職安人員必懂的 TMAH 應變邏輯：用數據建構風險乘積 × 應變配置的設計架構
TMAH 為何容易致命？這篇教學文從 11 起真實事故分析出「風險乘積模型」，協助職安人員規劃可落地的防護配置、螯合劑準備、暴露評估與應變策略，打造現場真正有效的化學品應變與規劃控制架構。
從失敗中學習
✨《決策乘積點：從TMAH致死機制到防護策略的化學品控制設計》
在多起TMAH（四甲基氫氧化銨）致死事故的整理與分析中，我們歸納出一個簡單但實用的風險乘積模型：「濃度 × 接觸面積 × 搶救延遲時間」。這篇文章不僅探討該模型如何揭示風險臨界點，更延伸到實務應用——包括防護設備配置、應變流程設計與AI代理技術的導入。透過結合經驗數據與AI風險預測，我們試圖將那些尚未發生、甚至未被發現的潛在危機，轉化為可以預警、澄清與控制的可管理風險。這不只是一次技術性的討論，更是一種對生命安全的重新思考。
向失敗學習-失速的不安列車
台鐵普悠瑪事件是一個組織與公司內經常會發生的工安問題，我們到底要在這件事情中發現些什麼？學到些什麼？失敗並不可恥，而失敗是決定你往下一個成功的開始還是在失敗的命運迴圈中輪迴
總歸而言：歷史永遠都是會隨著時間而淡忘，風險卻是會因於安逸中而增加，但是人命的價值不在那些金錢而是在生與死中間的徘徊、職安的價值不在那些文件而是在於事故發生的有無，別人的失敗經驗是你避免失敗的發生。