Thực trạng các vụ cháy trong nhà máy và khu công nghiệp

Trong vài năm trở lại đây, các vụ cháy tại khu công nghiệp và nhà máy sản xuất đã trở thành hồi chuông cảnh tỉnh cho toàn ngành công nghiệp Việt Nam.

Năm 2023, vụ cháy tại nhà máy Evergreen Tree Việt Nam ở Tây Ninh đã thiêu rụi gần 11.800 m² nhà xưởng chỉ trong vài giờ, gây thiệt hại hàng tỷ đồng và khiến hoạt động sản xuất bị đình trệ trong thời gian dài . Cũng trong năm đó, tại Khu công nghiệp Quế Võ, Bắc Ninh, nhà máy nhựa ESD Korea Vina đã bùng cháy dữ dội do các vật liệu nhựa dễ bắt lửa kết hợp với điều kiện gió mạnh, khiến ngọn lửa lan nhanh vượt ngoài khả năng khống chế ban đầu.

Những sự kiện này không chỉ cho thấy hậu quả khôn lường của hỏa hoạn trong công nghiệp mà còn nhấn mạnh sự thật rằng nhiều cơ sở vẫn đang phụ thuộc vào các hệ thống báo cháy truyền thống. Những hệ thống này chỉ phát hiện khi sự cố đã bước sang giai đoạn khó kiểm soát. Trong môi trường mà mật độ vật liệu dễ cháy, máy móc và nhân công luôn dày đặc, sự chậm trễ vài phút cũng đủ để biến một tia lửa nhỏ thành thảm họa toàn diện.

Đọc thêm:

Tối ưu an toàn kho bãi thương mại bằng CCTV Camera tích hợp AI

Giải pháp khoanh vùng kiểm soát bằng CCTV Camera tích hợp AI

Tại sao phát hiện sớm cháy nổ lại quan trọng?

Một vụ cháy không hình thành ngay lập tức mà trải qua nhiều giai đoạn. Từ lúc khởi phát với những dấu hiệu như khói mỏng, tia lửa hoặc điểm nóng cục bộ, đám cháy dần phát triển thành ngọn lửa rõ ràng, rồi bùng phát mạnh mẽ, trước khi lan rộng ra toàn bộ khu vực.

Mỗi giai đoạn chính là một “cửa thời gian” để can thiệp. Càng can thiệp sớm thì biện pháp càng đơn giản, ít tốn kém và hiệu quả hơn.

• Nếu khói mỏng được nhận diện ngay từ đầu, đội kỹ thuật có thể tắt máy, cô lập nguồn điện hoặc sử dụng bình chữa cháy nhỏ để xử lý.

• Ngược lại, khi lửa đã bùng phát và lan sang vật liệu xung quanh, giải pháp bắt buộc là hệ thống chữa cháy tự động, xe cứu hỏa và sơ tán công nhân. Ở giai đoạn này, thiệt hại tài sản gần như chắc chắn xảy ra và nguy cơ ảnh hưởng đến tính mạng con người cũng tăng cao.

  

Điểm yếu của hệ thống báo cháy truyền thống

Các hệ thống báo cháy truyền thống như cảm biến khói, cảm biến nhiệt hay sprinkler chỉ phản ứng khi khói đã đủ dày hoặc nhiệt độ đã tăng đến ngưỡng nhất định. Điều này đồng nghĩa với việc đám cháy đã tiến xa hơn một giai đoạn và “cửa thời gian” quý giá để xử lý đơn giản đã trôi qua.

Chính vì vậy, một công nghệ có thể giám sát chủ động, phát hiện ngay từ khi khói còn mỏng, nhiệt độ còn mới bất thường hoặc tia lửa vừa xuất hiện, sẽ mang ý nghĩa then chốt đối với an toàn công nghiệp.

Nguy cơ cháy nổ trong công nghiệp

Nguy cơ cháy nổ trong công nghiệp không chỉ đến từ một vài ngành nghề đặc thù mà gần như hiện diện ở hầu hết lĩnh vực sản xuất.

Các nhà máy dệt may và chế biến gỗ thường xuyên chứa những vật liệu cực kỳ dễ bén lửa như sợi vải, bụi bông, mùn cưa. Các kho hóa chất lại tiềm ẩn mối nguy từ dung môi, khí dễ bay hơi; chỉ cần một rò rỉ nhỏ cũng có thể dẫn đến sự cố cháy nổ nghiêm trọng. Trong khi đó, kho logistics chứa hàng hóa đa dạng, phần lớn đóng trong thùng carton, pallet gỗ hoặc nhựa, đều là những chất liệu dễ cháy. Ngành luyện kim và cơ khí nặng lại đối diện với nhiệt độ cao, tia lửa hàn, lò nung và áp suất lớn, nơi mà sự bất thường nhỏ trong vận hành cũng có thể tạo thành điểm khởi phát nguy hiểm.

Một thực tế đáng lo ngại là nhiều cơ sở hoạt động trong điều kiện giám sát hạn chế. Các ca đêm thường có ít nhân sự, ánh sáng yếu, còn hệ thống camera giám sát thông thường khó nhận diện được khói mỏng hoặc tia lửa nhỏ trong bóng tối. Điều này khiến nguy cơ bỏ sót dấu hiệu cháy càng cao. Khi cộng thêm áp lực về tiến độ sản xuất, sự bất cẩn của công nhân hoặc tình trạng bảo trì không thường xuyên, rủi ro cháy nổ công nghiệp trở thành mối đe dọa hiện hữu và liên tục.

Trong bức tranh toàn cảnh đó, sự xuất hiện của công nghệ camera AI, đặc biệt là giải pháp EYEFIRE Safety, mở ra một hướng đi mới: thay vì thụ động chờ sự cố, hệ thống có thể giám sát chủ động, phát hiện sớm và cảnh báo tức thì, giúp doanh nghiệp kiểm soát nguy cơ từ gốc.

Phân tích theo từng môi trường ứng dụng

Nhà máy dệt may

Nguy cơ cháy trong nhà máy dệt may thường xuất phát từ bụi xơ tích tụ trong hệ thống hút bụi, động cơ quá nhiệt hoặc những đốm lửa nhỏ trong quá trình vận hành máy móc. Khói mỏng trong môi trường nhiều gió thường bị hút vào đường ống thông gió, khiến cảm biến khói trên trần không kịp nhận diện.

Camera AI EYEFIRE Safety, nhờ hệ thống học sâu CNN, có thể nhận diện ngay cả vệt khói mảnh và phân tích bản đồ nhiệt để phát hiện điểm nóng quanh máy sấy hoặc lò hơi. Đồng thời, tính năng giám sát hành vi cho phép phát hiện những hành động nguy hiểm từ con người, như hút thuốc trong kho vải hoặc hàn xì tại khu vực cấm, mang đến lớp bảo vệ kép.

Kho hóa chất

Tại kho hóa chất, thách thức nằm ở chỗ không phải lúc nào khói cũng đồng nghĩa với cháy. Nhiều loại hơi nước từ hệ thống làm mát có thể khiến camera thông thường nhầm lẫn.

EYEFIRE Safety đã được huấn luyện để phân biệt khói cháy thực sự với hơi không nguy hiểm, đồng thời có thể kết nối với cảm biến khí và VOC để xác thực tín hiệu. Khi phát hiện, hệ thống không chỉ gửi cảnh báo hình ảnh mà còn cung cấp dữ liệu về khí độc, giúp đội phản ứng có cái nhìn toàn diện và lựa chọn biện pháp xử lý phù hợp.

Đọc thêm: Giám sát kho hóa chất, ngăn ngừa sự cố rò rỉ bằng Camera AI

Kho logistics

Trong lĩnh vực logistics, thách thức đến từ không gian rộng và hoạt động liên tục. Khói thường tích tụ trên cao trước khi lan xuống dưới, khiến hệ thống cảm biến khói chậm phản ứng.

EYEFIRE Safety với khả năng giám sát diện rộng, ngay cả trong điều kiện ánh sáng kém, có thể phát hiện khói ngay khi vừa xuất hiện ở mái kho. Ngoài ra, AI còn phân tích được các hành vi nguy hiểm, chẳng hạn tia lửa phát ra khi xe nâng va chạm hoặc công nhân hút thuốc trong khu vực cấm, giúp ngăn chặn nguy cơ từ sớm.

Ngành luyện kim và cơ khí nặng

Đặc thù của ngành luyện kim và cơ khí nặng là lửa hàn và nhiệt độ cao luôn hiện diện trong quá trình sản xuất. Điều này khiến việc phân biệt ngọn lửa sản xuất hợp pháp với lửa cháy bất thường trở thành thách thức lớn.

EYEFIRE Safety giải quyết vấn đề bằng cách phân tích ngữ cảnh và tần suất xuất hiện của ngọn lửa, kết hợp bản đồ nhiệt để nhận diện điểm nóng bất thường trong băng chuyền hoặc lò nung. Hệ thống cũng được thiết kế để chịu đựng môi trường khắc nghiệt, từ ánh sáng mạnh, bụi đến rung động, đảm bảo vận hành ổn định.

Qua bốn môi trường điển hình, có thể thấy điểm mạnh nhất của EYEFIRE Safety không nằm ở việc thay thế hệ thống cũ, mà ở việc bổ sung thêm một lớp giám sát chủ động, giúp nâng cao khả năng phòng ngừa cháy nổ toàn diện.

So sánh Hệ thống báo cháy truyền thống và Camera AI EYEFIRE Safety

Trong nhiều thập kỷ, hệ thống báo cháy truyền thống chủ yếu dựa vào cảm biến khói, cảm biến nhiệt và sprinkler. Đây là lớp bảo vệ cơ bản và bắt buộc, nhưng nhược điểm lớn là độ trễ phát hiện: chỉ khi khói đã đủ dày hoặc nhiệt độ đủ cao thì thiết bị mới phản ứng. Trong môi trường sản xuất, đặc biệt là nhà máy dệt may hoặc kho hóa chất, vài phút trễ này đủ để một đốm lửa nhỏ trở thành thảm họa.

Camera AI EYEFIRE Safety khắc phục điểm yếu này nhờ khả năng quan sát và phân tích hình ảnh ngay từ dấu hiệu sớm nhất. Ví dụ: trong một nhà máy dệt, một motor quạt thông gió bị kẹt sinh nhiệt. Khói mỏng ban đầu thường bị cảm biến truyền thống bỏ qua, nhưng camera EYEFIRE có thể phát hiện ngay từ vệt khói đầu tiên hoặc vùng nhiệt bất thường trên bản đồ nhiệt. Thông báo được gửi tức thì đến trung tâm điều hành và ứng dụng di động, giúp kỹ sư bảo trì xử lý motor trước khi lửa bén vào vải.

Thêm vào đó, EYEFIRE Safety không chỉ dừng ở cảnh báo mà còn tích hợp AIoT để điều khiển thiết bị ngoại vi: tự động kích hoạt còi, đèn, hoặc thậm chí ngắt nguồn máy trong trường hợp khẩn cấp. So với sprinkler truyền thống vốn có thể gây hỏng hóc dây chuyền điện tử khi phun nước thì EYEFIRE tạo ra một lớp “phòng ngừa thông minh” thay vì “chữa cháy bị động”.

Cơ chế hoạt động và pipeline xử lý của Camera AI EYEFIRE Safety

EYEFIRE không phải là một camera thường, mà là một hệ thống camera AIoT xử lý tại biên (Edge AI). Pipeline hoạt động gồm nhiều giai đoạn:

Tiền xử lý hình ảnh

Hình ảnh thu được đi qua bộ lọc cân bằng sáng, giảm nhiễu và tăng độ tương phản, đảm bảo camera hoạt động hiệu quả cả ngày, đêm hoặc trong điều kiện ánh sáng gắt tại xưởng luyện kim.

Nhận diện khói và lửa bằng CNN

EYEFIRE ứng dụng các mô hình deep learning dựa trên CNN (Convolutional Neural Networks). Mô hình này có khả năng phân biệt khói thật với hơi nước, phân biệt ánh sáng phản chiếu với ngọn lửa bất thường. Điểm mạnh là mô hình được huấn luyện trên dữ liệu thực tế từ nhà xưởng Việt Nam, nơi thường có bụi vải, hơi nước, ánh sáng đèn huỳnh quang — những yếu tố dễ gây báo giả cho hệ thống nhập khẩu.

Phân tích động học và anomaly detection

Khói và lửa có những chuyển động đặc thù: khói bay loãng dần, lửa dao động theo nhịp. EYEFIRE sử dụng mô-đun phân tích theo thời gian để nhận diện bất thường. Ví dụ, khói từ máy sấy vải khác hẳn với hơi nước nóng từ nồi hơi, và hệ thống sẽ học để phân biệt.

Heat Map giám sát điểm nóng

Camera không chỉ phát hiện khói mà còn trực quan hóa các vùng nhiệt tăng bất thường. Điều này hỗ trợ mạnh cho bảo trì dự đoán (predictive maintenance): phát hiện sớm ổ bi quá nóng, dây điện quá tải, hay băng chuyền ma sát mạnh trước khi trở thành nguồn cháy.

Edge Computing giảm độ trễ

EYEFIRE xử lý trực tiếp trên camera hoặc gateway AIoT gần đó, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào cloud. Nhờ vậy, cảnh báo diễn ra gần như tức thời (real-time), ngay cả khi mạng internet trong nhà máy không ổn định. Đây là yếu tố sống còn, vì chỉ vài giây có thể quyết định ngăn ngừa cháy nổ.

Lọc báo giả thông minh

EYEFIRE tích hợp bộ lọc báo giả đa tầng: phân tích hình ảnh, so khớp dữ liệu cảm biến khí/ nhiệt và áp dụng ngưỡng thời gian. Một vệt khói thoáng qua dưới 2 giây sẽ không lập tức cảnh báo, nhưng nếu tồn tại liên tục và kèm theo nhiệt độ tăng, hệ thống sẽ nâng mức cảnh báo ngay.

Chuỗi cảnh báo và hành động

Khi xác nhận nguy cơ, EYEFIRE Safety tự động:

• Gửi snapshot và video ngắn đến ứng dụng quản lý.

• Cảnh báo real-time đến trung tâm giám sát.

• Kích hoạt còi/ đèn tại khu vực nguy hiểm.

• Ngắt điện hoặc điều khiển thiết bị theo kịch bản định sẵn.

Nhờ vậy, EYEFIRE không chỉ phát hiện cháy mà còn tích hợp vào quy trình vận hành an toàn toàn diện.

Kịch bản ứng dụng thực tế với EYEFIRE Safety

Hãy hình dung một tình huống cụ thể tại nhà máy dệt may trong ca đêm. Một vòng bi bị khô dầu, phát sinh ma sát và khói mỏng.

Camera EYEFIRE đặt cạnh máy sấy ghi nhận vệt khói lan ra. CNN phân tích hình ảnh, kết hợp phân tích động học để xác định đó là khói chứ không phải hơi nước. Đồng thời, bản đồ nhiệt cho thấy nhiệt độ vòng bi tăng bất thường, hệ thống lập tức nâng mức cảnh báo.

Trong vài giây, ứng dụng quản lý trên điện thoại của trưởng ca hiển thị thông tin sự cố, còi và đèn tại khu vực bật sáng và nguồn điện máy sấy được tự động ngắt theo kịch bản định sẵn. Đội bảo trì đến kiểm tra và thay vòng bi.

Nếu không có EYEFIRE, chỉ cần thêm 5–10 phút, vòng bi có thể bốc cháy, bén vào vải và biến thành thảm họa. Với EYEFIRE, sự cố được chặn đứng ngay từ giai đoạn “khói mỏng”.

Lợi ích tổng thể và giá trị chiến lược của EYEFIRE Safety

Triển khai EYEFIRE Safety mang lại nhiều lợi ích rõ rệt:

• An toàn con người: phát hiện sớm, sơ tán kịp thời, bảo vệ công nhân ca đêm.

• Bảo vệ tài sản: giảm thiểu nguy cơ cháy lan gây hỏng hóc máy móc và vật liệu.

• Giảm downtime: ngăn ngừa cháy lớn đồng nghĩa không phải dừng dây chuyền dài ngày.

• Dữ liệu cho bảo hiểm và audit: video và log sự kiện là bằng chứng tin cậy cho báo cáo an toàn, đàm phán bảo hiểm hoặc chứng minh tuân thủ ISO, NFPA.

• Hoàn vốn nhanh (ROI): chi phí đầu tư thấp hơn rất nhiều so với thiệt hại hàng chục tỷ đồng từ một vụ cháy.

Ở tầm chiến lược, EYEFIRE Safety đưa doanh nghiệp từ thế bị động (chỉ phản ứng khi sự cố xảy ra) sang mô hình phòng ngừa chủ động, phù hợp xu hướng công nghiệp 4.0 và an toàn thông minh.

Kết luận

Trong bối cảnh rủi ro cháy nổ công nghiệp ngày càng phức tạp, chỉ dựa vào hệ thống truyền thống là chưa đủ. Camera AI EYEFIRE Safety mang lại bước tiến mới: phát hiện sớm, cảnh báo nhanh, lọc báo giả và tích hợp AIoT để hành động tự động.

Đây không chỉ là một công cụ bảo vệ, mà còn là “người gác lửa thông minh” đồng hành cùng doanh nghiệp, biến an toàn cháy nổ từ nghĩa vụ bắt buộc thành lợi thế cạnh tranh bền vững.

Hãy trang bị ngay giải pháp Camera AI EYEFIRE Safety để bảo vệ nhà máy khỏi nguy cơ cháy nổ – liên hệ với chúng tôi để được tư vấn chi tiết và trải nghiệm demo thực tế!