AI và thị giác máy tính trong HSE: từ ý tưởng đến khi ra mắt

Từ ý tưởng đến hệ thống hoạt động: thị giác máy tính trong sản xuất thực phẩm

Việc áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính đang trở thành một bước phát triển tự nhiên của các hệ thống an toàn lao động. Điều này đặc biệt phù hợp với ngành công nghiệp thực phẩm, nơi các yêu cầu HACCP đặt ra những quy định nghiêm ngặt về vệ sinh và sự hiện diện của nhân viên trong các khu vực sạch. Ivan Maksimov, đại diện của công ty FoodTech "Qme", chia sẻ kinh nghiệm thực tế trong việc tạo và triển khai hệ thống thị giác máy tính dựa trên các giải pháp Open Source.

Diễn giả phân tích hành trình từ khi hình thành ý tưởng đến khi ra mắt một công cụ hoạt động hiệu quả, giúp kiểm soát việc tuân thủ các tiêu chuẩn vệ sinh và quy định HSE mà không cần đến các giải pháp có sẵn đắt tiền.

Lựa chọn mô hình ngôn ngữ và quá trình đào tạo

Nền tảng của hệ thống là mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở MoonDream. Việc lựa chọn sản phẩm Open Source đã giúp công ty tiết kiệm đáng kể chi phí ban đầu và linh hoạt tùy chỉnh hệ thống theo nhu cầu của mình. Bài phát biểu xem xét chi tiết quá trình đào tạo mô hình:

• Đào tạo ban đầu trên dữ liệu tổng hợp: mô hình được dạy để nhận diện khói, việc không đeo khẩu trang, mũ trùm đầu và găng tay, cũng như các tình huống bất thường (ví dụ: người nằm trên sàn). Điều này cho phép thiết lập các mẫu nhận dạng cơ bản.
• Đào tạo bổ sung trên luồng video thực tế: hệ thống được kết nối với các camera tại nhà máy-bếp. Mô hình bắt đầu phân tích các khung hình theo thời gian thực, phát hiện các vi phạm (ví dụ: vào khu vực sản xuất mà không mặc quần áo bảo hộ vệ sinh). Điều này đảm bảo độ chính xác cao trong các điều kiện cụ thể của doanh nghiệp.
• Tích hợp với hệ thống cảnh báo: để phản ứng nhanh chóng, việc gửi thông báo qua Telegram-bot cho các quản lý và chuyên gia công nghệ chịu trách nhiệm đã được thiết lập. Thời gian từ khi ghi nhận vi phạm đến khi nhận được tín hiệu không quá 15 giây.

Tâm lý học trong triển khai: từ trừng phạt đến khen thưởng

Việc thực hiện kỹ thuật chỉ là một phần của thành công. Diễn giả sử dụng ví dụ từ công ty của mình để cho thấy tầm quan trọng của việc xây dựng đúng đắn cách làm việc với tập thể khi triển khai các hệ thống kiểm soát. Nguyên tắc chính là từ chối các hình phạt vật chất dựa trên dữ liệu từ thị giác máy tính.

• Hệ thống như một người trợ giúp: nhân viên được giải thích rằng thị giác máy tính tương tự như các hệ thống an toàn thụ động trong ô tô (ABS, túi khí). Nó được tạo ra để bảo vệ chứ không phải để phạt tiền.
• Động lực tích cực: thay vì "bảng bêu tên", công ty sử dụng hệ thống khen thưởng. Những nhân viên không vi phạm trong vòng một tháng sẽ nhận được các khoản tiền thưởng nhỏ hoặc quà tặng. Điều này làm giảm sự phản kháng của nhân viên và hình thành văn hóa an toàn có ý thức.
• Chuẩn bị trước: trước khi ra mắt hệ thống, các buổi đào tạo và trò chuyện đã được tổ chức, giúp giải tỏa sự lo lắng và thậm chí khơi dậy sự quan tâm của nhân viên.

Kinh tế học của dự án và triển vọng phát triển

Việc tạo ra một hệ thống riêng đòi hỏi sự đầu tư, nhưng về lâu dài lại mang lại lợi ích hơn so với việc mua các giải pháp đóng gói sẵn. Chi phí chính là trả lương cho lập trình viên (khoảng 6 tháng làm việc) và mua sắm thiết bị máy chủ (khoảng 2-3 triệu rúp). Tuy nhiên, việc tự phát triển cho phép mở rộng quy mô hệ thống miễn phí, thêm các tính năng mới (ví dụ: nhận diện khuôn mặt) và tích hợp nó với các sản phẩm CNTT nội bộ của công ty (1C, Bitrix).

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

• Cách chọn và đào tạo mô hình thị giác máy tính Open Source cho nhu cầu HSE?
• Cách tổ chức cảnh báo nhanh chóng cho quản lý về các vi phạm bằng Telegram-bot?
• Cách vượt qua sự phản kháng của nhân viên khi triển khai hệ thống kiểm soát video toàn diện?
• Chi phí thực tế để phát triển hệ thống thị giác máy tính riêng so với việc mua các giải pháp có sẵn là bao nhiêu?
• Thị giác máy tính giúp giảm tỷ lệ chấn thương vi mô trong sản xuất như thế nào?