Trong nhà máy và kho vận, xe nâng thường xuyên di chuyển giữa các khu vực có công nhân làm việc, đặc biệt tại lối đi hẹp, giao lộ hoặc những vị trí bị che khuất bởi hàng hóa. Chỉ một người bất ngờ bước vào đường di chuyển của xe nâng cũng có thể tạo ra tình huống nguy hiểm nếu tài xế không kịp phát hiện.

Để giảm rủi ro này, doanh nghiệp ngày càng tìm đến các công nghệ có khả năng chủ động phát hiện khoảng cách giữa người và xe. Trong đó, UWB (Ultra-Wideband) và Camera AI là hai hướng tiếp cận đáng chú ý, nhưng hoạt động dựa trên những nguyên lý rất khác nhau.

UWB xác định vị trí dựa trên tín hiệu giữa các thiết bị, trong khi Camera AI sử dụng thị giác máy tính để quan sát và nhận biết những gì đang diễn ra xung quanh xe nâng. Vậy đâu là giải pháp phù hợp hơn với môi trường sản xuất?

UWB phòng tránh va chạm xe nâng như thế nào?

UWB là công nghệ truyền thông không dây có khả năng xác định vị trí với độ chính xác cao. Trong một hệ thống an toàn xe nâng sử dụng UWB, công nhân thường mang theo một UWB Tag, trong khi xe nâng được trang bị thiết bị có khả năng nhận tín hiệu.

Tùy theo kiến trúc hệ thống, các anchor có thể được bố trí tại nhà máy để hỗ trợ xác định vị trí. Khi khoảng cách giữa tag của người lao động và xe nâng giảm xuống dưới ngưỡng được thiết lập, hệ thống có thể phát cảnh báo cho tài xế hoặc kích hoạt các hành động an toàn khác.

Điểm mạnh của cách tiếp cận này là hệ thống không cần trực tiếp "nhìn thấy" con người như camera. Trong những môi trường có vật cản hoặc tại một số khu vực khuất tầm nhìn, UWB vẫn có thể xác định sự hiện diện của thiết bị mang tag.

Nhưng UWB phụ thuộc vào một điều quan trọng: người phải mang Tag

Một hệ thống UWB chỉ có thể phát hiện những đối tượng đã được đưa vào hệ thống. Nếu một công nhân không mang tag, tag hết pin hoặc một nhà thầu, khách tham quan bước vào khu vực sản xuất mà chưa được cấp thiết bị, hệ thống có thể không nhận biết được người đó.

Với nhà máy có lực lượng lao động ổn định và quy trình kiểm soát chặt chẽ, việc quản lý tag có thể được thực hiện tương đối hiệu quả. Nhưng khi số lượng nhân sự lớn, có nhiều khách hoặc nhà thầu thường xuyên ra vào, việc đảm bảo tất cả mọi người luôn mang thiết bị trở thành một bài toán vận hành riêng.

Doanh nghiệp khi đó không chỉ triển khai một hệ thống cảnh báo mà còn phải quản lý các thiết bị đi kèm. Việc cấp phát, thu hồi, kiểm tra pin, bảo trì và đảm bảo người lao động sử dụng đúng quy định đều cần được tính đến.

Camera AI tiếp cận bài toán theo một cách khác

Camera AI không yêu cầu người lao động phải mang theo thiết bị. Camera có thể được lắp trên xe nâng hoặc tại những vị trí cần giám sát, sau đó hình ảnh được mô hình AI phân tích để nhận diện người, xe nâng và các đối tượng liên quan trong thời gian thực.

Khi một người xuất hiện trong vùng nguy hiểm xung quanh xe nâng, hệ thống có thể phát cảnh báo bằng âm thanh, đèn hoặc màn hình để người vận hành phản ứng kịp thời. Camera AI vì vậy dựa trên những gì thực sự xuất hiện trong vùng quan sát thay vì phụ thuộc vào việc đối tượng có mang thiết bị nhận dạng hay không.

Điểm khác biệt ở đây là hệ thống không chỉ biết "có một thiết bị đang ở gần xe nâng" mà còn có thể nhận biết "đó là một người đang xuất hiện trong vùng nguy hiểm". Đây là một trong những lợi thế của thị giác máy tính trong môi trường vận hành phức tạp.

Không cần Tag giúp mở rộng phạm vi bảo vệ

Hãy hình dung một xe nâng đang di chuyển trong kho và một công nhân đã được trang bị UWB Tag đi đến gần xe. Hệ thống UWB nhận tín hiệu và phát cảnh báo theo đúng thiết kế.

Nhưng nếu một nhà thầu vừa bước vào khu vực sản xuất cũng đi qua vị trí đó mà chưa được cấp tag, người này có thể nằm ngoài phạm vi nhận biết của hệ thống UWB. Đây là tình huống doanh nghiệp cần tính đến tại những khu vực có nhiều nhóm nhân sự khác nhau cùng hoạt động.

Camera AI tiếp cận tình huống theo cách khác. Miễn là người xuất hiện trong vùng quan sát và hệ thống có thể nhận diện được họ, cảnh báo có thể được kích hoạt mà không cần biết đó là nhân viên, khách hay nhà thầu.

UWB có lợi thế khi tầm nhìn bị che khuất

Camera AI cũng có những giới hạn riêng. Nếu một người bị che hoàn toàn bởi giá kệ, container, pallet hoặc vật cản lớn, camera có thể chưa nhận biết được họ cho đến khi người đó xuất hiện trong vùng quan sát.

UWB không phụ thuộc trực tiếp vào hình ảnh nên có lợi thế trong những tình huống cần phát hiện đối tượng ngoài tầm nhìn trực tiếp. Đây là một yếu tố đáng cân nhắc tại các kho hàng có nhiều giá kệ cao hoặc những khu vực thường xuyên xuất hiện điểm mù.

Tuy nhiên, môi trường nhà máy cũng có thể đặt ra thách thức đối với hệ thống định vị vô tuyến. Kim loại và các vật cản có thể ảnh hưởng đến tín hiệu, vì vậy vị trí thiết bị, vùng phủ và cấu hình hệ thống cần được khảo sát, thiết kế và kiểm thử theo điều kiện thực tế.

Camera AI không chỉ phát hiện khoảng cách mà còn hiểu bối cảnh

Trong phòng tránh va chạm, khoảng cách rất quan trọng nhưng chưa phải toàn bộ câu chuyện. Hai người cùng đứng cách xe nâng một khoảng tương đương có thể tạo ra hai mức độ rủi ro khác nhau tùy vào vị trí và hướng di chuyển.

Một người đứng phía sau hàng rào bảo vệ có thể đang ở trạng thái an toàn, trong khi một người khác đang bước trực tiếp vào đường di chuyển của xe nâng có thể cần được cảnh báo ngay. Camera AI có thể kết hợp thông tin về đối tượng, vị trí và vùng giám sát để phân tích những tình huống như vậy.

Doanh nghiệp cũng có thể thiết lập các vùng cảnh báo khác nhau xung quanh xe nâng hoặc tại giao lộ. Khi người đi vào vùng có mức độ nguy hiểm cao hơn, hệ thống có thể đưa ra mức cảnh báo phù hợp thay vì chỉ dựa trên một ngưỡng khoảng cách duy nhất.

Từ cảnh báo tức thời đến dữ liệu quản lý an toàn

Một cảnh báo giúp người vận hành phản ứng với tình huống đang xảy ra, nhưng đối với bộ phận HSE, giá trị của dữ liệu không dừng lại ở đó. Điều họ cần biết tiếp theo là khu vực nào thường xuyên xảy ra near-miss và nguyên nhân đến từ đâu.

Camera AI có thể lưu lại hình ảnh hoặc sự kiện liên quan đến các lần phát hiện rủi ro. Khi dữ liệu được tổng hợp theo thời gian, doanh nghiệp có thể nhận ra những giao lộ thường xuyên có tương tác người – xe nâng, thời điểm có nhiều cảnh báo hoặc những khu vực cần điều chỉnh lại luồng giao thông.

Thay vì chỉ biết rằng "đã có cảnh báo", bộ phận quản lý có thêm dữ liệu để phân tích và cải thiện cách tổ chức nhà máy. Camera AI vì vậy có thể trở thành một phần của hệ thống quản lý an toàn thay vì chỉ đóng vai trò như một thiết bị cảnh báo.

Một Camera AI có thể giải quyết nhiều bài toán khác

UWB phù hợp với bài toán xác định vị trí và khoảng cách giữa các thiết bị đã được trang bị tag. Tuy nhiên, khi doanh nghiệp muốn kiểm tra thêm những yếu tố có thể quan sát bằng hình ảnh, các hệ thống bổ sung có thể cần được triển khai.

Với cùng hạ tầng Camera AI, doanh nghiệp có thể mở rộng sang phát hiện người đi vào vùng cấm, nhận diện người và xe nâng tại giao lộ, giám sát PPE hoặc lưu lại hình ảnh của các sự kiện mất an toàn. Dữ liệu cũng có thể được thống kê theo khu vực và thời gian để hỗ trợ công tác quản lý.

Khả năng mở rộng này đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp muốn xây dựng một nền tảng giám sát an toàn thống nhất. Thay vì mỗi bài toán sử dụng một hệ thống riêng, nhiều tình huống có thể được xử lý trên cùng hạ tầng Camera AI.

So sánh nhanh UWB và Camera AI

Vậy doanh nghiệp nên chọn UWB hay Camera AI?

Không có một công nghệ phù hợp với mọi nhà máy. UWB có lợi thế khi doanh nghiệp cần xác định vị trí với độ chính xác cao, lực lượng lao động được kiểm soát tốt và việc sử dụng tag có thể được đảm bảo.

UWB cũng đáng cân nhắc tại những vị trí mà yêu cầu phát hiện ngoài tầm nhìn trực tiếp là yếu tố quan trọng. Tuy nhiên, doanh nghiệp cần tính đến việc quản lý tag và hạ tầng liên quan trong suốt quá trình vận hành.

Camera AI phù hợp khi doanh nghiệp muốn hệ thống không phụ thuộc vào thiết bị đeo, có nhiều khách hoặc nhà thầu ra vào và cần nhận biết đối tượng thực tế đang xuất hiện xung quanh xe nâng. Khả năng phân tích hình ảnh cũng giúp hệ thống mở rộng từ cảnh báo va chạm sang nhiều bài toán an toàn khác.

Trong nhiều trường hợp, UWB và Camera AI có thể bổ sung cho nhau

An toàn công nghiệp không nhất thiết phải là bài toán "chọn một bỏ một". Ở những khu vực có nhiều điểm mù nghiêm trọng, UWB có thể cung cấp thêm thông tin về khoảng cách và vị trí ngay cả khi người chưa xuất hiện trong tầm nhìn camera.

Camera AI đồng thời bổ sung khả năng nhận biết người, phương tiện và bối cảnh xung quanh. Khi kết hợp với các biện pháp như phân luồng người – xe, giới hạn tốc độ và cảnh báo tại giao lộ, doanh nghiệp có thể xây dựng hệ thống bảo vệ nhiều lớp thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào một công nghệ.

Điều quan trọng vì thế không phải công nghệ nào "tốt hơn" trong mọi trường hợp. Doanh nghiệp cần xác định rủi ro thực tế tại từng khu vực để lựa chọn UWB, Camera AI hoặc kết hợp cả hai.

EYEFIRE tiếp cận bài toán an toàn xe nâng như thế nào?

EYEFIRE ứng dụng Computer Vision AI để phát hiện người, xe nâng và các nguy cơ xung quanh phương tiện trong thời gian thực. Camera có thể được lắp trên xe nâng hoặc bố trí cố định tại những khu vực có nguy cơ cao như giao lộ, lối đi hẹp và điểm mù.

Khi phát hiện người tiến vào vùng nguy hiểm, hệ thống có thể kích hoạt cảnh báo bằng màn hình, âm thanh hoặc đèn. Tùy theo yêu cầu và khả năng tích hợp của hệ thống hiện hữu, tín hiệu cũng có thể được kết nối với các cơ chế kiểm soát an toàn khác.

Các sự kiện phát hiện cũng có thể được lưu lại để bộ phận quản lý đánh giá near-miss, xác định điểm nóng và cải thiện quy trình vận hành. Nhờ đó, Camera AI không chỉ hỗ trợ người lái xe nâng tại thời điểm xảy ra rủi ro mà còn cung cấp dữ liệu phục vụ quản lý an toàn lâu dài.

Nếu doanh nghiệp đang cân nhắc giữa UWB, Camera AI hoặc phương án kết hợp nhiều công nghệ để phòng tránh va chạm giữa xe nâng và người, EYEFIRE có thể khảo sát môi trường vận hành thực tế và đề xuất cấu hình phù hợp với từng khu vực của nhà máy.