AI Camera có thể phát hiện người đi vào khu vực nguy hiểm, nhận diện hành vi không tuân thủ quy định an toàn hoặc gửi cảnh báo khi xuất hiện tình huống bất thường. Tuy nhiên, phát hiện được rủi ro không đồng nghĩa với việc rủi ro đã được xử lý.

Trong môi trường nhà máy, mỗi cảnh báo có thể đòi hỏi những hành động khác nhau, từ xác minh tình huống, đánh giá mức độ nguy hiểm đến can thiệp tại hiện trường. Đây là lý do Human-in-the-Loop (HITL) trở thành một cách tiếp cận quan trọng khi triển khai AI trong giám sát an toàn.

Vậy Human-in-the-Loop là gì, vì sao AI vẫn cần sự tham gia của con người và doanh nghiệp nên kết hợp hai yếu tố này như thế nào để nâng cao hiệu quả quản lý an toàn?

Human-in-the-Loop là gì?

Human-in-the-Loop là mô hình kết hợp khả năng xử lý tự động của AI với sự tham gia của con người trong những giai đoạn cần xác minh, đánh giá hoặc ra quyết định.

Trong giám sát an toàn nhà máy, AI Camera có thể liên tục phân tích hình ảnh để phát hiện những sự kiện đáp ứng điều kiện đã cấu hình. Khi xuất hiện dấu hiệu bất thường, hệ thống tạo cảnh báo để nhân sự phụ trách kiểm tra và thực hiện hành động phù hợp.

Ví dụ, AI Camera phát hiện một công nhân xuất hiện trong vùng hoạt động của xe nâng. Hệ thống có thể ghi nhận sự kiện và gửi thông báo, nhưng người phụ trách vẫn cần xem xét tình trạng vận hành của xe nâng, vị trí người lao động và mức độ nguy hiểm để xác định phương án xử lý.

Trong mô hình này, AI hỗ trợ quan sát và phát hiện, còn con người chịu trách nhiệm đánh giá tình huống, xử lý và cải tiến hoạt động an toàn.

Tuy nhiên, Human-in-the-Loop không có nghĩa là mọi cảnh báo đều phải chờ con người phê duyệt. Với những tình huống nguy hiểm tức thời, hệ thống cảnh báo hoặc thiết bị bảo vệ chuyên dụng cần phản ứng theo thiết kế an toàn đã được xác nhận.

Vì sao AI vẫn cần con người trong giám sát an toàn?

AI nhận diện hình ảnh nhưng chưa hiểu đầy đủ ngữ cảnh

AI Vision sử dụng Computer Vision để nhận diện đối tượng, phân tích chuyển động và phát hiện các tình huống bất thường. Tuy nhiên, kết quả nhận diện phụ thuộc vào dữ liệu hình ảnh và những quy tắc đã được thiết lập.

Một công nhân cúi xuống gần máy móc có thể đang thực hiện bảo trì theo quy trình, nhưng cũng có thể đang tiếp cận khu vực nguy hiểm khi thiết bị vẫn hoạt động. Hai tình huống có hình ảnh tương tự nhau nhưng mức độ rủi ro và phương án xử lý hoàn toàn khác nhau.

Con người cần kết hợp thông tin từ AI với trạng thái thiết bị, quy trình vận hành và điều kiện thực tế để đưa ra quyết định phù hợp.

AI vẫn có thể cảnh báo sai hoặc bỏ sót sự kiện

Độ chính xác của AI Camera chịu ảnh hưởng bởi ánh sáng, góc quan sát, vật cản, chất lượng hình ảnh và giới hạn của thuật toán. Hệ thống có thể nhận diện nhầm một hành vi bình thường là nguy hiểm hoặc bỏ sót sự kiện khi người lao động bị che khuất.

Sự tham gia của con người giúp xác minh những kết quả chưa chắc chắn, phát hiện các trường hợp nhận diện chưa phù hợp và cung cấp thông tin để cải thiện hệ thống.

Tuy nhiên, việc xác minh thủ công không thay thế cho kiểm thử định kỳ và các biện pháp bảo vệ độc lập đối với những rủi ro nghiêm trọng.

Quyết định xử lý phụ thuộc vào mức độ nguy hiểm thực tế

Không phải mọi cảnh báo đều yêu cầu cùng một hành động. Một công nhân thiếu mũ bảo hộ có thể cần được nhắc nhở và khắc phục, trong khi người đứng dưới tải đang được cầu trục nâng có thể cần biện pháp bảo vệ ngay lập tức.

AI có thể hỗ trợ phân loại sự kiện, nhưng phương án xử lý còn phụ thuộc vào quy trình EHS, tình trạng thiết bị và điều kiện tại hiện trường.

Đối với nguy cơ tức thời, doanh nghiệp cần có cơ chế cảnh báo và bảo vệ phù hợp, không phụ thuộc hoàn toàn vào việc người quản lý có kịp tiếp nhận thông báo hay không.

Con người chịu trách nhiệm cải tiến an toàn

Một cảnh báo có thể kết thúc khi người lao động rời khỏi vùng nguy hiểm. Tuy nhiên, nếu tình huống tương tự liên tục xảy ra, nguyên nhân có thể nằm ở cách bố trí mặt bằng, quy trình làm việc hoặc tổ chức sản xuất.

AI cung cấp dữ liệu về những sự kiện đã phát hiện, còn bộ phận EHS cần phân tích nguyên nhân, lựa chọn biện pháp khắc phục và đánh giá hiệu quả sau triển khai.

Đây là vai trò quan trọng của con người mà việc tự động hóa phát hiện bằng AI không thể thay thế hoàn toàn.

Human-in-the-Loop hoạt động như thế nào trong hệ thống AI Camera?

Một quy trình Human-in-the-Loop trong giám sát an toàn có thể được tổ chức theo các bước sau:

• Phát hiện: AI Camera phân tích video và nhận diện những sự kiện bất thường theo điều kiện được cấu hình.

• Cảnh báo: Hệ thống ghi nhận sự kiện và gửi thông báo đến nhân sự hoặc bộ phận phụ trách.

• Xác minh: Người phụ trách kiểm tra hình ảnh, đánh giá ngữ cảnh và xác định mức độ nguy hiểm thực tế.

• Xử lý: Nhân sự tại hiện trường thực hiện biện pháp phù hợp, chẳng hạn nhắc nhở, điều chỉnh hoạt động hoặc triển khai quy trình ứng cứu.

• Theo dõi và cải tiến: Kết quả xử lý được ghi nhận để đánh giá hiệu quả, phân tích nguyên nhân và hạn chế tình huống tái diễn.

Quy trình này giúp doanh nghiệp kết nối hoạt động phát hiện tự động với trách nhiệm xử lý thực tế. Thay vì chỉ nhận được một cảnh báo, bộ phận EHS có thêm thông tin để theo dõi sự kiện từ khi phát sinh đến khi được giải quyết.

Tùy mức độ rủi ro, một số hành động cảnh báo hoặc bảo vệ có thể được thực hiện tự động mà không cần chờ bước xác minh của con người.

Ứng dụng Human-in-the-Loop trong giám sát an toàn nhà máy

Giám sát vùng nguy hiểm của cầu trục

Trong nhà máy sử dụng cầu trục, vùng nguy hiểm có thể thay đổi liên tục theo vị trí của tải. Người vận hành không phải lúc nào cũng quan sát đầy đủ khu vực bên dưới, đặc biệt khi tầm nhìn bị che khuất bởi thiết bị hoặc kết cấu nhà xưởng.

AI Camera có thể hỗ trợ phát hiện người xuất hiện trong vùng nguy hiểm và tạo cảnh báo. Trong khi đó, nhân sự phụ trách đánh giá sự kiện, xác định nguyên nhân và thực hiện những biện pháp cần thiết để hạn chế tái diễn.

Đối với các tình huống có nguy cơ tai nạn tức thời, hệ thống bảo vệ cần được thiết kế để phản ứng kịp thời, thay vì chờ người quản lý xác nhận cảnh báo.

Giám sát việc sử dụng thiết bị bảo hộ cá nhân

AI Vision có thể hỗ trợ phát hiện công nhân không đội mũ bảo hộ hoặc không sử dụng PPE theo yêu cầu tại khu vực sản xuất. Tuy nhiên, hình ảnh không phải lúc nào cũng phản ánh đầy đủ điều kiện làm việc.

Người phụ trách cần xác minh sự kiện, nhắc nhở hoặc yêu cầu khắc phục khi cần thiết. Nếu vi phạm liên tục xảy ra tại cùng một khu vực, bộ phận EHS có thể xem xét lại biển hướng dẫn, quy trình hoặc hoạt động đào tạo an toàn.

Giám sát rủi ro giữa xe nâng và người đi bộ

Trong kho hàng, AI Camera có thể hỗ trợ phát hiện người và phương tiện xuất hiện trong những khu vực có nguy cơ giao cắt. Hệ thống tạo cảnh báo khi phát hiện tình huống đáp ứng điều kiện đã thiết lập.

Tuy nhiên, việc xác định nguyên nhân cần xem xét thêm hướng di chuyển, tầm nhìn của người điều khiển và cách tổ chức giao thông nội bộ.

Nếu cảnh báo liên tục xuất hiện tại cùng một vị trí, giải pháp lâu dài có thể là điều chỉnh luồng di chuyển hoặc bổ sung biện pháp phân tách người và phương tiện, thay vì chỉ tăng số lượng cảnh báo.

Những yếu tố cần lưu ý khi triển khai Human-in-the-Loop

Human-in-the-Loop không đơn giản là bổ sung một người vào quy trình xử lý cảnh báo. Để mô hình vận hành hiệu quả, doanh nghiệp cần xác định rõ trách nhiệm, quyền hạn và cách phối hợp giữa AI với nhân sự phụ trách.

Trước hết, cần phân loại cảnh báo theo mức độ rủi ro. Những tình huống nguy hiểm tức thời phải có cơ chế phản ứng phù hợp, trong khi các sự kiện ít khẩn cấp hơn có thể được chuyển đến người phụ trách để xác minh và xử lý.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần tránh tình trạng phụ thuộc hoàn toàn vào kết quả AI. Nhân sự giám sát phải hiểu những giới hạn của hệ thống, có đủ thông tin để đánh giá cảnh báo và biết cách xử lý khi kết quả nhận diện không phù hợp với thực tế.

Cuối cùng, kết quả xác minh và xử lý cần được sử dụng để cải tiến liên tục. Nếu hệ thống thường xuyên tạo cảnh báo sai hoặc một loại rủi ro liên tục tái diễn, doanh nghiệp cần đánh giá lại cấu hình giám sát, quy trình vận hành và các biện pháp kiểm soát hiện tại.

Hiệu quả của Human-in-the-Loop có thể được đánh giá thông qua thời gian tiếp nhận cảnh báo, tỷ lệ xác minh, thời gian phản ứng tại hiện trường, tỷ lệ cảnh báo sai và mức độ tái diễn của các sự kiện sau khi khắc phục.

EYEFIRE hỗ trợ kết hợp AI và con người trong giám sát an toàn như thế nào?

EYEFIRE phát triển các giải pháp AI Camera và AI Vision nhằm hỗ trợ doanh nghiệp phát hiện sớm những tình huống bất thường trong môi trường công nghiệp. Thay vì chỉ ghi hình như CCTV truyền thống, hệ thống ứng dụng Computer Vision để phân tích video và tạo cảnh báo theo điều kiện được cấu hình.

Các ứng dụng của EYEFIRE bao gồm phát hiện người đi vào vùng nguy hiểm, giám sát việc sử dụng thiết bị bảo hộ cá nhân và nhận diện rủi ro liên quan đến hoạt động của thiết bị công nghiệp.

Một ví dụ là giải pháp AI Camera giám sát an toàn cầu trục tại nhà máy gia công thép cuộn. Hệ thống sử dụng bốn camera bố trí theo các hướng khác nhau, di chuyển cùng cầu trục để giám sát khu vực bên dưới tải. Dữ liệu hình ảnh được đưa về AI Hub để phân tích và tạo cảnh báo khi phát hiện người xuất hiện trong vùng nguy hiểm theo điều kiện cấu hình.

Trong ứng dụng này, AI Vision hỗ trợ nhận diện nguy cơ tại những vị trí khó quan sát liên tục. Con người tiếp tục giữ vai trò quan trọng trong việc tổ chức vận hành an toàn, đánh giá nguyên nhân sự kiện và cải tiến biện pháp kiểm soát.

Đây cũng là hướng tiếp cận của Human-in-the-Loop: AI giúp phát hiện và cung cấp thông tin, còn con người sử dụng thông tin đó để đưa ra quyết định và hành động phù hợp.

Khi triển khai AI Camera, doanh nghiệp cần xác định ngay từ đầu ai sẽ tiếp nhận cảnh báo, quy trình xử lý tại hiện trường và cách đánh giá kết quả. Điều này giúp công nghệ giám sát trở thành một phần của hoạt động quản lý an toàn, thay vì chỉ là công cụ phát hiện sự kiện.

Kết luận

AI Vision giúp doanh nghiệp mở rộng khả năng giám sát, phát hiện sớm những tình huống bất thường và giảm sự phụ thuộc vào việc quan sát camera liên tục. Tuy nhiên, công nghệ chỉ thực sự tạo ra giá trị khi thông tin về rủi ro được chuyển thành hành động phù hợp.

Human-in-the-Loop kết hợp khả năng phân tích của AI với kinh nghiệm, kiến thức chuyên môn và trách nhiệm của con người. Sự kết hợp này không chỉ hỗ trợ xử lý cảnh báo mà còn giúp doanh nghiệp nhận diện nguyên nhân và liên tục cải thiện hoạt động an toàn.

Mục tiêu của AI trong giám sát an toàn không phải là thay thế con người, mà là giúp con người phát hiện rủ i ro sớm hơn, ra quyết định có cơ sở hơn và hành động hiệu quả hơn.