前言
隨著國際對於企業 ESG 標準的重視，EHS （環安衛）管理的角色也不斷演變。不僅需要確保環安衛執行及合規，還需在社會責任和公司治理方面表現卓越，以達到永續目標。
EHS 是推動 ESG 的重要基石之一，兩者息息相關、相互交織，企業在環保、職業安全健康等方面不僅要達到法律標準，還需考量其對社會和公司治理的影響，ESG 的評估指標如環境影響、勞工權益和公司治理結構，已逐漸融入 EHS 管理的各個層面，EHS 管理人員的職責範圍逐漸擴展至 ESG，工作內容變得更加繁雜，接觸的利害關係人也增加。環安衛管理需超越合規達到更高標準，作業流程必須更加快速、準確且廣泛，以提升整體效率。然而，傳統的人工作業方式已無法滿足這些需求，管理人員正面臨著日益增加的挑戰。
因此，許多企業的環安衛相關部門紛紛尋求數位工具，期望藉助科技智能來提升資料收集、數據分析、即時監控和報告製作的效率，減少繁瑣的手動操作和人為錯誤，提升即時性，不僅能提高工作效率，還能確保數據的透明性和可追溯性，使環安衛管理者能夠做出更精確的決策。
提到 EHS 數位工具的應用，大家比較熟悉的可能是一些數位化系統或功能，如數據資料庫、電子化管理流程等，然而，隨著 AI 技術的突破性發展，各行各業都在積極探索並準備引入 AI 技術，EHS 管理領域也不例外。大家也都很好奇，未來 AI 可以幫助環安衛管理到什麼程度呢？
作為環安衛軟體開發品牌，匡騰致力於分享環安衛管理科技新知，本文將說明 EHS 數據管理挑戰探討變革過程，從傳統的人工作業到數位化，再到生成式 AI 的應用，並結合實際案例，說明 AI 技術的特點以及未來如何助力 EHS 管理者應對挑戰，實現更高效的資料管理和 ESG 決策訂定。
EHS 管理變革 1：從人工到數位化
人工作業的挑戰 vs. 數位工具解決方案
傳統的 EHS 數據管理主要依賴人工作業，容易導致得到的資料過於片段或零散（或者是散落在各部門單位）難以進行系統化分析和利用（各部門間的資料不易串聯），且人工容易遺漏出錯，分析數據也相對較無法全面。資料留存問題也常見，紙本和電子表格方式留存數據，容易遺失或損壞，不利於長期保存和即時查閱。
數位科技的應用使環安衛管理變得更加高效，其自動化、即時性、大數據處理、高透明度及可擴展等特性，幫助企業環安衛人員自動收集、存儲、處理及比對數據，大幅減少了人為錯誤和工作量，提升效率和準確性。以下以常見的化學品管理、職安管理、碳盤查等工作說明人工和數位工具管理差異。
案例一、數位工具於化學品管理的應用
以化學品管理為例，從化學品入廠到真正使用的過程需要經過 SDS 資訊輸入、化學品資料建立、法規查找、標示製作、進行分級申報等多項工作。人工處理過程中會遇到許多不便和問題，如資料輸入容易出錯、法規查找及申報耗時、標示製作不一致等，甚至在資料收集、分析以及預測方面，可能存在許多缺陷，導致決策無法正確訂定或執行。若以數位工具輔助，可在自動化資料輸入、法規自動查找與符合性檢查、自動生成申報報表及危害標示、數據收集和分析等方面提供幫助，大幅提高工作效率和準確性，並輔助決策的制定和執行。
以匡騰化學品管理系統為例，數位工具在化學品各階段可協助部分如下。
首先，化學品入廠時即可先利用系統文字辨認技術 (OCR)，快速從（供應商）SDS 檔案中提取資料，並自動將資訊導入系統透過合規比對功能（如下圖），比對 SDS 危害資訊是否合規，正確無誤後即可透過化學品審核功能，從各經手單位層層把關做好採購前的風險評估。同時管理人員也可快速從系統查找該化學品成分受到哪些國內外法規管制，以及需要採取哪些措施，特別一提，匡騰獨家具備16萬筆成份資料庫以及台、美、歐、中、日等多國列管規範，自動判斷化學品應對規範，查找輕鬆快速，且濃度限值等所需資訊一目了然，環安衛管理人員就不須到處查找確認管制資料。
在前期，系統已將透過 OCR 掃描的 SDS 資訊，如 GHS 危害資訊等自動建立於系統，使用者只要更新儲放量、最大運作量、物化特性等資訊，系統即可自動建議及判定是否為第四類公共危險物品、優先管理化學品、毒化物等，供化學品申報使用（參考文章：化學品管理系統如何協助輕鬆完成優先管理化學品申報）。此外，針對進廠後須採取各規定措施，分級管理、GHS 標籤、各類申報等可透過利用化學品管理系統智能功能自動完成，如一鍵產出多種格式及語言的 GHS 標籤、各式申報表單，化學清單和 H-Card，且下載後即符合要求不需人工額外修改編輯，加速作業效率，減少化學品管理需面臨的職安、消防、環保等複雜規範的困擾以及降低人工錯誤風險。
案例二、數位工具於法規鑑別的應用
法規鑑別方面，許多環安衛人員需要手動查詢各網站的法規，逐字逐句查看修正內容，並以 Excel 或紙本方式進行鑑別流程，耗時、不易管理且容易遺失數據。數位化科技幫助建立強大的法規數據庫，供環安衛管理人員輕鬆查閱法規，例如匡騰法規鑑別系統即收錄台灣環安衛相關規範，使用者可以根據需求選擇適用的公司以及部門法規清單，系統會自動更新法規內容並顯示新舊條文的修正比較（如下圖）。
此外，企業環安衛管理者還可於系統進行線上法規鑑別以及矯正改善。查找完法規後，即可發起鑑別任務，並指派相關單位同仁透過系統鑑別相關法規的適用性，於系統即可線上完成各單位的法規鑑別工作，不須再費力透過線下方式進行，減少紙本或 Excel 的傳遞及保存成本，在面對各項內外部稽核時，透過時間、關鍵字、法規條文等條件快速查找歷史的鑑別紀錄。
案例三、數位工具於碳盤查的應用
碳管理方面，減碳之首為盤查。盤查相關工作可能由總務、財會、人資、採購、厰務、環安衛等部門負責，而人工盤查面臨許多問題，如資料收集及文件產出耗時耗力、盤查資料計算容易出錯、係數取得麻煩、不知如何進行減量行動等，特別若是企業交由環安衛人員負責，在原有環安衛相關工作夾擊下，更是力不從心，即可透過系統自動化處理這些繁瑣的工作，提升效率並降低錯誤機率。
以匡騰 Q-Carbon 碳盤查系統為例，跨國企業、多廠區、上下游供應鏈皆可偕同使用系統進行盤查，跨單位間透過單一平台即可輕鬆向所有盤查關係人收集資料，避免資料散落各單位收集的困難，以及各單位提供的資料性質不一的問題，此外，系統也具備許多自動化功能，如串接企業內外部系統自動傳輸資訊、自動寄送資料催繳通知、自動生成盤查報告書等文件，省去許多人工處理資料的問題，此外，匡騰 Q-Carbon 碳盤查系統 串聯 Google Map API，可於系統內直接利用 Google Map 查詢上下游運輸距離，並儲存圖片附於系統中，不須額外截圖。
係數資料庫查找耗時以及複雜的數據計算，皆可透過碳盤查系統解決，例如 Q-Carbon 碳盤查系統 即具備國際係數資料庫，含中國、歐盟 ILCD 足跡庫等基礎資料庫，且持續蒐集及更新各國地區係數資料，包含台、中、美、英、越、泰等燃料及電力係數係數；在碳盤查方面，用戶僅需簡單輸入各項原始數據，系統內建的係數及運算公式，將依照 GHG Protocol/ISO 14064/ISO 14067 的範疇及類別，自動計算出碳排放，減少人為錯誤的可能性。
針對盤查後的措施採取，系統具備視覺化儀表板幫助了解各廠區碳排狀況、評估減碳目標，且使用者可考慮系統建議的減量專案，輸入成本、預計減量，評估投資報酬率、定期追蹤專案進度及績效。
雖然數位化工具已經大幅提高環安衛管理的效率，仍存在一些限制，如不同格式數據整合困難，傳統數位工具難以整合來自不同來源和格式的數據，特別是非結構化數據，且數位工具通常只能處理結構化數據，對於非結構化數據的分析能力有限，數位化工具仍需部分人工介入來設定參數、監控運行和解讀結果，而生成式 AI 的出現解決了這些問題。
EHS管理變革 2：從數位化變成生成式AI
數位工具解決方案 vs. 生成式 AI 技術
生成式 AI 技術（如 ChatGPT）與傳統 AI 相比，更能處理多樣化和複雜的數據，並提供更具創造性和彈性的解決方案，進一步提升了環安衛管理的效率和準確性，其特點包含具備非結構化數據自動整合與解讀、智慧分析與預測、即時決策建議等優勢（如下說明）。
- 自動生成報告：能快速生成詳細且易於理解的報告，減少人工操作。
- 風險預測與建議：根據歷史數據和即時資訊，預測潛在風險並提出應對策略。
- 自然語言處理：能與管理人員進行互動，提供即時的解答和建議。
- 高效數據處理：能處理和分析大量非結構化數據，提取有價值的資訊。
- 應急反應：在突發事件中，能迅速提供決策建議，提高應變能力。
案例一、生成式 AI 於化學品管理的應用
以化學品管理為例，傳統數位化工具能夠通過 OCR 技術自動提取 SDS 中的數據，但因為技術限制，可判斷的格式有限，且使用者必須提供非常完整的文件資料，才能讓系統進行判讀，若沒有提供的資訊可能就沒辦法完整提取；此外，許多評估和預測都還需要人工去分析和進行，也難免出現人為疏漏的預測面向。
生成式 AI 能夠進一步提升這個過程的智能化程度，如同先前提到可判定非結構化數據以及自動整合與解讀資料的特性，自動判斷不同格式的 SDS，且更精準的辨識內容，從各種 SDS 中提取和整理化學品的危害數據，並自動生成報告，針對不完整內容提供建議答案。
未來，也可結合企業內外部資訊，如 ERP系統、法規資料、平面圖等資訊，管理供應商 SDS 提交狀況、即時監控廠內化學品庫存等，且透過餵入的 GHS 及各國危害化學品資訊驗證 SDS 正確性。此外，AI 將可根據不同國家的法規要求，自動生成符合當地法律的報告和文件，減少了人工查找和編寫的時間。例如化學品出口時，生成式 AI 可自動查找進口國的相關法規，並生成符合要求的 SDS 和其他必需文件，確保化學品能夠順利通關。
生成式 AI 還能在化學品管理方面自動識別和記錄化學品的使用情況，追蹤庫存變化，並在發現異常時即時發出警報。例如某種化學品使用量突然增加時，AI 可分析其原因並建議管理者是否需要採取進一步行動，並在洩漏時迅速分析 SDS 中的資料，提供精確的應急措施。同時，AI 還可運用其智能分析及預測特點，根據歷史數據預測未來可能的化學品管理風險，並提出預防建議。目前匡騰化學品管理系統已經導入生成式 AI 技術至 OCR 功能，強化 SDS 辨識及判讀的準確，幫助企業更快速精確匯入 SDS 資訊進系統做有效管理。
案例二、生成式 AI 於法規鑑別的應用
在法規鑑別方面，傳統數位工具可以幫助查找法規，但在理解和應用方面仍存在侷限。之後的生成式 AI 技術能夠自動閱讀和理解大量法規文件及產業趨勢資料，並在使用者提出問題時提供詳細的解答。例如，當 EHS 管理者問到新廠房欄杆的高度規定時，由於問題本身不夠明確，AI 可以做到引導用戶問出更具體問題，又或者可以全盤性讀取資料庫後，幫助列出營造安全衛生設施標準及建築技術規則中對於欄桿規定的差異性；透過 AI 查找法規就像是詢問專業的顧問般，可以快速地提供詳細的規範解釋和建議，且生成式 AI可以自動更新法規資料，通知管理者任何新的法規變更，確保企業始終遵守最新的法規要求，正確快速完成法規鑑別工作。
案例三、生成式 AI 於ESG資訊揭露的應用
生成式 AI 在提升 ESG 透明度揭露方面也有顯著優勢。AI 能夠自動收集和分析來自不同部門和系統的數據，生成可視化的儀表板，幫助 EHS 管理者即時了解企業在環境、社會和治理方面的表現。例如未來 AI 可結合 ERP 系統、人資系統和工廠 IoT 設備數據，自動計算碳排數據並即時顯示企業各區資訊，提供全面的碳排放報告和減排計劃，幫助企業實現永續發展目標。
AI 還能根據不同受眾的需求，生成針對性的報告和建議，例如 ESG 報告負責人可透過 AI 針對不同閱讀者，如股東、員工、管理階層等，自動生成詳細的 ESG 表現報告。此外，未來生成式 AI 還能分析外部環境變化，幫助企業預測和應對潛在的 ESG 風險，如分析氣候變遷對企業運營的影響，並提出相應的應對策略，幫助企業減少碳排放和環境影響。
總結
生成式 AI 技術為 EHS 管理帶來了新的變革，幫助企業更加有效且輕鬆的落實 ESG 目標。生成式 AI 能理解來自跨單位、跨領域的非結構化數據，並針對不同受眾提供目的性的資訊，成為 EHS 管理者的重要策略顧問。未來，生成式 AI 將在 EHS 管理中發揮更大的作用，助力企業實現更高的管理標準和透明度。
近期，我們也針對匡騰環安衛管理系統各模組制定生成式 AI 導入的強化計畫，目前已經部分應用於化學品管理系統，未來期望自動整合和分析各式數據、精準判讀資料、提供即時管理建議和報告，大幅提升管理效率，助企業做出準確的決策，實現ESG的目標（參考文章：AI賦能EHS管理革新：雷技資訊AI技術強化匡騰環安衛管理系統）。
相關活動
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