Các dịch vụ kỹ thuật số cho an toàn: kiểm soát sinh thái và đội xe

Số hóa an toàn: từ kiểm soát đội xe đến phân tích dự đoán

Quản lý rủi ro giao thông theo truyền thống vẫn là một trong những nhiệm vụ khó khăn nhất đối với các bộ phận HSE. Xác suất xảy ra tai nạn giao thông nghiêm trọng trong các đội xe doanh nghiệp lớn theo thống kê là rất cao, và hậu quả có thể từ tổn thất danh tiếng đến phá sản hoàn toàn doanh nghiệp. Trong hội thảo trực tuyến, người sáng lập công ty Sky (hệ sinh thái МТС) Yury Visnevsky phân tích cách chuyển đổi từ giám sát thụ động sang các hệ thống chủ động sử dụng trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách tiếp cận đối với an toàn giao thông đường bộ.

Tháp tai nạn và chấm điểm tài xế

Diễn giả chỉ ra qua ví dụ về các đội xe doanh nghiệp rằng việc giảm số lượng các vụ tai nạn nghiêm trọng là không thể nếu không giải quyết phần đáy của "tháp tai nạn" — những vi phạm nhỏ và hành vi lái xe nguy hiểm. Để giải quyết vấn đề này, một hệ thống viễn thông và chấm điểm cá nhân được triển khai.

Đánh giá phong cách lái xe được hình thành dựa trên dữ liệu về việc chạy quá tốc độ, phanh gấp và chuyển làn. Một yếu tố quan trọng của hệ thống là cảnh báo âm thanh (còi báo) trong cabin: tài xế nhận được tín hiệu ngay tại thời điểm vi phạm, cho phép họ điều chỉnh hành vi "ngay tại chỗ". Tuy nhiên, kiểm soát kỹ thuật chỉ hoạt động hiệu quả khi kết hợp với các quyết định quản lý. Bài phát biểu xem xét chi tiết cơ chế phản hồi điều chỉnh, khi dữ liệu vi phạm được chuyển cho các quản lý trực tiếp để tiến hành trao đổi và tích hợp vào hệ thống tạo động lực cho nhân viên.

Phân tích video AI: ngăn ngừa tai nạn giao thông theo thời gian thực

Giai đoạn phát triển tiếp theo của các hệ thống an toàn là camera hành trình thông minh tích hợp phân tích mạng nơ-ron. Khác với các camera truyền thống chỉ được sử dụng để phân tích các sự cố đã xảy ra, phân tích video AI hoạt động mang tính đón đầu.

• Kiểm soát trạng thái tài xế: hệ thống nhận diện các dấu hiệu buồn ngủ, mất tập trung do sử dụng điện thoại thông minh hoặc hút thuốc.
• Giám sát tình hình giao thông: camera ghi nhận việc tiếp cận nguy hiểm, vi phạm làn đường hoặc nguy cơ đâm vào người đi bộ.
• Phản ứng tức thì: khi phát hiện rủi ro nghiêm trọng (ví dụ: giấc ngủ ngắn), hệ thống sẽ đánh thức tài xế bằng cảnh báo bằng giọng nói và ngay lập tức gửi đoạn video cho điều phối viên để có biện pháp xử lý.

Các trường hợp thực tế được trình bày trong báo cáo cho thấy sự sụt giảm đáng kể tần suất các hành động nguy hiểm và ngăn ngừa hàng trăm vụ tai nạn giao thông tiềm ẩn nhờ sự can thiệp kịp thời của hệ thống tự động.

Tự động hóa phân tích và vai trò của giám sát sinh thái

Việc thu thập một lượng lớn dữ liệu đòi hỏi các công cụ xử lý phù hợp. Diễn giả phân tích mô hình thuê ngoài điều phối, nơi việc tổng hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau được đưa vào các bảng điều khiển thống nhất. Để giảm bớt khối lượng công việc cho các nhà quản lý, các bot Telegram dựa trên AI được sử dụng để tự động tạo các báo cáo cá nhân hóa và đề xuất cho tài xế.

Trong phần thứ hai của hội thảo trực tuyến (do người đứng đầu bộ phận "Giám sát sinh thái" Olesya Sukhanos trình bày), trọng tâm chuyển sang các giải pháp kỹ thuật số cho an toàn sinh thái, nhấn mạnh cách tiếp cận toàn diện đối với quản lý rủi ro sản xuất.

Bạn sẽ học được gì từ hội thảo trực tuyến này:

• Làm thế nào để chứng minh với ban lãnh đạo cấp cao về việc đầu tư vào an toàn đội xe dựa trên các rủi ro tài chính và danh tiếng thực tế?
• Hệ thống tác động hai cấp độ đối với tài xế (còi báo + phản hồi từ quản lý) hoạt động như thế nào?
• Sự khác biệt cơ bản giữa phân tích video AI và giám sát GPS tiêu chuẩn là gì?
• Làm thế nào để tự động hóa công việc thường ngày với các tài xế có vấn đề bằng cách sử dụng mạng nơ-ron và chatbot?
• Việc triển khai các hệ thống an toàn dự đoán mang lại kết quả gì, lấy ví dụ từ các công ty hậu cần và công nghiệp lớn?