Manche der wichtigsten Sicherheitssignale schaffen es nie in ein EHS-System. Jemand betritt einen unsicheren Gehweg. Ein Gabelstapler fährt zu nah an einem Fußgänger vorbei. Jemand vergisst für ein paar Sekunden die vorgeschriebene persönliche Schutzausrüstung. Ein Beinaheunfall passiert schnell, wird zur Normalität oder geht im Arbeitsalltag unter, bevor jemand Zeit hat, ihn zu melden.
Diese Lücke steht im Mittelpunkt der Europe IMPACT-Sitzung. Automatisierte Meldung von Beinaheunfällen mithilfe von Computer Vision KI, gemeinsam präsentiert mit HawkVision KIIm Mittelpunkt der Diskussion steht eine Herausforderung, die vielen EHS-Teams bekannt ist: Auf den Baustellen sind möglicherweise bereits Kameras vorhanden, aber das Filmmaterial wird oft erst dann ausgewertet, wenn etwas schiefgegangen ist.
Computer Vision mit KI verändert diese Rolle. Anstatt Kameras nur rückblickend zu nutzen, können Unternehmen ihre bestehenden Videoüberwachungsaufnahmen verwenden, um Frühindikatoren und potenzielle Sicherheitsrisiken in Echtzeit zu erkennen und so frühzeitig einzugreifen und Nachforschungen anzustellen. Der Nutzen liegt nicht nur in der Erfassung von mehr Ereignissen, sondern darin, sicherzustellen, dass die relevanten Sicherheitssignale in einen Arbeitsablauf einfließen, in dem EHS-Teams sie prüfen, priorisieren, untersuchen und entsprechende Maßnahmen ergreifen können.
Wie Subhash Sharma, Gründer und CEO von HawkVision AI, in der Sitzung erläuterte, besteht die Chance darin, „Nichteinhaltung von Vorschriften und Beinaheunfälle zu erfassen“, bevor sie sich zu etwas Ernsterem entwickeln. Dieser Ansatz transformiert die Meldung von Beinaheunfällen von einer manuellen Tätigkeit hin zu einem proaktiveren Sicherheitsanalyseprozess.
Die eigentliche Herausforderung: Erkennen, was Arbeiter möglicherweise nicht berichten
Die Meldung von Beinaheunfällen hängt stark davon ab, dass Menschen etwas bemerken, ihre Tätigkeit unterbrechen, sich die Details merken und sich die Zeit nehmen, einen Bericht einzureichen. Selbst in Unternehmen mit ausgeprägter Sicherheitskultur geschieht dies nicht immer.
Manche Ereignisse überschlagen sich. Manche Risiken werden so alltäglich, dass Teams sie nicht mehr als meldepflichtig ansehen. Manche Mitarbeiter sind möglicherweise zu beschäftigt, unsicher, ob etwas als Beinaheunfall gilt, oder zögern, ein Problem anzusprechen, wenn es ihnen im Moment unbedeutend erscheint.
Das bedeutet nicht, dass den Menschen die Sicherheit egal ist. Es bedeutet, dass der Meldeprozess nur einen Teil des Gesamtbildes erfasst.
Der Beitrag von HawkVision AI zu dieser Sitzung ist wichtig, da er genau diese Lücke schließt. Durch die Anwendung von Computer Vision AI auf vorhandenes Videomaterial von Überwachungskameras können Unternehmen definierte Sicherheitsereignisse erkennen, die sonst unentdeckt blieben, darunter unsichere Zustände, Verstöße gegen Vorschriften und potenzielle Beinaheunfälle.
Wenn diese Signale mit einer Software zur Meldung von Beinaheunfällen verknüpft werden, können sie über die reine Beobachtung hinausgehen und Teil eines strukturierten Sicherheitsworkflows werden.
Vorhandene Kameras in Sicherheitseingaben umwandeln
Einer der wichtigsten Punkte der Sitzung war, dass Organisationen nicht immer mit neuer Infrastruktur beginnen müssen. HawkVision AI ist so konzipiert, dass es mit bestehenden Überwachungskameras arbeitet und ausgewählte Kamerabilder in Echtzeit analysiert, um definierte Sicherheitsereignisse und potenzielle Beinaheunfälle zu erkennen.
Diese Anwendungsfälle können beispielsweise die Einhaltung der PSA-Vorschriften, die Interaktion zwischen Fußgängern und Fahrzeugen, die Einhaltung der Vorschriften für Gehwege, Personen, die unter hängenden Lasten arbeiten, die Nutzung von Mobiltelefonen, Verschüttungen, blockierte Zugangspunkte oder andere standortspezifische Risiken umfassen.
Die Möglichkeit ist praxisnah. EHS-Teams können mit einer begrenzten Auswahl an Kameras, Anwendungsfällen und Schwellenwerten beginnen und diese erweitern, sobald sich der Ansatz als nützlich erweist. Subhash beschrieb das Ziel als die Möglichkeit für Unternehmen, die Technologie einfach auszuprobieren, zu testen und einen Business Case zu erstellen, bevor sie eine breitere Einführung in Angriff nehmen.
Das macht Computer Vision AI weniger zu einem Zukunftskonzept und mehr zu einem operativen Werkzeug, das das tägliche Sicherheitsmanagement unterstützen kann.
Computer Vision KI durch Benchmark Gensuite nutzbar machen
Die bloße Erkennung eines Problems führt nicht zu einer Verbesserung. Eine Kamera kann zwar ein potenzielles Problem identifizieren, der eigentliche Nutzen ergibt sich aber erst aus den darauffolgenden Maßnahmen.
Hier kommt Benchmark Gensuite ins Spiel. Sobald HawkVision AI ein definiertes Sicherheitsereignis in Echtzeit erkennt, fließen die relevanten Ereignisdaten und Belege direkt in das Meldesystem von Benchmark Gensuite ein. Ein Warnhinweis wird automatisch erstellt und enthält wichtige Details wie Ort, Zeit, Anwendungsfall, Bildmaterial und gegebenenfalls Videokontext.
Von da an verläuft die Aufnahme in einem vertrauten Rahmen. EHS-WorkflowDie Teams können das Problem überprüfen, Verantwortlichkeiten zuweisen, die Ursachen untersuchen, bei Bedarf eskalieren, Korrektur- oder Präventivmaßnahmen erstellen und den Prozess abschließen.
Diese Verknüpfung ist wichtig, weil sie ein KI-erkanntes Signal in konkrete Maßnahmen umwandelt. Anstatt Sicherheitsinformationen in einem Kamerasystem oder einem separaten Dashboard zu speichern, können Teams diese innerhalb derselben Plattform verwalten, die sie bereits für Nachverfolgung, Verantwortlichkeit und Berichterstattung nutzen.
Falls weitere Maßnahmen erforderlich sind, können die Teams die Ergebnisse auch mit folgenden Punkten verknüpfen: Nachverfolgung von Korrekturmaßnahmen Damit die Nachbearbeitung nach der ersten Überprüfung nicht verloren geht.
Vermeidung von Datenüberlastung
Computer Vision und KI können die Transparenz erhöhen, doch mehr Transparenz erfordert auch eine bessere Priorisierung. Wenn ein System täglich Dutzende von unbedeutenden Beobachtungen erfasst, benötigen EHS-Teams eine Möglichkeit, sich auf die wichtigsten Ereignisse zu konzentrieren.
HawkVision AI kann definierte Sicherheitsereignisse in Echtzeit erkennen, während Benchmark Gensuite es EHS-Teams ermöglicht, diese Signale innerhalb ihrer etablierten Sicherheitsworkflows zu verwalten, zu priorisieren und darauf zu reagieren.
Dies verhindert, dass KI zu einer weiteren Quelle von Fehlalarmen wird. Ziel ist es nicht, die EHS-Teams mit Warnmeldungen zu überfluten. Vielmehr geht es darum, die richtigen Informationen mit der passenden Dringlichkeit bereitzustellen, damit die Teams kontextbezogen reagieren können.
Vertrauen schaffen in Bezug auf Datenschutz, Kultur und Sicherheit
Computer Vision und KI müssen sich auch in die Unternehmenskultur einfügen. Die Mitarbeiter müssen verstehen, dass die Technologie zur Verbesserung der Sicherheit eingesetzt wird und nicht zur Überwachung von Einzelpersonen.
Deshalb sind Datenschutz, Transparenz und gute Unternehmensführung unerlässlich. Subhash brachte es auf den Punkt: „Jeder Arbeitnehmer möchte sicher sein.“ Diese Unterscheidung ist wichtig, denn Sicherheitstechnologie gewinnt nur dann Vertrauen, wenn die Menschen ihren Zweck verstehen.
In der Sitzung wurden praktische Sicherheitsvorkehrungen hervorgehoben, wie die Verarbeitung von Videomaterial vor Ort, die Übermittlung nur relevanter Informationen über Sicherheitsereignisse und gegebenenfalls unterstützender Beweise sowie die Anwendung von Datenschutzmaßnahmen wie das Unkenntlichmachen von Gesichtern oder das Entfernen personenbezogener Daten.
Ziel ist es nicht, Menschen zu überwachen. Ziel ist es, Sicherheitsrisiken zu erkennen und bessere Präventionsmöglichkeiten zu schaffen.
Wenn Teams verstehen, dass Computer Vision AI als Sicherheitsnetz und nicht als Überwachungsinstrument eingesetzt wird, lässt sich die Einführung leichter unterstützen.
Beinaheunfälle bergen stets wertvolle Erkenntnisse – jedoch nur, wenn Unternehmen sie erkennen, dokumentieren und entsprechend handeln. HawkVision AI hilft dabei, Risiken zu identifizieren, die sonst unentdeckt blieben. Benchmark Gensuite unterstützt die Umwandlung dieser Signale in strukturierte Arbeitsabläufe, nachvollziehbare Folgemaßnahmen und ein tieferes Verständnis der Sicherheitslage.
Für Organisationen, die von reaktiver Risikoanalyse zu proaktiver Risikotransparenz übergehen wollen, liegt die Chance auf der Hand: Nutzen Sie die bereits vorhandenen Daten und verknüpfen Sie diese mit den Arbeitsabläufen, die den Teams helfen, Maßnahmen zu ergreifen.
Über HawkVision AI
HawkVision AI hat es sich zum Ziel gesetzt, die Arbeitssicherheit durch KI-gestützte Bildanalyse in Echtzeit zu revolutionieren. Die Plattform nutzt fortschrittliche Computer Vision und maschinelles Lernen zur Integration in bestehende Videoüberwachungssysteme. So unterstützt sie Unternehmen bei der Echtzeit-Erkennung von Sicherheitsrisiken, darunter Beinaheunfälle, Verstöße gegen die PSA-Vorschriften und Umweltrisiken. HawkVision AI bietet Echtzeit-Computer-Vision-Erkennung und automatisierte Sicherheitswarnungen. Relevante Ereignisinformationen und Beweise können in Plattformen wie Benchmark Gensuite zur Untersuchung, für Maßnahmen und zur Berichterstattung integriert werden.
Über Benchmark Gensuite
Benchmark-Gensuite® Benchmark Gensuite bietet KI-gestützte, erstklassige digitale Lösungen für Umwelt-, Gesundheits- und Arbeitsschutz (EHS), Nachhaltigkeit, Qualität und Risikomanagement für globale Unternehmen. Die cloudbasierte Plattform basiert auf einer einheitlichen Version und wird durch eine stetig wachsende Suite generativer KI-Tools ergänzt. Benchmark Gensuite ermöglicht über 4 Millionen Anwendern branchenübergreifend, Risiken proaktiv zu managen, Compliance sicherzustellen und die Performance zu steigern. Mit über 20 Jahren Branchenerfahrung, preisgekröntem Kundenservice und dem Engagement für kontinuierliche Innovation ist Benchmark Gensuite der zuverlässige Partner für Organisationen, die operative Exzellenz und strategische Wirkung anstreben.
