face_recognition_industry

Từ các chất độc hại và bệnh nghề nghiệp mãn tính đến thương tích hay thậm chí tử vong, nhà máy sản xuất chắc chắn là một trong những khu vực nguy hiểm nhất đối với sức khỏe cũng như tinh thần của người lao động.

Theo ước tính của Tổ chức Lao động Quốc tế (International Labour Organization, ILO), hàng năm có 2,3 triệu phụ nữ và nam giới trên thế giới gặp phải những tai nạn hoặc bệnh tật liên quan đến công việc; con số này tương ứng với hơn 6000 ca tử vong mỗi ngày. Trên toàn thế giới, hàng năm có khoảng 340 triệu vụ tai nạn lao động160 triệu nạn nhân mắc bệnh nghề nghiệp. ILO cập nhật những ước tính này theo từng khoảng thời gian và các cập nhật cho thấy sự gia tăng số lượng các vụ tai nạn và tình trạng sức khỏe kém. [1]

Nhờ các giải pháp tiên tiến và thuật toán AI thông minh, các doanh nghiệp trên khắp thế giới có thể giảm thiểu những con số khủng khiếp này và bảo vệ nhân viên của họ khỏi những nguy cơ đe dọa tính mạng.

Tuy nhiên, đây chỉ là một số vấn đề mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần lưu ý. Họ cũng cần quản lý quy trình làm việc của nhà máy để duy trì và hoạt động, bao gồm những thứ như hiệu quả làm việc của nhân viên, các trang thiết bị và tình trạng sản phẩm, v.v.

Tại đây, các giải pháp thị giác máy tính chất lượng cao được hỗ trợ bởi AI sẽ giúp ích rất nhiều trong việc tạo ra và duy trì một môi trường làm việc an toàn, thoải mái, đồng thời tối ưu hóa quy trình làm việc hợp lý và giảm chi phí cho nhà sản xuất.

Vượt qua bài kiểm tra y tế

Trong lĩnh vực sản xuất, người lao động hay nhân viên thường được yêu cầu khám sức khỏe định kỳ trước khi bắt đầu làm việc. Bác sĩ tiến hành khám tổng quát, thực hiện đo huyết áp, nhiệt độ cơ thể, kiểm tra xem người đó có bị say rượu hay không, v.v.

Vấn đề xảy ra khi chúng ta hiểu rằng bác sĩ có thể ‘phớt lờ' những sai lệch nhỏ hoặc bỏ qua chúng đơn giản vì bác sĩ cũng là một con người. Vậy tại sao không thể tự động hóa việc kiểm tra y tế?

Sau khi nhân viên bước vào một gian phòng đặc biệt, máy ảnh sẽ quét khuôn mặt của họ. Bằng cách này, hệ thống nhận dạng sẽ tránh được sự gian lận trong quá trình kiểm tra. Máy tính sẽ chạy tất cả các bài kiểm tra, ghi kết quả theo quy định và gửi cho người quản đốc. Ngoài sự chính xác, quá trình kiểm tra y tế tự động chỉ diễn ra trong vài phút, nhanh hơn gấp sáu lần so với việc khám thông thường của bác sĩ.

Sử Dụng Thời Gian Làm Việc Không Hợp Lý

Người lao động đã dành bao nhiêu thời gian tại nơi làm việc? Họ đang ở đâu vào lúc này? Lại đi hút thuốc phải không?

Công nhân nhà máy có xu hướng nghỉ giải lao trước khi kết thúc ca làm việc từ 30 đến 40 phút. Việc sử dụng thời gian làm việc không hợp lý thường làm giảm năng suất và hiệu quả công việc. Phân tích video sẽ cho phép người quản lý theo dõi các hoạt động của nhân viên trong suốt ca làm việc. Hơn nữa, sự có mặt của camera hoạt động như một biện pháp phòng ngừa để tránh những vi phạm trong tương lai và duy trì hiệu quả làm việc.

Các Vấn Đề Về Thẻ Khóa

Nhân viên/Người lao động thường để quên thẻ, cho nhau mượn và có nguy cơ khiến thẻ rơi vào tay kẻ xấu, đôi khi rơi vào tay những kẻ muốn trục lợi. Nhân viên có thể dễ dàng để quên thẻ từ ra vào cơ quan/công sở của họ ở nhà. Việc nhận dạng khuôn mặt sẽ giúp loại bỏ vấn đề này.

Một số người có thể cho rằng sinh trắc học có thể bị đánh lừa hoặc bị giả mạo, chẳng hạn như bằng cách đưa ảnh đã in hoặc điện thoại di động hướng vào camera. Điều này phụ thuộc vào chất lượng của hệ thống. Công nghệ Liveness của NtechLab có thể dễ dàng nhận ra bất kỳ nỗ lực làm giả nào như vậy bằng cách kiểm tra một người sống trong khung hình của máy ảnh.

Liveness — Bảo vệ chống lại sự giả mạo, có khả năng phân biệt một cách chính xác khuôn mặt thực với hình ảnh khuôn mặt trên giấy in và đảm bảo rằng có một người thật trước máy ảnh, do đó nó làm giảm đáng kể rủi ro gian lận.

Giảm Sức Lao Động Của Con Người

Bạn có thể giảm sử dụng nguồn nhân lực khi bạn có thể tự động hóa các quy trình và do đó tiết kiệm được kinh phí. Ví dụ, chúng ta hãy xem xét việc phát hiện những sai sót của sản phẩm. Các nhà sản xuất thường cần phải kiểm tra sản phẩm để tìm các lỗi và những bất thường một cách thủ công. Phân tích video kết hợp với tự động hóa cho phép bạn tự động hóa các quy trình này bằng cách sử dụng thị giác máy tính.

Yêu Cầu Đặc Biệt

Một loạt các sự cố có thể dẫn đến khoản thời gian chết. Ví dụ, việc thiếu đồng phục làm việc đặc biệt trong các phòng sạch có thể dẫn đến việc tạo ra sản phẩm có chất lượng kém. Ở đây, chủ doanh nghiệp có nguy cơ xuất xưởng cả một lô sản phẩm bị lỗi.

Phân tích video giúp ngăn ngừa các sự cố liên quan đến đảm bảo chất lượng sản phẩm cũng như tình trạng sức khỏe của người lao động. Hệ thống giúp người lao động tuân thủ các yêu cầu cụ thể và có thể xác định tấm che mũ bảo hiểm kín, mang khẩu trang hoặc đeo kính bảo vệ.

Điều Tra Tai Nạn

Giả sử có thứ gì đó đã biến mất khỏi kho chứa trong 7 ngày qua, nhưng chúng ta không biết ai là thủ phạm. Ngay cả khi có camera và góc nhìn chính xác, người điều hành vẫn phải xem lại toàn bộ các video một cách thủ công để xác định những người ghé thăm duy nhất và nói chuyện với những người bị tình nghi. Trong trường hợp khả quan, sẽ mất ít nhất một tuần để giải quyết các vấn đề liên quan đến mất đồ dùng, vật dụng hay sản phẩm.

Với phân tích video, thuật toán có thể ngay lập tức lập danh sách những người ra vào. Sau đó, nó có thể nhanh chóng xác định ai đã ở trong khu vực này vào khoảng thời gian xảy ra vụ việc.

Mỗi doanh nghiệp đều có những nhiệm vụ kinh doanh khác nhau. Một số đơn vị trong số đó cần phải theo dõi sự di chuyển của những chiếc container, những đơn vị khác phải có khả năng xác định việc sử dụng mũ bảo hiểm hoặc một thứ gì đó trong nhiều thứ khác. Dù là thế nào đi nữa, giải pháp cho nhà sản xuất tập trung vào hai yếu tố: hiệu quả và an toàn.

Quản lý ra vào và di chuyển của nhân viên trong các cơ sở khép kín và giám sát việc tuân thủ các quy tắc an toàn:

  • Cho phép ra vào các cơ sở chỉ thông qua nhận dạng khuôn mặt hoặc thông qua xác minh hai bước (nhận dạng khuôn mặt + thẻ khóa hoặc mật mã).
  • Giám sát sự xâm phạm tại các khu vực hạn chế.
  • Giám sát sự hiện diện của thiết bị bảo vệ cá nhân (khẩu trang, v.v.).
  • Phân vùng cơ sở: kiểm soát bằng sinh trắc học việc nhân viên tiếp cận các khu vực bảo mật.

Cách Thức Hoạt Động Và Nơi Chúng Ta Bắt Đầu

  • Bước 1. Tiến hành đánh giá để hiểu nhu cầu của khách hàng.
  • Bước 2. Xác định các đối tượng riêng và những kịch bản nhận dạng nhất định.
  • Bước 3. Đào tạo mạng nơ-ron và xây dựng logic công việc.
  • Bước 4. Bàn giao sản phẩm cuối cùng.

Khi triển khai phân tích video tại các cơ sở công nghiệp, tất cả các luồng video phải được tập hợp tại một nơi duy nhất. Sau đó, hệ thống của chúng tôi chỉ cần kết nối với bộ lưu trữ tập trung. Như vậy, nó sẽ giải quyết một luồng video và trả về các yêu cầu công việc đã phân tích.

Bạn không cần phải là một tập đoàn sản xuất lớn để tận hưởng những lợi ích từ công nghệ phân tích video của chúng tôi, bao gồm quản lý truy cập, giám sát di chuyển của nhân viên/người lao động và tuân thủ các quy tắc an toàn. Sau khi chúng tôi thu thập các thông số ban đầu, ngay cả khi bạn không có được thiết bị cần thiết, chúng tôi vẫn có thể giúp bạn.

Một trong những công ty dầu khí lớn nhất cũng như các nhà sản xuất khác đã sử dụng công nghệ của NtechLab với 20 máy ảnh được kết nối và hồ sơ gồm 500 người trong cơ sở dữ liệu của họ.

[1] ilo.org/moscow/areas-of-work/occupational-safety-and-health/WCMS_249 278/lang-en/index.htm