之BTI MIOTY感測器，透過研華LPWAN Gateway加密傳送人員生理數據至微軟雲端，由日立IoT Service Hub進行數據分析，依分析結果之危險程度傳送警告。
圖十、BTI MIOTY LPWAN網路架構圖
資料來源：BTI，2018年12月
建物結構狀態監測
混凝土構造在竣工後往往難以從外觀判斷其內部鋼筋損壞程度，易延宕修復時機。德國BS2 Sicherheitssysteme專為橋樑、隧道、建築物等混凝土基礎設施研發數位化監控解決方案，其與Deutsche Telecom合作，為德國東科隆交界處A3高速公路、杜塞爾多夫機場的連接橋樑鋪設感應器，並以NB-IoT傳輸進而升級為智慧橋樑。
以杜塞爾多夫機場來說，其機場油庫唯一進出橋樑每日通過120輛油貫車，每輛裝載3萬公升燃油，長此以往易造成橋樑結構疲勞，為班機油料補給增添風險。BS2 Sicherheitssysteme所開發之感測器可測量溫度、濕度、鹽份等特定物質，以及腐蝕程度。感測器可直接安裝在牆面或灌漿時嵌入混凝土中，資料傳輸採人工感應或透過Deutsche Telecom的NB-IoT網路，以前者方式來說，其感測器可採無電源設計，使用年限超過30年以上。
除了建物結構之外，LPWAN應用於環境監測的種類相當多元，如土壤、水質、空氣濕度、空氣品質、二氧化碳、煙霧、化學品外洩、地震等。由於Bluetooth和Wi-Fi有距離限制，不適用於遠距傳輸，而ZigBee則無法用於物聯網環境偵測，蜂巢式網路通訊則有耗電、部署成本高、偏遠地區通訊不易之缺點。因此，LPWAN乃當前對環境偵測最佳之選擇。
圖十一、智慧混凝土感測器資料傳輸示意圖
資料來源：BS2 Sicherheitssysteme，2018年12月
結論
業內廠商自主轉型，雲端系統整合商加速智慧工地佈局
勞動力不足困境加速營造業轉型，促其擁抱新興技術改寫工地生態，如日本重工機具廠商小松由販售硬體轉為提供智慧營造解決方案，其策略由引導客戶購買／租賃機具，轉為降低硬體銷售，藉由提供搭載AI之無人機和工程機具，提高工地自動化程度，自然降低客戶對硬體之需求；另外，打造數據平台，兼容各家設備上傳之數據，從設備商轉型為軟硬體整合之服務商，擴大營業版圖。
同樣地，清水建設投入200億日圓，由綜合建設公司跨領域投入建築機器人研發，便是企圖掌握關鍵技術，為日後轉型預作準備。另一方面，雲端和系統整合大廠則視營造產業為待開墾良田，其在智慧製造或智慧城市等領域已建立多個合作案例，成功插旗。當前多家資通訊大廠紛紛以策略合作結盟業內玩家搶攻智慧工地市場，如微軟、IBM、SAP等。物聯網和人工智慧為複雜技術之交會，生態系內各類業者有其專擅，透過彼此攜手合作助推智慧工地之升級。
新興技術解決工地痛點，因應不同生命週期各有解方
營造基地動線複雜、樣貌多變且有高度安全規範，相較於工廠固定式機械手臂或水電錶、路燈、停車位、和空調設備等智慧製造、智慧城市和智慧建築領域，新興技術於智慧工地之應用相對起步較緩。不過，由於AI、AR／VR和LPWAN等新興技術已在其他垂直領域有相當發展，其於營建業之應用導入時間相對較短，可發揮綜效，合力提高工地上人員、機具、物料、能源、環境之掌控，改善工地安全疑慮、設備狀態不明和勞動力匱乏等痛點。
以建物整個生命週期來說，AI、AR／VR多應用於前期規劃設計和中期施工建造階段，LPWAN由於低功耗的特點，其感測器能應對建物動輒20、30年之生命週期，在前期、中期，乃至於後期維護改造，都有相當之功能發揮潛力。受惠於LPWAN近年的蓬勃發展，晶片與模組成本日趨下降，終端種類多元，傳輸技術及其體系日臻成熟，相信對智慧工地問題改善將更有助益。
附錄
英文名詞縮寫對照表
中英文名詞對照表
