Trong các nhà máy sản xuất hiện nay, quản lý thời gian làm việc của nhân sự là một trong những yếu tố quan trọng để đảm bảo vận hành hiệu quả và minh bạch. Nhiều phương pháp chấm công khác nhau đã được áp dụng, phổ biến nhất là chấm công bằng vân tay, thẻ từ hoặc mã QR. Tuy nhiên, trong một số môi trường đặc thù như sản xuất, các phương pháp này đôi khi gặp phải những khó khăn nhất định – đặc biệt liên quan đến điều kiện lao động, tính chất công việc và thói quen người dùng.

Những khó khăn trong chấm công tại môi trường sản xuất

Trong môi trường nhà máy, công nhân thường xuyên tiếp xúc với dầu mỡ, bụi bẩn hoặc sử dụng găng tay khi làm việc, dẫn đến việc chấm công bằng vân tay có thể gặp lỗi không nhận diện, hoặc yêu cầu thao tác lặp lại nhiều lần. Với hình thức chấm công bằng thẻ từ, nguy cơ quên, mất thẻ hoặc mượn thẻ người khác để chấm công thay vẫn là vấn đề gây nhiều lo ngại cho bộ phận quản lý.

Ngoài ra, tình trạng tắc nghẽn tại khu vực chấm công vào đầu ca hoặc cuối ca cũng là một bất cập thường thấy, ảnh hưởng đến trải nghiệm làm việc và năng suất tổng thể của nhà máy.

Nhận diện khuôn mặt bằng AI – một gợi ý cho chấm công không tiếp xúc

Với sự phát triển của công nghệ AI và Computer Vision, nhận diện khuôn mặt dần được nhắc đến như một giải pháp tiềm năng cho bài toán chấm công trong môi trường sản xuất. Phương pháp này không yêu cầu tiếp xúc, không phụ thuộc vào thiết bị cá nhân như thẻ hay mã vạch, và có thể tự động hóa toàn bộ quy trình ghi nhận giờ làm.

Tuy vậy, để hệ thống vận hành trơn tru và chính xác, có nhiều yếu tố cần được chuẩn bị kỹ lưỡng ngay từ khâu khảo sát và triển khai thực tế. Dưới đây là một số lưu ý quan trọng được đúc kết từ quá trình triển khai tại các doanh nghiệp sản xuất:

Tim hiểu thêm: Quản lý camera tập trung VMS là gì? Chức năng của hệ thống VMS

Vị trí đặt camera ảnh hưởng lớn đến khả năng nhận diện

Camera nhận diện khuôn mặt cần được lắp đặt ở vị trí phù hợp với chiều cao trung bình của người dùng và hạn chế tối đa các yếu tố gây nhiễu như ánh sáng ngược,bóng đèn công nghiệp hoặc khung cảnh phức tạp phía sau.

Theo khuyến nghị từ nhiều nhà cung cấp giải pháp AI, góc đặt camera và điều kiện môi trường chiếm tới 70–80% độ chính xác đầu ra của hệ thống nhận diện khuôn mặt, nếu không được tối ưu sẽ ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất toàn hệ thống.

Cần có cơ chế phản hồi để người dùng biết đã chấm công thành công

Một thực tế đáng lưu ý là người dùng thường không biết hệ thống đã nhận diện thành công hay chưa. Nếu không có tín hiệu rõ ràng, họ có thể rời khỏi vị trí chấm công quá nhanh, dẫn đến dữ liệu bị thiếu hoặc sai lệch.

Để khắc phục điều này, nhiều doanh nghiệp đã chọn hiển thị trạng thái chấm công trực tiếp qua màn hình phụ, hoặc phát tín hiệu âm thanh thông báo kết quả, giúp người lao động an tâm và thao tác đúng cách.

Quy trình nghiệp vụ cần được mô tả rõ trước khi triển khai

Một trong những yếu tố quan trọng nhưng thường bị bỏ sót là việc mô tả rõ ràng quy trình nghiệp vụ ra vào: đâu là điểm chấm công "đến", đâu là điểm "về", và các trường hợp đặc biệt (ra khỏi xưởng nhưng không kết thúc ca, vào kho tạm thời…).

Việc chưa xác định rõ logic nghiệp vụ ngay từ đầu sẽ khiến hệ thống AI khó xây dựng thuật toán nhận biết chính xác, đồng thời dễ phát sinh lỗi không mong muốn trong vận hành. Vì vậy, trước khi triển khai chính thức, doanh nghiệp nên thực hiện phiên bản mô phỏng hoặc demo quy trình, nhằm đảm bảo thống nhất cách hiểu và thiết lập hệ thống đúng theo nhu cầu thực tế.

Tổ chức nhóm nghiệp vụ giám sát và hướng dẫn sử dụng

Không ít trường hợp hệ thống đã vận hành đúng, nhưng người dùng cuối (đặc biệt là công nhân mới) lại không tuân thủ quy trình thao tác, dẫn đến hiểu lầm hoặc cho rằng thiết bị "không hoạt động".

Giải pháp phù hợp là thành lập nhóm nghiệp vụ kiểm thử và giám sát việc triển khai, nhóm này có vai trò xác nhận kết quả triển khai, đồng thời ban hành hướng dẫn thao tác, phổ biến quy định sử dụng cho người dùng cuối. Điều này giúp hệ thống vận hành đồng bộ, hạn chế tối đa các sự cố phát sinh từ yếu tố con người.

Computer Vision không chỉ là công nghệ, mà là hệ thống tích hợp con người và quy trình

Từ những kinh nghiệm thực tiễn trong triển khai các giải pháp nhận diện khuôn mặt, có thể thấy rằng hiệu quả của một hệ thống Computer Vision không phụ thuộc hoàn toàn vào thiết bị hay phần mềm, mà là sự kết hợp của: