Trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển nhà máy thông minh (Smart Factory), doanh nghiệp không chỉ tập trung vào việc tối ưu năng suất mà còn đặt mục tiêu xây dựng môi trường làm việc an toàn, bền vững và lấy con người làm trung tâm. Đặc biệt tại các ngành sản xuất, logistics, kho vận và xây dựng, việc đảm bảo sức khỏe cho người lao động đang trở thành một trong những yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả vận hành và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.

Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn nhất mà nhiều doanh nghiệp vẫn đang phải đối mặt là rối loạn cơ xương khớp (Musculoskeletal Disorders – MSDs) phát sinh do tư thế làm việc không đúng trong thời gian dài.

Các hoạt động như nâng hạ hàng hóa, thao tác lặp đi lặp lại, cúi người, xoay người hoặc duy trì cùng một tư thế trong nhiều giờ liên tục có thể tạo áp lực lớn lên hệ cơ xương khớp của người lao động. Nếu không được phát hiện và điều chỉnh kịp thời, những rủi ro này không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe nhân viên mà còn kéo theo hàng loạt hệ lụy như giảm năng suất, tăng tỷ lệ nghỉ việc, phát sinh chi phí y tế và bồi thường tai nạn lao động.

Trong nhiều năm, việc đánh giá tư thế làm việc chủ yếu dựa trên phương pháp quan sát trực tiếp của chuyên gia an toàn lao động. Mặc dù mang lại hiệu quả nhất định, phương pháp này vẫn tồn tại nhiều hạn chế như tốn thời gian, phụ thuộc vào kinh nghiệm của người đánh giá và khó triển khai đồng bộ trên quy mô lớn.

Sự phát triển của AI, Computer Vision và Pose Estimation đã mở ra một hướng tiếp cận hoàn toàn mới trong quản lý an toàn lao động. Thay vì kiểm tra thủ công theo từng thời điểm, doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích hình ảnh từ camera theo thời gian thực, tự động nhận diện tư thế làm việc, tính toán mức độ rủi ro và cảnh báo ngay khi phát hiện các hành vi tiềm ẩn nguy cơ gây chấn thương.

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể chuyển từ mô hình xử lý sau sự cố sang mô hình phòng ngừa chủ động, góp phần giảm thiểu tai nạn lao động, nâng cao hiệu quả quản lý và xây dựng môi trường làm việc an toàn hơn.

Trong bài viết này, chúng tôi chia sẻ một dự án thực tế về Hệ thống AI đánh giá tư thế làm việc do GITS triển khai cho một doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực an toàn lao động. Giải pháp kết hợp Computer Vision, Pose Estimation cùng các tiêu chuẩn đánh giá công thái học quốc tế như REBA, RULA và OWAS để phân tích tư thế của người lao động theo thời gian thực và hỗ trợ doanh nghiệp chủ động phòng ngừa rủi ro cơ xương khớp.

Vì sao đánh giá tư thế làm việc ngày càng trở thành ưu tiên của doanh nghiệp?

Theo nhiều nghiên cứu về an toàn lao động trên thế giới, rối loạn cơ xương khớp là một trong những nguyên nhân phổ biến nhất dẫn đến suy giảm sức khỏe nghề nghiệp và giảm hiệu suất làm việc.

Đặc biệt tại các ngành có cường độ lao động cao như:

–  Sản xuất

–  Logistics và kho vận

–  Lắp ráp điện tử

–  Ô tô

–  Xây dựng

–  Chế biến thực phẩm

–  Công nghiệp nặng

Người lao động thường xuyên phải thực hiện các thao tác lặp lại hoặc mang vác vật nặng, khiến nguy cơ mắc các bệnh lý về cột sống, vai, cổ, tay và đầu gối tăng cao.

Đối với doanh nghiệp, những rủi ro này không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe của nhân viên mà còn tác động trực tiếp đến hoạt động sản xuất và kinh doanh.

Một số vấn đề thường gặp bao gồm:

–  Giảm năng suất lao động

–  Gia tăng tỷ lệ nghỉ việc và nghỉ ốm

–  Tăng chi phí bồi thường và chăm sóc sức khỏe

–  Khó đáp ứng các tiêu chuẩn về an toàn lao động

–  Thiếu hụt lao động có kinh nghiệm

–  Gia tăng chi phí vận hành

Trong bối cảnh các tiêu chuẩn về ESG, phát triển bền vững và quản trị doanh nghiệp ngày càng được chú trọng, việc ứng dụng AI để giám sát an toàn lao động không còn là xu hướng mà đang trở thành nhu cầu thiết yếu đối với nhiều doanh nghiệp sản xuất và logistics.

Bối cảnh khách hàng

Khách hàng trong dự án là một doanh nghiệp Hàn Quốc chuyên cung cấp các giải pháp về an toàn và sức khỏe nghề nghiệp.

Doanh nghiệp mong muốn xây dựng một hệ thống AI có khả năng phân tích hình ảnh từ camera nhằm tự động đánh giá tư thế làm việc của người lao động và xác định nguy cơ mắc các bệnh lý cơ xương khớp theo thời gian thực.

Trước khi triển khai dự án, khách hàng đã hoàn thành việc thu thập dữ liệu hình ảnh tại nhiều môi trường làm việc khác nhau và xây dựng bộ dữ liệu phục vụ quá trình huấn luyện AI. Tuy nhiên, để biến nguồn dữ liệu này thành một giải pháp có thể ứng dụng trong thực tế, doanh nghiệp cần một đối tác có kinh nghiệm trong phát triển Computer Vision, AI Vision và Pose Estimation.

GITS đã đồng hành cùng khách hàng từ giai đoạn phân tích yêu cầu, thiết kế giải pháp đến phát triển thuật toán AI và xây dựng giao diện trực quan, hướng tới mục tiêu tạo ra một hệ thống đánh giá tư thế làm việc có độ chính xác cao, dễ triển khai và phù hợp với môi trường sản xuất thực tế.

Thách thức kỹ thuật của dự án

Việc nhận diện tư thế làm việc của con người không đơn thuần là phát hiện sự xuất hiện của một người trong khung hình. Hệ thống AI cần hiểu được vị trí các khớp trên cơ thể, phân tích chuyển động và đánh giá mức độ rủi ro theo các tiêu chuẩn công thái học quốc tế.

Để đáp ứng yêu cầu của khách hàng, nhóm phát triển phải giải quyết đồng thời nhiều bài toán kỹ thuật phức tạp.

Các thách thức chính bao gồm:

–  Nhận diện chính xác các khớp cơ thể trong nhiều điều kiện ánh sáng khác nhau.

–  Duy trì khả năng phân tích khi cơ thể người lao động bị che khuất bởi máy móc hoặc vật thể.

–  Xử lý và phân tích video theo thời gian thực với độ trễ thấp.

Chuyển đổi dữ liệu tọa độ khớp thành điểm đánh giá theo các tiêu chuẩn REBA, RULA và OWAS.

Đảm bảo độ chính xác ổn định đối với nhiều vóc dáng, tư thế và môi trường làm việc khác nhau.

Thiết kế kiến trúc hệ thống có khả năng tích hợp với hạ tầng camera hiện có của doanh nghiệp.

Để giải quyết những thách thức này, GITS đã lựa chọn TensorFlow MoveNet làm nền tảng cho bài toán Pose Estimation, đồng thời phát triển thuật toán đánh giá tư thế riêng nhằm đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý, độ chính xác và khả năng triển khai trong môi trường sản xuất thực tế.

Giải pháp triển khai Hệ thống AI Đánh giá Tư thế Làm việc

Ứng dụng TensorFlow MoveNet để nhận diện tư thế theo thời gian thực

Để đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý và độ chính xác trong môi trường sản xuất, GITS đã lựa chọn TensorFlow MoveNet làm nền tảng cho bài toán Pose Estimation.

MoveNet là mô hình AI được tối ưu để nhận diện các điểm khớp trên cơ thể người với tốc độ cao nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác, phù hợp với các hệ thống giám sát hoạt động liên tục thông qua camera.

Từ dữ liệu hình ảnh thu được, AI tự động xác định vị trí của các khớp quan trọng trên cơ thể như:

–  Đầu

–  Cổ

–  Vai

–  Khuỷu tay

–  Cổ tay

–  Cột sống

–  Hông

–  Đầu gối

–  Mắt cá chân

Dựa trên tọa độ của các khớp này, hệ thống tính toán góc chuyển động, phân tích tư thế và đánh giá mức độ chịu tải của từng bộ phận trên cơ thể người lao động.

Khác với các hệ thống giám sát thông thường chỉ có khả năng phát hiện sự xuất hiện của con người, Hệ thống AI đánh giá tư thế làm việc có thể hiểu được chuyển động và trạng thái làm việc của từng cá nhân, từ đó đưa ra đánh giá khách quan về nguy cơ mất an toàn trong quá trình lao động.

Đánh giá tư thế theo các tiêu chuẩn công thái học quốc tế

Một trong những điểm nổi bật của giải pháp là khả năng kết hợp dữ liệu từ AI với các tiêu chuẩn đánh giá công thái học được công nhận trên toàn cầu.

Sau khi nhận diện tư thế, hệ thống tự động tính toán điểm số theo các phương pháp đánh giá sau.

REBA (Rapid Entire Body Assessment)

REBA được sử dụng để đánh giá tổng thể tư thế của toàn bộ cơ thể, đặc biệt phù hợp với các công việc yêu cầu nâng hạ hàng hóa, mang vác hoặc thao tác liên tục.

Thông qua REBA, doanh nghiệp có thể nhanh chóng xác định các tư thế có nguy cơ gây chấn thương và ưu tiên triển khai các biện pháp cải thiện.

RULA (Rapid Upper Limb Assessment)

RULA tập trung đánh giá phần thân trên, bao gồm cổ, vai, cánh tay và cổ tay.

Tiêu chuẩn này thường được áp dụng trong các dây chuyền lắp ráp, sản xuất điện tử hoặc những công việc yêu cầu thao tác chính xác với cường độ cao.

OWAS (Ovako Working Posture Analysis System)

OWAS phân tích đồng thời tư thế của lưng, tay, chân và trọng lượng vật nâng.

Đây là phương pháp phù hợp với các ngành sản xuất, xây dựng, logistics và công nghiệp nặng, nơi người lao động thường xuyên phải thay đổi tư thế trong quá trình làm việc.

Việc tích hợp đồng thời REBA, RULA và OWAS giúp doanh nghiệp có góc nhìn toàn diện về mức độ rủi ro, đồng thời lựa chọn được phương án cải thiện điều kiện làm việc phù hợp với từng vị trí sản xuất.

Giám sát và cảnh báo rủi ro theo thời gian thực

Sau khi hoàn tất quá trình phân tích, hệ thống hiển thị trực tiếp kết quả trên giao diện quản lý.

Các thông tin được cập nhật liên tục bao gồm:

–  Điểm REBA

–  Điểm RULA

–  Điểm OWAS

–  Góc của từng khớp cơ thể

–  Thời gian duy trì tư thế

–  Trọng lượng vật nâng (nếu có)

–  Mức độ rủi ro tổng thể

–  Cảnh báo khi phát hiện tư thế nguy hiểm

Khi người lao động duy trì một tư thế có nguy cơ cao vượt quá ngưỡng cho phép hoặc thực hiện thao tác không an toàn trong thời gian dài, hệ thống sẽ phát cảnh báo để người quản lý có thể can thiệp kịp thời.

Điều này giúp doanh nghiệp chuyển từ mô hình kiểm tra định kỳ sang mô hình giám sát liên tục, nâng cao khả năng phòng ngừa tai nạn lao động và giảm thiểu các rủi ro phát sinh trong quá trình sản xuất.

Quy trình triển khai dự án

Để đảm bảo hệ thống đáp ứng đúng yêu cầu thực tế của khách hàng, GITS triển khai dự án theo quy trình phát triển AI bài bản.

Phân tích yêu cầu và thiết kế giải pháp

Đội ngũ kỹ sư khảo sát hiện trạng, phân tích quy trình làm việc, đặc điểm môi trường sản xuất và các tiêu chuẩn đánh giá cần áp dụng để xây dựng kiến trúc hệ thống phù hợp.

Phát triển mô hình AI

TensorFlow MoveNet được tích hợp để nhận diện tư thế, đồng thời nhóm phát triển xây dựng thuật toán chuyển đổi dữ liệu khớp thành điểm đánh giá theo REBA, RULA và OWAS.

Phát triển ứng dụng

Hệ thống được xây dựng trên nền tảng Flutter nhằm mang đến giao diện trực quan, dễ sử dụng.

Người quản lý có thể theo dõi đồng thời:

–  Hình ảnh camera theo thời gian thực

–  Khung xương (Skeleton) của người lao động

–  Góc khớp cơ thể

–  Điểm đánh giá tư thế

–  Cảnh báo rủi ro

Thiết kế giao diện đơn giản giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai mà không cần đào tạo chuyên sâu.

Kết quả mang lại cho doanh nghiệp

Sau khi triển khai, Hệ thống AI đánh giá tư thế làm việc giúp doanh nghiệp cải thiện đáng kể hiệu quả quản lý an toàn lao động.

Tự động hóa quá trình đánh giá

Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào chuyên gia an toàn lao động, doanh nghiệp có thể đánh giá tư thế làm việc của hàng trăm nhân viên cùng lúc thông qua AI.

Phòng ngừa rối loạn cơ xương khớp

Hệ thống phát hiện sớm các tư thế nguy hiểm, hỗ trợ doanh nghiệp chủ động điều chỉnh quy trình làm việc trước khi xảy ra chấn thương.

Chuẩn hóa tiêu chuẩn đánh giá

Việc áp dụng các tiêu chuẩn REBA, RULA và OWAS giúp loại bỏ sự khác biệt giữa các chuyên gia đánh giá, đảm bảo kết quả nhất quán và khách quan.

Nâng cao hiệu quả quản lý an toàn

Dữ liệu được lưu trữ và phân tích liên tục, giúp doanh nghiệp dễ dàng theo dõi xu hướng rủi ro, đánh giá hiệu quả cải tiến và xây dựng chiến lược an toàn lao động dài hạn.

Tận dụng hạ tầng camera hiện có

Giải pháp có thể tích hợp với hệ thống camera sẵn có của doanh nghiệp, giúp giảm đáng kể chi phí đầu tư và rút ngắn thời gian triển khai.

Quy mô và thời gian triển khai dự án

Dự án được thực hiện theo các giai đoạn sau:

Quy trình triển khai

–  Phân tích yêu cầu

–  Thiết kế hệ thống

–  Phát triển AI

–  Phát triển ứng dụng

–  Kiểm thử tích hợp

–  Triển khai thực tế

Thời gian thực hiện

Giai đoạn lập kế hoạch: 3 tháng

Giai đoạn kiểm thử: 1 tháng

Công nghệ sử dụng

–  TensorFlow

–  TensorFlow MoveNet

–  Computer Vision

–  AI Vision

–  Pose Estimation

–  Flutter

–  Deep Learning

–  Real-time Video Analytics

>>> Xem thêm: AI Kiểm tra PCB: Giải pháp Computer Vision nâng cao chất lượng sản xuất điện tử

Những ngành phù hợp triển khai giải pháp

Hệ thống AI đánh giá tư thế làm việc có thể triển khai hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:

–  Sản xuất

–  Logistics và kho vận

–  Điện tử

–  Ô tô

–  Xây dựng

–  Chế biến thực phẩm

–  Y tế

–  Công nghiệp nặng

–  Nhà máy thông minh (Smart Factory)

Đặc biệt, đối với các doanh nghiệp đang thúc đẩy chuyển đổi số và tối ưu hóa hoạt động sản xuất, AI không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro về an toàn lao động mà còn góp phần nâng cao hiệu quả vận hành và chất lượng nguồn nhân lực.

AI đang thay đổi cách doanh nghiệp quản lý an toàn lao động

Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng chú trọng đến năng suất, phát triển bền vững và sức khỏe người lao động, việc ứng dụng AI vào quản lý an toàn không còn là xu hướng mà đã trở thành một lợi thế cạnh tranh.

Hệ thống AI đánh giá tư thế làm việc do GITS phát triển kết hợp Computer Vision, Pose Estimation, TensorFlow MoveNet cùng các tiêu chuẩn đánh giá quốc tế REBA, RULA và OWAS để mang đến giải pháp giám sát tư thế làm việc theo thời gian thực với độ chính xác cao.

Không chỉ giúp doanh nghiệp phát hiện sớm các nguy cơ gây rối loạn cơ xương khớp, hệ thống còn hỗ trợ chuẩn hóa quy trình đánh giá an toàn, tối ưu nguồn lực quản lý và giảm chi phí liên quan đến tai nạn lao động.

Trong tương lai, khi AI và Computer Vision tiếp tục phát triển, các giải pháp giám sát thông minh sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng nhà máy số, nâng cao trải nghiệm của người lao động và tạo nền tảng cho một môi trường sản xuất an toàn, hiệu quả và bền vững.