จากระบบเฝ้าระวังด้วยวิดีโอสู่ระบบนิเวศความปลอดภัย AI: วิธีเปลี่ยนข้อมูล HSE ให้เป็นการป้องกันอุบัติการณ์

การนำเครื่องมือดิจิทัลมาใช้ในงานอาชีวอนามัยและความปลอดภัยมักจำกัดอยู่เพียงการติดตั้งกล้องวงจรปิดและการบันทึกข้อมูลอุบัติการณ์ขั้นพื้นฐาน อย่างไรก็ตาม ศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูลจะถูกปลดล็อกเมื่อเปลี่ยนจากการบันทึกการฝ่าฝืนแบบตั้งรับไปสู่ระบบนิเวศเชิงรุก ในการบรรยายนี้ Alexander Bondarenko ผู้อำนวยการฝ่าย HSE ของ SSGPO (บริษัทในเครือ ERG) ได้เจาะลึกประสบการณ์การเปลี่ยนผ่านโซลูชันดิจิทัลที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นระบบนิเวศ AI ที่เป็นหนึ่งเดียว ซึ่งช่วยให้สถานประกอบการบรรลุสถิติการทำงานโดยปราศจากการบาดเจ็บถึงขั้นเสียชีวิตสูงสุดเป็นประวัติการณ์

วิวัฒนาการของการควบคุม: จากโดรนสู่คอนเทนต์เพื่อการเรียนรู้

ในอดีต สถานประกอบการแห่งนี้มีสถิติผู้เสียชีวิตเฉลี่ย 5 รายต่อปี จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นเมื่อมีการนำแนวปฏิบัติระดับสากลมาปรับใช้ร่วมกับการยกระดับสู่ระบบดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ หนึ่งในก้าวแรกที่เริ่มดำเนินการตั้งแต่ปี 2016 คือการใช้ยานไร้คนขับ (โดรน) เพื่อควบคุมดูแลการทำงานที่มีความเสี่ยงสูง ในทางปฏิบัติ เครื่องมือนี้ได้พิสูจน์ถึงความสำคัญอย่างยิ่งยวด โดยในปี 2021 ผู้บังคับโดรนสังเกตเห็นพนักงานสองคนกำลังพักผ่อนในร่มเงาใต้หน้าผาหินในบริเวณที่มีการปฏิบัติงานได้ทันเวลา เสียงใบพัดของโดรนส่งผลให้พนักงานทั้งสองออกจากพื้นที่เสี่ยงอันตรายเพียง 12 วินาทีก่อนเกิดเหตุหินพังทลายลงมา

ปัจจุบัน ระบบควบคุมทางเทคนิคครอบคลุมกล้องติดตั้งคงที่มากกว่า 1,800 ตัว และกล้องบันทึกภาพแบบพกพาประจำตัวประมาณ 500 ตัว ข้อมูลวิดีโอจำนวนมหาศาลนี้ไม่ได้ถูกทิ้งไว้บนเซิร์ฟเวอร์โดยเปล่าประโยชน์ แต่ถูกนำมาแปลงเป็นสื่อการเรียนรู้ โดยในทุกๆ เดือน แผนก HSE จะทำการตัดต่อวิดีโอสั้นเพื่อแสดงทั้งข้อผิดพลาดและตัวอย่างการทำงานอย่างปลอดภัย คอนเทนต์เหล่านี้จะถูกเปิดเล่นผ่านจอทีวี 200 จอในห้องมอบหมายงานก่อนเริ่มงานในแต่ละกะ สร้างกระบวนการเรียนรู้ย่อย (Micro-learning) อย่างต่อเนื่อง

ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการพฤติกรรม

วิทยากรได้ให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับการประเมินการสื่อสารระหว่างผู้บังคับบัญชาและคนงาน สถานประกอบการได้ติดตั้งระบบวิเคราะห์การพูดคุยความปลอดภัย 5 นาทีและการสนทนาพฤติกรรมความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ โดยหัวหน้างานจะบันทึกเสียงการบรีฟงานลงในเครื่องบันทึกเสียง จากนั้นอัลกอริทึมจะทำการประเมินคุณภาพของบทสนทนาตามหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้

ด้วยเครื่องมืออัตโนมัติ ผู้บริหารจะได้รับข้อมูลป้อนกลับแบบเป็นโครงสร้างภายในเวลาเพียง 45 วินาที โดยระบบจะระบุจุดแข็งของบทสนทนาและประเด็นที่ควรปรับปรุง ข้อมูลจะถูกซิงค์เข้ากับแดชบอร์ด เพื่อสร้างภาพรวมการดำเนินงานของแต่ละแผนก

เพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับหัวหน้างานรุ่นใหม่ในการตรวจประเมิน ทีมงานได้พัฒนาโปรแกรมจำลองการโค้ชอิเล็กทรอนิกส์ขึ้นโดยเฉพาะ ในระบบนี้ ปัญญาประดิษฐ์จะรับบทเป็นพนักงานที่มีบุคลิกแตกต่างกัน ตั้งแต่พนักงานที่ให้ความร่วมมือ พนักงานที่ต่อต้าน ไปจนถึงพนักงานที่มีทัศนคติยอมรับในโชคชะตา หน้าที่ของหัวหน้างานคือการดำเนินบทสนทนาเพื่อชี้ให้คู่สนทนาเสมือนจริงตระหนักถึงความเสี่ยง

การประเมินความเหนื่อยล้าของพนักงานขับรถแบบครบวงจร

หนึ่งในภัยแฝงในกระบวนการผลิตคือความเหนื่อยล้าของพนักงาน ซึ่งไม่สามารถตรวจพบได้ด้วยเครื่องตรวจวัดแอลกอฮอล์มาตรฐาน เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ทีมงานจึงได้พัฒนาโมดูลฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ (PAM 60) ขึ้น

ระบบนี้จะประเมินการตอบสนองของร่างกายผ่านพวงมาลัยและคันเร่งจำลอง โดยส่งสัญญาณทดสอบเป็นเวลาหนึ่งนาที ในขณะเดียวกัน กล้อง 4K พร้อมวงแหวนไฟ LED จะทำการวัดปฏิกิริยารูม่านตา (Pupillometry) โดยวัดความเร็วในการหดตัวและการฟื้นตัวของรูม่านตาเมื่อตอบสนองต่อแสง รวมถึงตรวจจับอาการตาแดง จุดเด่นสำคัญของระบบคือการไม่ใช้เกณฑ์มาตรฐานกลาง แต่โมดูลจะเก็บรวบรวมสถิติของพนักงานแต่ละคนและเปรียบเทียบค่าปัจจุบันกับฐานข้อมูลส่วนบุคคล หากพบว่าการตอบสนองและค่ารูม่านตาผิดปกติ พนักงานจะไม่ถูกลงโทษ แต่จะถูกปลดออกจากหน้าที่ขับรถและมอบหมายงานสนับสนุนในโรงซ่อมแทน เพื่อขจัดความเสี่ยงในการเกิดอุบัติเหตุบนเส้นทางปฏิบัติงาน

เครื่องมือ AI ท้องถิ่นและการคุ้มครองข้อมูล

การปรับใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์มักมาพร้อมกับความเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลลับ เพื่อป้องกันปัญหานี้ สถานประกอบการจึงมุ่งเน้นไปที่โปรแกรมออฟไลน์อิสระบนเบราว์เซอร์และโมเดลภาษาในท้องถิ่น (Local LLMs) ซึ่งช่วยให้สามารถทำระบบวิเคราะห์ซับซ้อนได้อย่างปลอดภัย:

• การสอบสวนอุบัติการณ์: ระบบจะวิเคราะห์ไฟล์เสียงสัมภาษณ์และเอกสารประกอบคดี สร้างแผนผังสาเหตุ (Cause Tree) และแผนภาพโบว์ไท (Bow-Tie Diagram) โดยอัตโนมัติ พร้อมจัดทำสไลด์นำเสนอ
• การทดสอบความรู้: ระบบมัลติเอเจนต์ (Multi-agent) จะดำเนินการสอบปากคำตามข้อกำหนดทางกฎหมาย โดยถามคำถามด้วยเสียงและประเมินสาระสำคัญของคำตอบพนักงานเป็นเปอร์เซ็นต์
• การจัดทำข้อกำหนดการปฏิบัติงาน: เอเจนต์จะสร้างข้อกำหนดทางเทคโนโลยีเต็มรูปแบบจากแบบบันทึกกระบวนการที่กรอกไว้ โดยสอดคล้องกับข้อกำหนดทางระเบียบวิธีอย่างเคร่งครัด

สิ่งที่ท่านจะได้เรียนรู้จากการบรรยายนี้:

• วิธีสร้างระบบการผลิตคอนเทนต์วิดีโอเพื่อการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากบันทึกกล้องพกพาประจำตัว
• วิธีประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการประเมินคุณภาพของบทสนทนาพฤติกรรมความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ
• วิธีใช้การวัดปฏิกิริยารูม่านตาและการทดสอบการตอบสนองเพื่อตรวจวัดความเหนื่อยล้าของพนักงานขับรถเฉพาะบุคคล
• วิธีใช้ระบบจำลอง AI ในการฝึกอบรมผู้บังคับบัญชาสำหรับการสื่อสารที่ซับซ้อนกับพนักงาน
• วิธีติดตั้งใช้งานเครื่องมือ AI แบบออฟไลน์สำหรับการสอบสวนอุบัติการณ์โดยปราศจากความเสี่ยงเรื่องข้อมูลรั่วไหล