WG Tech Solutions đã giảm 28% số vụ vi phạm an toàn nhờ giải pháp Ultralytics YOLO bộ gia tốc AI của Axelera

Việc theo dõi và cải thiện các hoạt động sản xuất công nghiệp có thể gặp nhiều khó khăn, đặc biệt là khi nhiều quy trình vẫn được thực hiện thủ công. Sự thiếu minh bạch trong hoạt động này thường dẫn đến những bất cập tiềm ẩn, như các điểm nghẽn và tình trạng nhân lực chưa được sử dụng hết công suất, vốn rất khó phát hiện.

Ví dụ, các hoạt động kiểm tra an toàn và tuân thủ, như đảm bảo người lao động đeo đầy đủ trang thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) hoặc vật liệu được xử lý và xếp chồng đúng cách, thường được thực hiện thủ công, khiến các vi phạm dễ bị bỏ sót trong môi trường làm việc nhịp độ nhanh.

Để khắc phục những hạn chế này, WG Tech Solutions đã phát triển WGDeepInsight, một nền tảng phân tích video dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho việc giám sát liên tục. Bằng cách phân tích các luồng video trực tiếp thông qua các mô hình thị giác máy tính như YOLO Ultralytics , nền tảng này cung cấp cái nhìn toàn diện theo thời gian thực về các hoạt động, giúp các đội ngũ quan sát, phân tích và cải thiện quy trình sản xuất của mình.

Nâng cao năng suất và an toàn tại nhà máy bằng công nghệ AI thị giác 

WG Tech Solutions là một công ty chuyên về trí tuệ nhân tạo (AI) tại biên, tập trung vào việc xây dựng các hệ thống thông minh cho các môi trường thực tế. Công ty phát triển các giải pháp AI toàn diện, kết hợp giữa phần cứng tùy chỉnh, mô hình AI và phần mềm ứng dụng, giúp các tổ chức có thể giám sát, phân tích và tối ưu hóa hoạt động ngay tại biên.

Có trụ sở tại Ấn Độ, công ty hoạt động trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, ô tô, nông nghiệp và hệ thống y tế, nơi mà những thông tin phân tích theo thời gian thực và dữ liệu thu thập tại hiện trường đóng vai trò vô cùng quan trọng.

Nền tảng cốt lõi của nó, WGDeepInsight, được thiết kế để cung cấp khả năng theo dõi hoạt động theo thời gian thực thông qua phân tích video dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Nền tảng này hỗ trợ các ứng dụng trong các lĩnh vực an ninh, giám sát, tuân thủ an toàn và kiểm tra chất lượng, cho phép người dùng theo dõi các hoạt động, detect và tối ưu hóa quy trình làm việc ngay tại thiết bị đầu cuối.

Bằng cách kết hợp các mô hình thị giác máy tính với các tính năng của Trí tuệ nhân tạo trong vạn vật (AIoT), WGDeepInsight giúp các nhà sản xuất theo track , giám sát việc tuân thủ quy định và nâng cao khả năng quan sát hoạt động trong các môi trường nhà máy.

Tại sao việc theo dõi tình trạng hoạt động lại gặp khó khăn trong các nhà máy

Việc giám sát hoạt động nhà máy trên quy mô lớn đòi hỏi khả năng theo dõi liên tục, nhưng thực tế trong môi trường sản xuất lại không hề đơn giản. Các hoạt động có thể khác nhau giữa các trạm làm việc, công nhân thường phải đảm nhận các nhiệm vụ khác nhau trong suốt ngày làm việc, và điều kiện làm việc có thể thay đổi tùy theo từng khu vực trong các nhà máy có quy mô phân tán. 

Trong nhiều trường hợp, các đội ngũ tại nhà máy vẫn phải dựa vào quan sát thủ công và kiểm tra trực tiếp tại hiện trường để track . Mặc dù những phương pháp truyền thống này có thể đảm bảo sự giám sát cơ bản, nhưng chúng lại hạn chế khả năng nắm bắt được cách thức công việc thực sự được thực hiện. 

Nói cách khác, việc thu thập dữ liệu thời gian và chuyển động chính xác, khách quan là một thách thức. Sự thiếu hụt dữ liệu này càng trở nên nghiêm trọng hơn khi liên quan đến an toàn và an ninh. Các vấn đề như vi phạm quy định về trang thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE), truy cập trái phép hoặc xử lý vật liệu không đúng cách có thể dễ dàng bị bỏ sót, và việc phản ứng chậm trễ sẽ khiến việc ngăn chặn các vi phạm tái diễn trở nên khó khăn hơn.

Ví dụ, WG Tech Solutions đã hợp tác với một nhà sản xuất thiết kế gốc (ODM) hàng đầu đang vận hành nhiều nhà máy và gặp phải những khó khăn tương tự. Hầu hết các quy trình lắp ráp của nhà sản xuất ODM này vẫn được thực hiện thủ công, do đó việc giám sát năng suất, an toàn và tuân thủ quy định chủ yếu dựa vào việc kiểm tra trực quan.

Để tối ưu hóa năng suất và đảm bảo tuân thủ các quy định về an toàn, nhà sản xuất thiết kế theo đơn đặt hàng (ODM) cần một phương pháp có hệ thống hơn nhằm thu thập dữ liệu thời gian và chuyển động đáng tin cậy, track việc tuân thủ quy trình vận hành track (SOP) tại các trạm làm việc, đồng thời detect các vi phạm detect và an ninh. 

Họ cũng cần một phương pháp hiệu quả hơn để cung cấp phản hồi theo thời gian thực cho các đội ngũ phù hợp. Nếu không có tự động hóa, việc mở rộng quy mô mức độ minh bạch này vẫn là một vấn đề đáng lo ngại.

Giám sát nhà máy thông minh hơn và đảm bảo tuân thủ vớiYOLO Ultralytics

WG Tech Solutions đã tích hợpYOLO Ultralytics vào nền tảng WGDeepInsight nhằm hỗ trợ các tác vụ quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, theo dõi đối tượng và phân đoạn đối tượng. Bằng cách áp dụng các mô hình này vào luồng video trực tiếp, nền tảng này cho phép các đội ngũ liên tục giám sát hoạt động, thu thập dữ liệu chính xác về thời gian và chuyển động, đồng thời xác định các điểm yếu kém trong thời gian thực.

Cách tiếp cận này đã được áp dụng trong một dự án triển khai với nhà sản xuất thiết bị gốc (ODM) hàng đầu đã đề cập trước đó. WGDeepInsight được triển khai thông qua một cấu hình kết hợp, trong đó các bộ gia tốc AI Axelera Metis được lắp đặt tại các trạm làm việc và trên toàn bộ môi trường CNTT của nhà máy, còn bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) Voyager giúp tối ưu hóa việc triển khai tại biên trên quy mô lớn.

Các tính năng nhận diện hình ảnhYOLO Ultralytics đã được sử dụng để giám sát hoạt động tại các trạm trong nhà máy, track các quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP) và detect các vi phạm detect và an ninh, chẳng hạn như việc không tuân thủ quy định về trang thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE), xâm nhập trái phép và việc xếp chồng vật liệu không đúng quy định.

‍

Để hỗ trợ cho việc này, dữ liệu video đã được thu thập từ nhiều máy trạm trong vòng ba tuần và được gắn nhãn bằng một giao diện độc quyền. Bộ dữ liệu này được sử dụng để huấn luyện và tinh chỉnhYOLO Ultralytics , bao gồm Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLOv8, được thiết kế riêng cho môi trường nhà máy. 

Các mô hình đã được cải tiến thêm thông qua việc bổ sung logic suy luận, điều chỉnh tham số và các kỹ thuật tối ưu hóa nhằm đảm bảo hiệu suất ổn định trong điều kiện thực tế. Sau khi được triển khai, nền tảng này cho phép giám sát thời gian thực và phát hiện tự động các vi phạm, từ đó mang lại cái nhìn toàn diện, nhất quán và dựa trên dữ liệu về các hoạt động. 

Tại sao chọn Ultralytics YOLO mô hình?

Đối với WG Tech Solutions,YOLO Ultralytics đã tạo ra một nền tảng vững chắc để phát triển các giải pháp thị giác máy tính có thể nhanh chóng được điều chỉnh phù hợp với các tình huống ứng dụng khác nhau trong nhà máy. Khả năng thực hiện suy luận hiệu suất cao ngay tại thiết bị đầu cuối đã khiến chúng trở thành lựa chọn lý tưởng cho các hệ thống sản xuất quy mô lớn, nơi độ trễ thấp và giám sát liên tục là những yếu tố then chốt. 

YOLO Ultralytics cũng mang lại sự linh hoạt với nhiều định dạng xuất khác nhau để triển khai, bao gồm ONNX, PyTorch và NCNN. Điều này giúp việc tích hợp chúng với cả các thiết bị biên và hệ thống tập trung trở nên dễ dàng hơn, tạo nên một kiến trúc lai. 

Nhìn chung, nhờ sử dụngYOLO Ultralytics , WG Tech Solutions đã có thể cung cấp các giải pháp được tùy chỉnh nhanh hơn, đồng thời duy trì hiệu suất ổn định trong các môi trường nhà máy quy mô lớn.

WGDeepInsight đã giảm 28% số vụ vi phạm của công nhân nhờ sử dụng Ultralytics YOLO

Sử dụngYOLO Ultralytics , nền tảng WGDeepInsight của WG Tech Solutions cung cấp khả năng giám sát và phân tích liên tục các hoạt động tại nhà máy, từ đó nâng cao mức độ an toàn, tuân thủ quy định và khả năng theo dõi hoạt động. 

Đối với nhà sản xuất ODM hàng đầu, số vụ vi phạm an toàn lao động đã giảm 28%. Các cảnh báo thời gian thực, được xử lý ngay trên thiết bị với độ trễ thấp, đã giúp rút ngắn thời gian phản ứng và giảm thiểu các sự cố lặp lại, từ đó đảm bảo việc tuân thủ các quy trình an toàn được thực thi một cách nhất quán hơn trên toàn bộ khu vực sản xuất. 

Nền tảng này đã theo dõi việc tuân thủ các quy trình tiêu chuẩn (SOP) tại các trạm và cảnh báo ngay lập tức khi phát hiện vi phạm. Ngoài ra, nền tảng còn phát hiện các vấn đề như sử dụng trang thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) không đúng cách, xâm nhập trái phép, tình trạng quá tải, cũng như các bước quy trình bị bỏ sót hoặc thực hiện sai. 

Ví dụ, trong các quy trình xử lý khay, hệ thống đã kiểm tra xem các mặt hàng có được lấy và đặt đúng cách hay không, cũng như liệu từng bước có tuân thủ đúng trình tự yêu cầu hay không, đồng thời đánh dấu bất kỳ sai lệch nào xảy ra trong quá trình thực hiện.

‍

Ngoài ra, hệ thống còn được mở rộng sang các quy trình vận hành và an ninh khác. Tại các phòng giám sát camera an ninh, hệ thống theo dõi sự hiện diện của nhân viên theo thời gian thực và kích hoạt cảnh báo nếu số lượng nhân viên giảm xuống dưới mức quy định. 

Trong khi đó, trong các quy trình kiểm tra chất lượng, hệ thống đã xác minh trình tự các bước thực hiện, tăng cường việc sử dụng các công cụ được chỉ định và theo dõi thời gian dành cho từng nhiệm vụ, đồng thời đánh dấu bất kỳ sự sai lệch nào để duy trì các tiêu chuẩn nhất quán.

Theo thời gian, những thông tin chi tiết về hoạt động này đã giúp xác định rõ hơn những điểm yếu trong quy trình và hỗ trợ việc thực hiện các biện pháp khắc phục thông qua các khóa đào tạo có định hướng. 

Các cơ chế cảnh báo và phản hồi được thiết kế phù hợp với yêu cầu của khách hàng, đồng thời tích hợp linh hoạt vào quy trình làm việc hiện có của nhà máy. Các thông báo được gửi qua các kênh như email, hệ thống nhắn tin và bảng điều khiển dựa trên vai trò, đảm bảo rằng các thông tin quan trọng được truyền tải đến các đội ngũ liên quan theo thời gian thực.

Điều này cũng đảm bảo các quy trình quan trọng được tuân thủ một cách nhất quán, chẳng hạn như việc sử dụng đúng dụng cụ và duy trì số lượng nhân viên tối thiểu trong các khu vực được kiểm soát. Cuối cùng, các hoạt động hàng ngày trở nên nhất quán hơn, từ đó nâng cao mức độ tuân thủ trên toàn bộ khu vực sản xuất.

Mở rộng giám sát thời gian thực trong các môi trường nhà máy 

Cùng với sự phát triển của tự động hóa công nghiệp, công nghệ thị giác máy tính đang trở thành yếu tố then chốt trong việc nâng cao khả năng giám sát và tính nhất quán trong các quy trình vận hành thủ công. Bằng cách tùy chỉnhYOLO Ultralytics , WG Tech Solutions dự kiến sẽ mở rộng nền tảng WGDeepInsight của mình sang các môi trường nhà máy và quy trình làm việc mới. 

Giải pháp này hỗ trợ các trường hợp sử dụng đa dạng, từ giám sát an toàn và an ninh đến việc kiểm tra ở cấp độ quy trình ngay tại nhà máy. Kết hợp với việc triển khai tại biên, phân tích thời gian thực và các bộ gia tốc AI biên Axelera Metis , giải pháp này mang lại khả năng giám sát có thể mở rộng cùng những thông tin chi tiết vận hành nhất quán trên toàn bộ các môi trường sản xuất.

Bạn đang tìm hiểu về AI thị giác để áp dụng vào quy trình làm việc của mình? Hãy truy cập kho lưu trữ GitHub và các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu sử dụngYOLO Ultralytics . Tìm hiểu về các ứng dụng như AI trong lĩnh vực y tế và AI thị giác trong sản xuất, cũng như các bộ gia tốc AI biên như Axelera AI Export and Deployment | Ultralytics