Arbeitssicherheit und Effizienz in der Fertigung

Von Neural trainiertes Computer-Vision-Modell, das bei jeder beschäftigten Person das Vorhandensein oder Fehlen persönlicher Schutzausrüstung erkennt – Overalls, Handschuhe, Schutzbrillen, Masken und Gesichtsschilde – mit den bereits installierten Kameras. Jeder Verstoß löst eine Warnung mit Fotonachweis aus und fließt in Sicherheitskennzahlen nach Bereich, Schicht und Team ein.

So funktioniert es

1. 1Die Kameras (RTSP/IP) senden Bilder an den Inferenzserver vor Ort oder in der Cloud.
2. 2Das YOLO-Modell erkennt Personen und jedes PSA-Teil (oder dessen Fehlen) in Millisekunden.
3. 3Ein Tracker ordnet die Erkennungen jeder Person zu, um doppelte Warnungen zu vermeiden.
4. 4Bereichsregeln legen fest, welche PSA Pflicht ist (z. B. Helm und Weste auf der Baustelle).
5. 5Warnungen mit Foto gehen an die Sicherheitsfachkraft (Dashboard, E-Mail, WhatsApp, Webhook).

Vorteile

• Kontinuierliche Überwachung rund um die Uhr, ohne auf Rundgänge angewiesen zu sein.
• Fotonachweis jedes Vorfalls für Schulungen und Audits (Arbeitsschutzvorschriften, ISO 45001).
• Konformitätskennzahlen nach Bereich, Schicht und Team für gezielte Prävention.
• Weniger Unfälle, Ausfalltage und arbeitsrechtliche Risiken.
• Nutzt die vorhandene Kamerainfrastruktur (CCTV).

Statistik zu produktiver × unproduktiver Zeit an Arbeitsplätzen mit manueller Tätigkeit (Hände und Arme relativ zum Körper). Das System identifiziert keine Personen namentlich: Es misst das Tätigkeitsmuster am Arbeitsplatz, um Linienabtaktung, Teambemessung und kontinuierliche Verbesserung zu unterstützen.

So funktioniert es

1. 1Das Posenmodell verfolgt die Gelenke jeder beschäftigten Person, der Tracker hält die Identität jeder Person fest.
2. 2Die Bewegung wird an den Händen relativ zum eigenen Oberkörper gemessen, mit geglätteten Punkten und einer Totzone. Körperschwanken, Gewichtsverlagerung, Gehen, Kamerawackeln und kleine Tics zählen nicht als Arbeit.
3. 3Als produktiv zählt: mindestens 2 s etwas handhaben, mit Händen vom Körper entfernt und vor/über den Hüften, oder einen Arm beim Justieren über einem Teil/Werkzeug ausgestreckt halten.
4. 4Herabhängende Hände, Hände am Gesicht (Funkgerät, Handy) oder am Körper sowie Gesprächsgesten zählen als Pause.
5. 5Kurze Pausen zwischen Arbeitszyklen zählen als produktiv; ohne manuelle Tätigkeit über die eingestellte Zeit wird der ganze Zeitraum zur Leerlaufzeit.
6. 6Berichte nach Arbeitsplatz, Schicht und Zeitraum zeigen Engpässe und Potenziale.

Vorteile

• Kontinuierliche Zeitstudien, ohne Zeitnehmer und ohne Beobachtereffekt.
• Objektive Daten zur Bemessung von Teams und Schichten.
• Erkennung von Engpässen und Wartezeiten auf Material.

Die KI findet den Schornstein (oder die Abgasöffnung) und den austretenden Rauch, schneidet den genauen Umriss der Rauchfahne aus und analysiert ihre Farbpalette. Die Rauchfarbe zeigt die Verbrennungsqualität und was verbrannt wird: Weiß ist meist nur Wasserdampf; Dunkelgrau und Schwarz deuten auf unvollständige Verbrennung (Ruß); bläulich auf verbrennendes Öl; gelblich oder braun auf Schwefel oder NO₂. Die Schwärzung wird auf der Ringelmann-Skala gemessen, die auch Umweltbehörden verwenden.

So funktioniert es

1. 1Textgesteuerte Segmentierung (CLIPSeg): In jedem Bild markiert die KI, wo Rauch oder Dampf ist – ohne spezielles Training.
2. 2Textgesteuerte Erkennung (OWLv2) findet Schornsteine oder Abgasöffnungen und verwirft ähnliche Strukturen (Destillationstürme, Werksgebäude); die Mindestkonfidenz ist einstellbar.
3. 3Für die Analyse wird der Umriss der Rauchfahne verwendet (keine Box), damit Himmel, Gebäude und der Schornstein selbst die Farben nicht verfälschen.
4. 4Die Farben der Rauchfahne werden zu den 4 dominanten Farben gruppiert (k-Means im CIELab-Raum) und jede einem Farbton zugeordnet.
5. 5Schwärzung = wie nah der Rauch an Schwarz ist (0 % = Weiß, 100 % = Schwarz). Ringelmann-Skala = Schwärzung ÷ 20 (Stufen 0 bis 5).
6. 6Jeder Schornstein wird einzeln analysiert (der Rauch direkt darüber; Fackelflammen sind von der Farbanalyse ausgenommen). Die Kennzahlen zeigen den schlechtesten Schornstein.
7. 7Anhaltend dunkler Rauch (ab der eingestellten Ringelmann-Stufe) oder ungewöhnliche Färbung löst eine Warnung mit Angabe des Schornsteins und einem Bild des Moments aus.

Vorteile

• Rauchfarbe → wahrscheinliche Ursache: Dampf, Partikel, unvollständige Verbrennung, Öl, Schwefel oder NO₂.
• Automatische Ringelmann-Skala, wie bei Kontrollen verwendet (z. B. Grenzwert für schwarzen Dieselrauch).
• Kontinuierliche Nachweise für Umweltgenehmigungen und Auflagen (geltende Emissionsnormen).
• Sofortige Erkennung unvollständiger Verbrennung → Brennstoffeinsparung.

Automatische Erkennung von Wasser-, Öl-, Chemikalien- und Abwasserlecks über Kameras. Das System findet die Quelle, misst die betroffene Fläche und verfolgt ihre Entwicklung. Es löst Alarme zur Eindämmung aus, bevor das Problem Stillstände, Unfälle oder Umweltschäden verursacht.

So funktioniert es

1. 1Kameras überwachen kritische Bereiche (Pumpenhäuser, Tanks, Rohrleitungen, Rampen, Hallenböden).
2. 2Die Segmentierung per Text (CLIPSeg) markiert die Umrisse von Strahlen, Tropfen, Rinnsalen und Pfützen, ohne szenenspezifisches Training.
3. 3Bereiche, die eher nach Dampf oder Rauch aussehen, werden verworfen; das von Neural trainierte Modell verstärkt die Erkennung.
4. 4Das Leck wird in mindestens 3 von 5 aufeinanderfolgenden Frames bestätigt, damit Reflexionen keinen Alarm auslösen.
5. 5Die betroffene Fläche wird Frame für Frame gemessen, um eine Ausbreitung zu erkennen.
6. 6Alarme mit Bildern gehen an die Instandhaltung und an die Arbeitssicherheit.

Vorteile

• Früherkennung verringert Produktverluste und Maschinenstillstände.
• Verhindert Ausrutschen und Stürze, eine der häufigsten Unfallursachen.
• Vermeidet Bodenverunreinigung und Umweltstrafen.
• Verlauf für die vorausschauende Instandhaltung.

Virtuelle Zäune, die auf das Kamerabild gezeichnet werden, begrenzen gefährliche Bereiche (Arbeitsradius von Maschinen, Pressen, Brückenkräne, Rampen, spannungsführende Bereiche) oder gesperrte Bereiche (Lager, Perimeter). Betritt eine Person den Bereich, wird sofort ein Alarm ausgelöst, der auch Sirenen oder die Maschinenverriegelung aktivieren kann.

So funktioniert es

1. 1Die Nutzerin oder der Nutzer zeichnet den Bereich auf das Kamerabild (freies Polygon).
2. 2Der Detektor erkennt Personen und Fahrzeuge; die Position der Füße bestimmt die Anwesenheit im Bereich.
3. 3Jeder Zutritt erzeugt ein Ereignis mit Foto, Dauer und Uhrzeit.
4. 4Integrationen per Webhook/SPS ermöglichen es, Maschinen zu stoppen oder Signale auszulösen.

Vorteile

• Vermeidung schwerer und tödlicher Unfälle mit Maschinen und Fahrzeugen.
• In Minuten eingerichtet, ohne Bauarbeiten oder physische Sensoren.
• Nachweise für die Untersuchung von Vorfällen und Beinaheunfällen.

Schätzung der menschlichen Körperhaltung (17 Körperpunkte) für jede Person im Sichtfeld. Erkennt das System einen plötzlichen Wechsel vom Stehen zum Liegen – oder eine Person, die lange am Boden liegt –, alarmiert es sofort das Einsatzteam und verkürzt die Zeit bis zur Hilfe.

So funktioniert es

1. 1Das Posenmodell findet Schultern, Hüften, Knie und Knöchel jeder Person; der Tracker verfolgt jede Person.
2. 2Stehen: Beine gestreckt unter den Hüften (Knie über 140° und Füße deutlich unter den Hüften) – sich bücken, um etwas aufzuheben, zählt weiterhin als Stehen.
3. 3Sitzen: aufrechter Oberkörper, Oberschenkel fast waagerecht und Füße unter den Hüften (Stuhl, Bank, Bettkante). Geneigter Oberkörper mit gestreckten Beinen = halb liegend (Bett, Sessel).
4. 4Hocken/Knien: Knie stark gebeugt mit Hüften nah an den Fersen oder Körperhöhe deutlich niedriger als bei derselben Person im Stehen.
5. 5Am Boden: waagerechter Oberkörper, ohne dass die Beine den Körper tragen, oder Füße über den Hüften. Auf dem Boden sitzend: Hüften auf Höhe der Füße.
6. 6Die Messungen werden auf die Körpergröße der Person normiert, und die Haltung wird per Abstimmung über mehrere Bilder bestätigt, damit sie nicht flackert.
7. 7Sturz: Eine stehend gesehene Person erreicht den Boden mit schnellem Absinken der Hüften. Eine bereits am Boden liegend gefundene Person löst nach einigen Sekunden eine Warnung aus.
8. 8Eine Warnung mit Bild des Moments geht innerhalb von Sekunden raus; Sitzen, halb Liegen und Hocken lösen keinen Alarm aus.

Vorteile

• Drastisch kürzere Zeit zwischen Sturz und Hilfe („long lie“).
• Videoaufzeichnungen für Ursachenanalyse und rechtliche Verteidigung.
• Weniger visuelle Überwachungslast für das Pflegepersonal.

Automatische Analyse von Bildern und Videos aus Wärmebildkameras für vorausschauende Wartung und Sicherheit. Das System wandelt die Farbpalette in Temperatur um, findet Hotspots über dem Grenzwert und verfolgt den Trend – ohne bei jeder Inspektion auf die manuelle Auswertung durch einen Thermografen angewiesen zu sein.

So funktioniert es

1. 1Das farbige Wärmebild wird in Intensität zurückgerechnet (Umkehrung der Palette Ironbow/Rainbow/Graustufen).
2. 2Die Intensität wird anhand der an der Kamera eingestellten Skala in Temperatur umgerechnet.
3. 3Bereiche über dem Alarmgrenzwert werden segmentiert, markiert und verfolgt.
4. 4Mit radiometrischen Kameras lässt sich die absolute Temperatur direkt über das SDK des Herstellers auslesen.

Vorteile

• Vorausschauende Wartung – Fehler werden Wochen vor dem Ausfall erkannt.
• Vorbeugung elektrischer Brände.
• Kontinuierliche Inspektionen statt monatlicher Rundgänge.

Erkennung von Anwesenheit und Nutzung von Mobiltelefonen in Umgebungen, in denen sie aus Gründen der Sicherheit, Qualität oder Vertraulichkeit verboten sind, etwa an Produktionslinien, bei der Maschinenbedienung, in Reinräumen, bei Prüfungen und in Bereichen mit sensiblen Informationen.

So funktioniert es

1. 1Der Detektor erkennt in jedem Frame Personen und Handys.
2. 2Das Handy wird der nächstgelegenen Person zugeordnet (Hände/Gesicht).
3. 3Der Vorfall wird pro verfolgter Person mit der kumulierten Nutzungsdauer erfasst.

Vorteile

• Weniger Unfälle durch Ablenkung.
• Durchsetzung von Richtlinien zur Informationssicherheit.
• Objektive Aufzeichnungen für Feedback und Schulungen.

Gesichtsüberwachung von Fahrern und Bedienpersonal, um Anzeichen von Ermüdung und Sekundenschlaf zu erkennen – lange geschlossene Augen, steigender PERCLOS, häufiges Gähnen – mit Alarm vor Ort und Benachrichtigung der Leitstelle, bevor ein Unfall passiert.

So funktioniert es

1. 1Das Gesichtsnetz (468 Punkte) wird in jedem Bild berechnet.
2. 2Der EAR (Eye Aspect Ratio) misst die Augenöffnung mit einem personenbezogenen adaptiven Grenzwert.
3. 3PERCLOS gibt den Zeitanteil mit geschlossenen Augen an (NHTSA-Referenz für Schläfrigkeit).
4. 4Der MAR erkennt Gähnen; die Kombination der Signale ergibt wach, müde oder schläfrig.

Vorteile

• Verhindert Unfälle durch Schläfrigkeit – bis zu 20 % der schweren Verkehrsunfälle.
• Sofortige Warnungen am Arbeitsplatz und in der Leitstelle.
• Ermüdungskennzahlen pro Schicht für das Arbeitszeitmanagement.

Automatische Prüfung auf Schmuck – Ringe, Eheringe, Uhren, Armbänder, Ketten und Ohrringe – in Umgebungen, in denen er wegen biologischer Gefährdung, Produktkontamination oder mechanischer Sicherheit verboten ist. Der Detektor arbeitet mit offenem Vokabular: Neue Klassen lassen sich per Text ergänzen, ohne neues Training.

So funktioniert es

1. 1Der YOLO-World-Detektor erhält die Liste der Schmuckstücke in natürlicher Sprache.
2. 2Jedes Schmuckstück wird der Person zugeordnet, die es trägt.
3. 3Ein Verstoß löst eine Warnung mit dem Bildausschnitt als Nachweis aus.

Vorteile

• Nachprüfbare Einhaltung von Arbeitsschutzvorschriften und GMP.
• Weniger Kreuzkontamination und Produktrückrufe.
• Vorbeugung von Verletzungen durch Erfassen und Ringabrisse.