"Viên thuốc an toàn" — thu hút người lao động tham gia phân tích rủi ro thông qua hình ảnh hóa nơi làm việc bằng AI

Từ "mù" rủi ro đến an toàn có ý thức

Trong lĩnh vực HSE hiện đại, một trong những vấn đề chính vẫn là "sự mờ mắt": người lao động không còn chú ý đến những mối nguy hiểm hàng ngày tại nơi làm việc quen thuộc của họ. Các buổi hướng dẫn truyền thống và việc trình chiếu các bức ảnh thực tế thường không mang lại phản hồi như mong đợi, vì não bộ tự động bỏ qua những hình ảnh quen thuộc. Trong hội thảo trực tuyến này, Svetlana Kautova phân tích một cách tiếp cận độc đáo để giải quyết vấn đề này — sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra các hình ảnh trực quan được cá nhân hóa về nơi làm việc với các rủi ro được cố tình cài cắm.

Cơ chế hình ảnh hóa bằng AI: phương pháp hoạt động như thế nào

Diễn giả chỉ ra ví dụ về việc sử dụng mạng nơ-ron (cụ thể là nền tảng Leonardo) để tạo ra các hình ảnh chân thực về nhà xưởng, nhà kho và các máy móc cụ thể. Trên những hình ảnh này, các vi phạm điển hình được cố ý thêm vào: thiếu PPE, chất lỏng bị đổ, hàng hóa không được cố định hoặc công thái học không đúng.

Cốt lõi của phương pháp này là tổ chức các cuộc họp ngắn 15 phút trực tiếp tại các bộ phận. Người lao động được yêu cầu phân tích các hình ảnh đã in và tìm ra những mối nguy hiểm được cài cắm. Điều này chuyển nhân viên từ vị trí là đối tượng thụ động của buổi hướng dẫn sang vai trò của một nhà phân tích tích cực, kích thích tư duy phản biện và hình thành thói quen nhận biết các sai lệch.

Tại sao hình ảnh do AI tạo ra lại hiệu quả hơn ảnh thực tế

Bài phát biểu xem xét chi tiết khía cạnh tâm lý của việc tiếp nhận thông tin trực quan. Việc sử dụng các bức ảnh thực tế về nơi làm việc thường gây ra phản ứng phòng thủ, bị coi là tìm kiếm người có lỗi hoặc vi phạm ranh giới cá nhân của nhân viên. Ngoài ra, một môi trường hoàn toàn quen thuộc làm giảm sự tập trung.

Hình ảnh do AI tạo ra giải quyết những vấn đề này:

• Sự bất hòa nhận thức: người lao động nhìn thấy một nơi làm việc tương tự nhưng có chút thay đổi, điều này buộc não bộ phải hoạt động và bắt đầu tìm kiếm những điểm không phù hợp.
• An toàn tâm lý: việc không có người thật trong ảnh loại trừ nỗi sợ bị phạt và các rủi ro pháp lý, chuyển quá trình này thành một trò chơi phát triển.
• Tính linh hoạt trong mô hình hóa: AI cho phép thêm bất kỳ sự kết hợp rủi ro nào, thay đổi ánh sáng và điều kiện, đào tạo nhân viên dự đoán các mối đe dọa tiềm ẩn.

Kết quả triển khai và vòng lặp phản hồi

Một yếu tố quan trọng của hệ thống là trò chơi hóa và đối thoại liên tục. Người lao động không chỉ tìm thấy các rủi ro được cài cắm mà còn đề xuất các kịch bản nguy hiểm của riêng họ thông qua biểu mẫu QR hoặc bảng câu hỏi. Những đề xuất này sau đó được tích hợp vào các thế hệ AI mới. Trong 5 tháng của dự án thí điểm, nhân viên đã xác định được hơn 200 rủi ro độc đáo, phần lớn trong số đó liên quan đến thói quen hành vi.

Cách tiếp cận này không chỉ giúp tăng cường sự tham gia của nhân viên mà còn nhanh chóng loại bỏ một số mối đe dọa thực tế trong sản xuất — từ việc lắp đặt các máng cáp đến việc mua giá đỡ dụng cụ, hoàn toàn dựa trên sáng kiến từ cấp dưới.

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

• Làm thế nào để soạn thảo các prompt (lời nhắc) cho mạng nơ-ron một cách chính xác để có được những hình ảnh chân thực về mặt kỹ thuật của các khu vực sản xuất?
• Tại sao việc sử dụng các bức ảnh thực tế về các vi phạm lại kém hiệu quả hơn trong việc thu hút nhân viên so với hình ảnh do AI tạo ra?
• Làm thế nào để tổ chức thu thập phản hồi từ người lao động và tích hợp các đề xuất của họ vào các tài liệu trực quan mới?
• Những lỗi điển hình nào phát sinh khi tạo hình ảnh về nơi làm việc và làm thế nào để khắc phục chúng một cách nhanh chóng?
• Làm thế nào để áp dụng các yếu tố trò chơi hóa vào quá trình phân tích rủi ro nghề nghiệp mà không cần sử dụng các giải pháp CNTT phức tạp?