Safety Künstliche Intelligenz hilft, Unfälle zu vermeiden

| Redakteur: Katharina Juschkat

Um Unfälle besser zu verhindern, setzt das Münchner Unternehmen Bleenco auf KI und Kameras: Eine intelligente Software erkennt potentielle Gefahrenlagen und warnt Mitarbeiter rechtzeitig.

Helm, Schutzbrille, Warnweste, Sicherheitsschuhe – das KI-System erkennt, wenn die vorgeschriebene Bekleidung unvollständig ist.
Helm, Schutzbrille, Warnweste, Sicherheitsschuhe – das KI-System erkennt, wenn die vorgeschriebene Bekleidung unvollständig ist.
(Bild: Bleenco)

Obwohl es in modernen Anlagen heutzutage zahlreiche Safety-Vorschriften und -Maßnahmen gibt, kommt es dennoch häufig zu Verletzungen: Global betrachtet verletzt sich alle sieben Sekunden ein Mitarbeiter am Arbeitsplatz, und im Jahr 2017 gingen durch arbeitsbedingte Verletzungen 104 Millionen Produktionstage verloren (National Safety Council, Workplace Injuries, 2019). Auf europäischer Ebene betrachtet kosten arbeitsbedingte Verletzungen etwa 3,3 Prozent des BIP (EHSToday, Sandy Smith, 2017).

Verletzungen am Arbeitsplatz sind in der Regel vermeidbar – aber häufig ist die manuelle Prüfung fehlerhaft und kann nicht ausreichend die Arbeitssicherheit gewährleisten. Das Münchner Unternehmen Bleenco, spezialisiert auf automatisierte Safety, will das ändern - mit Künstlicher Intelligenz und Kameras. Das Safety-System ist hardwareunabhängig und mit vorhandenen Sicherheitskameras oder neu installierten, simplen Kameras kompatibel.

Schutzausrüstung wird automatisch erkannt

Bei diesem System, das Bleenco gemeinsam mit BASF umgesetzt hat, erkennt ein mit künstlicher Intelligenz ausgestattetes Kamerasystem in Echtzeit, ob der Mitarbeiter die vorgeschriebene Schutzausrüstung trägt. Fehlende Schutzausrüstung blendet das System dem Mitarbeiter über einen Bildschirm ein. Das System macht sich zunutze, dass Unfälle häufig wiederkehrende Muster aufzeigen. Zudem haben externe Mitarbeiter, Subunternehmer und andere Besucher in vielen Fällen nicht die gleichen Sicherheitsschulungen und Gefahreneinschätzungen, sodass Unfälle eintreten.

Der Sicherheitsbeauftragte erhält eine anonymisierte Auswertung und kann bei Bedarf gezielte Nachschulungen veranlassen. Die aufgezeichneten Bildaufnahmen werden entsprechend der europäischen Datenschutz-Grundverordnung DSGVO komplett anonymisiert und nach der Auswertung gelöscht, um eine persönliche Zuordnung zu vermeiden. Aufgrund dessen hat der Betriebsrat von BASF die Anwendung auch als hilfreiche Unterstützung für die Mitarbeiter gesehen und zur Serienproduktion freigegeben.

Anwendungsbeispiele in Pharma, Produktion und alltäglichen Situationen

Auch für besondere Anforderungen, etwa der Pharmaindustrie, ist das System geeignet: Beim Einsatz in einem Pharmaunternehmen informiert das System den Mitarbeiter beim Check-In zusätzlich über die Wartungsmaßnahmen von Atemschutzfiltern und Sauerstoffflaschen. Dadurch können automatisiert Ersatzteile bestellt und Wartungen beauftragt werden. In der Logistik könnte das in Zukunft die Begleitscheine in Papierform ablösen und der Mitarbeiter könnte direkt beim Wareneingang die benötigten Informationen wie Dringlichkeit, Sicherheitsvorgaben und Zielort digital auf einem Tablet einsehen.

Das System erkennt, das eine Person die Sicherheitszone übertreten hat.
Das System erkennt, das eine Person die Sicherheitszone übertreten hat.
(Bild: Bleenco)

Neben der Objekterkennung kann die Software auch gefährliche Situationen zwischen Mensch und Maschine antizipieren und frühzeitig einschreiten. In der dargestellten Situation in nebenstehendem Bild wird das Übertreten der Sicherheitszone erkannt (rot gekennzeichnete Person) und vor dem Einfahren eines Zuges ein entsprechendes Warnsignal ausgelöst.

In der Produktion kann damit zum Beispiel der Abstand zwischen Mitarbeiter und Gabelstapler analysiert werden – aufgrund der Agilität und Geschwindigkeit von Gabelstaplern passieren an unübersichtlichen Stellen noch vermehrt schwerwiegende Unfälle.

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