Từ giám sát video đến hệ sinh thái an toàn AI: Cách chuyển đổi dữ liệu HSE thành công cụ phòng ngừa sự cố

Việc triển khai các công cụ kỹ thuật số trong an toàn lao động thường chỉ dừng lại ở việc lắp đặt camera giám sát và ghi nhận sự cố cơ bản. Tuy nhiên, tiềm năng thực sự của dữ liệu chỉ được khai phá khi chuyển từ việc ghi nhận vi phạm đơn thuần sang một hệ sinh thái chủ động. Trong bài phát biểu của mình, Alexander Bondarenko, Giám đốc HSE của JSC SSGPO (thuộc Tập đoàn ERG), đã phân tích chi tiết kinh nghiệm chuyển đổi các giải pháp kỹ thuật số rời rạc thành một hệ sinh thái AI thống nhất, giúp doanh nghiệp đạt được kỷ lục lịch sử về thời gian vận hành không có tai nạn tử vong.

Sự phát triển của kiểm soát: Từ máy bay không người lái đến nội dung đào tạo

Trong lịch sử, doanh nghiệp ghi nhận trung bình 5 vụ tai nạn tử vong mỗi năm. Bước ngoặt diễn ra khi công ty áp dụng các thông lệ quốc tế được điều chỉnh phù hợp cùng quá trình chuyển đổi số trên quy mô lớn. Một trong những bước đi đầu tiên được triển khai từ năm 2016 là sử dụng máy bay không người lái (drone) để kiểm soát các công việc có nguy cơ rủi ro cao. Trên thực tế, công cụ này đã chứng minh tầm quan trọng sống còn: vào năm 2021, người điều khiển drone đã kịp thời phát hiện 2 công nhân đang nghỉ ngơi dưới bóng râm của mái dốc khai thác nơi đang tiến hành công việc. Tiếng động cơ cánh quạt đã khiến họ rời khỏi khu vực nguy hiểm chỉ 12 giây trước khi khối đá vách sạt lở.

Hiện nay, hệ thống kiểm soát kỹ thuật bao gồm hơn 1.800 camera cố định và khoảng 500 camera hành trình cá nhân. Khối lượng dữ liệu video khổng lồ không bị bỏ trống trên máy chủ mà được chuyển đổi thành tài liệu đào tạo. Hằng tháng, bộ phận HSE dựng các video ngắn minh họa cả những sai sót lẫn ví dụ về việc thực hiện công việc an toàn. Nội dung này được phát sóng trên 200 màn hình TV tại các phòng giao ban đầu ca trước mỗi ca làm việc, tạo nên một quá trình đào tạo siêu nhỏ (micro-learning) liên tục.

Trí tuệ nhân tạo trong quản lý hành vi

Diễn giả đặc biệt chú trọng đến việc đánh giá giao tiếp giữa quản lý và công nhân. Doanh nghiệp đã triển khai hệ thống phân tích tự động các buổi họp an toàn 5 phút (toolbox talk) và các cuộc đối thoại hành vi an toàn. Các tổ trưởng/giám sát ghi âm lại buổi phổ biến an toàn của mình, sau đó thuật toán sẽ đánh giá chất lượng cuộc trò chuyện theo phương pháp đã được phê duyệt.

Nhờ các công cụ tự động hóa, cấp quản lý nhận được phản hồi có cấu trúc chỉ sau 45 giây: hệ thống chỉ ra những điểm mạnh của cuộc đối thoại và các khu vực cần cải thiện. Dữ liệu được đồng bộ hóa với bảng điều khiển (dashboard), tạo nên bức tranh tổng thể theo từng đơn vị.

Để đào tạo các tổ trưởng trẻ thực hiện đánh giá an toàn, một công cụ huấn luyện điện tử chuyên dụng đã được phát triển. Trong hệ thống này, trí tuệ nhân tạo đóng vai các hồ sơ công nhân khác nhau — từ tuân thủ, chống đối cho đến buông xuôi. Nhiệm vụ của tổ trưởng là xây dựng cuộc đối thoại sao cho giúp người đối thoại ảo nhận thức được các rủi ro.

Đánh giá toàn diện sự mệt mỏi của tài xế

Một trong những mối đe dọa ẩn nấp tại nơi sản xuất là sự mệt mỏi của nhân viên, điều không thể phát hiện bằng máy đo nồng độ cồn thông thường. Để giải quyết vấn đề này, đội ngũ đã phát triển mô-đun phần cứng và phần mềm (PAM 60).

Hệ thống đánh giá phản ứng của con người bằng vô-lăng và bàn đạp chơi game, phát tín hiệu trong vòng một phút. Đồng thời, camera 4K với vòng đèn LED thực hiện phương pháp đo kích thước đồng tử (pupillometry) — đo tốc độ co và phục hồi của đồng tử khi tiếp xúc với ánh sáng, đồng thời ghi nhận hiện tượng đỏ mắt. Điểm khác biệt cốt lõi của hệ thống là không áp dụng các tiêu chuẩn trung bình. Mô-đun tích lũy thống kê cho từng nhân viên và so sánh các chỉ số hiện tại với dữ liệu cơ sở cá nhân của họ. Nếu phản ứng và thông số đồng tử lệch khỏi mức bình thường, công nhân sẽ không bị xử phạt mà được chuyển sang các công việc phụ trợ tại xưởng, loại bỏ rủi ro tai nạn giao thông trên tuyến đường vận hành.

Các công cụ AI nội bộ và bảo mật dữ liệu

Việc triển khai các mô hình tạo sinh thường đi kèm với rủi ro rò rỉ thông tin bảo mật. Để tránh điều này, doanh nghiệp đã tập trung vào các chương trình ngoại tuyến độc lập trên nền tảng trình duyệt và các mô hình ngôn ngữ nội bộ (local LLM). Điều này cho phép tự động hóa an toàn các phân tích phức tạp:

• Điều tra sự cố: Hệ thống phân tích ghi âm phỏng vấn và hồ sơ vụ việc, tự động xây dựng cây nguyên nhân, tạo sơ đồ cà vạt bướm (Bow-tie) và chuẩn bị bài thuyết trình.
• Kiểm tra kiến thức: Hệ thống đa tác tử (multi-agent) thực hiện các cuộc thi oral về các quy định kỹ thuật, đặt câu hỏi bằng giọng nói và đánh giá bản chất câu trả lời của nhân viên theo tỷ lệ phần trăm.
• Xây dựng quy trình: Dựa trên các thẻ quy trình đã điền, các tác tử tạo ra các quy trình công nghệ hoàn chỉnh tuân thủ nghiêm ngặt các yêu cầu phương pháp luận.

Những gì bạn sẽ học được từ bài phát biểu này:

• Làm thế nào để xây dựng quy trình sản xuất nội dung video đào tạo dựa trên dữ liệu từ camera hành trình cá nhân?
• Phương pháp tự động hóa việc đánh giá chất lượng đối thoại hành vi an toàn bằng mạng nơ-ron là gì?
• Làm thế nào để áp dụng phương pháp đo đồng tử và kiểm tra phản ứng để kiểm soát sự mệt mỏi cá nhân hóa của tài xế?
• Làm thế nào để ứng dụng công cụ mô phỏng AI trong việc đào tạo cấp quản lý về giao tiếp phức tạp với nhân viên?
• Làm thế nào để triển khai các công cụ AI độc lập cho việc điều tra sự cố mà không lo rủi ro rò rỉ dữ liệu?