Wie kann die Sicherheit am Arbeitsplatz mit künstlicher Intelligenz gewährleistet werden?

Die Interaktion zwischen Mensch und Maschine birgt Risiken. Proaktive Maßnahmen zur Gewährleistung der Sicherheit von Gabelstaplern, Mitgänger-Gabelstaplern und Maschinen sind entscheidend für die Aufrechterhaltung einer sicheren Arbeitsumgebung.

Jedes Jahr ereignen sich weltweit mehr als 340 Millionen Arbeitsunfälle, bei denen 2,3 Millionen Menschen arbeitsbedingte Verletzungen erleiden. Nach Angaben der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) sind das fast 6.000 Todesfälle pro Tag. Leider ereignen sich Arbeitsunfälle überall auf der Welt. In den USA gibt es jedes Jahr 2,7 Millionen arbeitsbedingte Verletzungen und Erkrankungen, die zu mehr als 4.700 Todesfällen führen.

Diese Zahlen beinhalten nicht die Anzahl der Beinaheunfälle und zufälligen Schäden an Ausrüstung und Infrastruktur, die zu Kosten führen können.

Künstliche Intelligenz

KI kann eine wichtige Rolle bei der Verringerung von Verletzungen am Arbeitsplatz spielen. Durch die Erfassung von Daten mithilfe von Kameras und eingebetteten Sensoren kann KI Daten und Bilder analysieren, um Arbeiter vor potenziellen Gefahren zu warnen und Unfälle zu verhindern, bevor sie passieren.

KI funktioniert durch die Zusammenstellung von Daten und den Vergleich mit bekannten Bedrohungen. Schnelle, iterative Verarbeitung und intelligente Algorithmen können innerhalb von Millisekunden Warnungen liefern. Dank maschinellem Lernen und Deep Learning können Algorithmen automatisch lernen und sich weiter verbessern, je mehr Daten gesammelt werden.

KI-gestützte Lösungen für die Sicherheit am Arbeitsplatz können Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen verfolgen, Arbeiter und Maschinen in Gefahrenzonen überwachen und vieles mehr. Durch die kontinuierliche Überwachung am Arbeitsplatz müssen sich Sicherheitsverantwortliche nicht mehr nur auf Beobachtung, Rundgänge oder Inspektionen verlassen.

Ein besserer Weg zur Vermeidung von Arbeitsunfällen

Viele der heute auf dem Markt befindlichen Lösungen für die Sicherheit von Industriearbeitsplätzen stützen sich auf vorhandene Sicherheitskameras oder IP-Kameras, aber die Genauigkeit und Reaktionsgeschwindigkeit stellen eine große Herausforderung dar. In einigen Fällen sind sie auf menschliche Interaktion angewiesen, wenn eine mögliche Kollision oder ein Unfall beobachtet wird.

Dies ist bestenfalls eine schlechte Lösung.

Eine bessere Lösung ist der Einsatz von KI-Computern mit integrierten Kameras, wie das TRUE-AI-Produkt von Trio Mobil. Die gesamte Datenanalyse erfolgt auf dem Computer durch Edge Processing und Deep Learning. Dies sorgt für größere Genauigkeit und sofortige Reaktionen, die bei Sicherheitsverstößen weniger als 1 Sekunde dauern.

Andere Lösungen sammeln die Daten mit Hilfe von Kameras, übertragen sie an zentrale Server, führen Analysen durch und geben Reaktionen, die im besten Fall 8 bis 10 Sekunden dauern, was einen sehr langsamen Prozess darstellt. Auch die Qualität der Kameras kann gering sein, was zu minderwertigen Daten und geringer Genauigkeit führt.

Mithilfe fortschrittlicher KI- und IoT-Lösungen kann Trio Mobil TRUE-AI industrielle Abläufe mit Plug-and-Play-Hardware, cloudbasierter Software und einer KI-Engine digitalisieren, um die Sicherheit am Arbeitsplatz auf vielfältige Weise zu verbessern, einschließlich automatischer Warnmeldungen zur Durchsetzung von Sicherheitsvorschriften.

AI und IoT-Automatisierung für die Sicherheit von Gabelstaplern

Gabelstapler sind besonders besorgniserregend, weil es zu Unfällen kommen kann, vor allem in Bereichen, in denen Gabelstapler und Menschen zusammenarbeiten. Das Management der Sicherheit zwischen Maschine und Mensch wird immer wichtiger, da der Einsatz von Gabelstaplern im Einzelhandel und in der Produktion erheblich gestiegen ist. Auch die Unfälle haben zugenommen, und zwar um bis zu 30 % jährlich.

Nach Angaben der Occupational Safety & Health Administration (OSHA) lassen sich etwa 70 % der Unfälle mit Gabelstaplern durch die Einführung strengerer Arbeitsschutzinstrumente, -protokolle und -schulungen verhindern.

Trio Mobil bietet auch Lösungen an, um diese Unfälle mit Gabelstaplern zu vermeiden.

KI-Kameras verfolgen die Bewegungen von Gabelstaplern und Fußgängern in Ihrem Betrieb. Wenn Sie in der Nähe von Maschinen arbeiten, verfolgt die KI kontinuierlich die Interaktionen auf potenzielle Warnzeichen für Gefahren. Wenn potenzielle Konflikte erkannt werden, kann die KI die Gefahr einschätzen, verschiedene Gefahrenstufen bestimmen und entsprechende Warnungen ausgeben, um Gabelstaplerfahrer und Fußgänger zu warnen und Unfälle zu vermeiden.

KI und IoT-Automatisierung für die Sicherheit von Maschinen und Arbeitnehmern

Die gleiche Technologie kann auch zur Überwachung von Gefahren eingesetzt werden, wenn Mitarbeiter in der Nähe von Robotern, Kränen und anderen Maschinen arbeiten.

Trotz Schulungen und Ermahnungen werden Arbeitnehmer bei der täglichen Arbeit an Maschinen oft entspannt und bringen sich unbewusst in Gefahr.

KI-Systeme sind darauf trainiert, zwischen sicheren und unsicheren Ereignissen zu unterscheiden. Zum Beispiel, wenn sich ein Arbeiter zu nahe an einem Hochdruckventil befindet oder auf engem Raum mit sich bewegenden Maschinen arbeitet. Mithilfe von Computer Vision werden potenzielle Gefahren in Echtzeit erkannt. Kameras erfassen und sammeln Daten, erkennen die potenzielle Gefahr und schlagen Alarm.

Das maschinelle Lernen hilft der KI, bei der Arbeit zu lernen, so dass sie ihre Leistung kontinuierlich verbessert, wenn mehr Daten erfasst werden.

Die Maschinensicherheit wird in Übereinstimmung mit den Richtlinien zur Maschinensicherheit angewendet.

• Sicherheitsschalter, Schutztüren und Radargeräte werden eingesetzt, um Unfälle zu vermeiden und eine sichere Arbeitsumgebung zu schaffen.
• Es gibt jedoch 2 entscheidende Probleme, die das Risiko bei der Maschinennutzung mindern:

• Die Maschinensensoren werden nicht überwacht. Wenn die Sensoren beschädigt werden, entsteht ein erhebliches Risiko. Das Internet der Dinge kann zur Überwachung in Echtzeit und zur sofortigen Erkennung von Ausfällen genutzt werden.

  Die meisten gefährlichen Maschinen und Roboter arbeiten in sicheren Zellen. Wenn die Tür offen ist, hält die Maschine an. In vielen Fällen deaktivieren die Bediener diese Sensoren, um ihren täglichen Betrieb zu beschleunigen.

• Es gibt blinde Flecken. Sogar Radargeräte oder andere Sensoren werden eingesetzt, um tote Winkel abzudecken. Maschinen können anlaufen, wenn Bediener in einem toten Winkel etwas reparieren. TRUE-AI und Trio Mobil UWB-Technologie können eingesetzt werden, um Personen in solchen Situationen zu erkennen und die Maschine nicht anlaufen zu lassen.

  Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von TRUE-AI ist der Abruf von Echtzeit-Anwesenheitsdaten in Gefahrenzonen. Wenn ein Sensor ausfällt, kann TRUE-AI die Maschine stoppen und benachrichtigt den Administrator sofort, um den Sensor zu reparieren.

KI und IoT-Automatisierung für die Sicherheit von Laderampen

Laderampen können gefährliche Orte sein, wenn man die richtigen Vorsichtsmaßnahmen trifft. Ein Viertel aller Arbeitsunfälle ereignet sich in der Nähe von Verladestellen. Fachleute für Arbeitssicherheit schätzen außerdem, dass auf jeden Unfall fast 600 Beinaheunfälle kommen. Selbst wenn die Unternehmen geschult sind, müssen sie zusätzliche Sicherheitsvorkehrungen treffen, um ihre Mitarbeiter zu schützen.

Sicherheitskameras überwachen Maschineninteraktionen in der Nähe von Laderampen. Die KI kann automatisch erkennen, wenn Fußgänger in der Nähe sind, und Fahrer und Fußgänger vor drohenden Gefahren warnen. Bei Verstößen ertönen Alarmtöne mit der Aufforderung, die Zone sofort zu verlassen. Außerdem werden Warnleuchten ausgelöst, die von grün auf rot blinken, um die Fahrer auf die potenzielle Gefahr hinzuweisen.

Wenn der Fußgänger den Bereich verlässt und die Gefahr vorüber ist, schaltet die Ampel wieder auf Grün. Damit weiß der Fahrer, dass es sicher ist, den Anhänger anzudocken.

Einer der häufigsten Unfälle in der Nähe von Verladedocks ist das Einfahren von Anhängern, wenn die Arbeiter vergessen, die Räder mit einem Unterlegkeil zu blockieren, um eine Bewegung zu verhindern. AI-Kameras registrieren, wenn das Parken abgeschlossen ist, und kündigen an, den Unterlegkeil hinter die Räder zu legen.

Sobald der Unterlegkeil zwischen den Rädern platziert ist, wird er erkannt, so dass die Türen geöffnet werden können, um das Be- oder Entladen zu ermöglichen.

All dies geschieht automatisch, ohne dass die Fahrer oder Rampenarbeiter Ereignisse manuell auslösen müssen. Dies minimiert die Risiken menschlicher Fehler, mindert das Risiko für Mitarbeiter, die in der Nähe von Schwerlastfahrzeugen arbeiten, und sorgt für einen effizienten Arbeitsablauf mit KI-basierter IoT-Technologie.

Verringerung von Arbeitsunfällen und Verbesserung der Sicherheit am Arbeitsplatz

KI hat das Potenzial, Arbeitsunfälle erheblich zu reduzieren. Indem sie dazu beiträgt, das Risiko von Verstößen zwischen Maschine und Mensch zu verringern und die Sicherheit von Maschinen und Fußgängern zu verbessern, spielt KI eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der allgemeinen Sicherheit am Arbeitsplatz.

Trio Mobil bietet ein vollständig integriertes intelligentes Gebäudemanagementsystem mit industriellem IoT, maschinellem Lernen, Bildverarbeitung und künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Sicherheit am Arbeitsplatz und der Einhaltung von Vorschriften.

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