HyperAI超神经

Wenn es um Sicherheitsprobleme in der industriellen Produktion geht, können durch den Einsatz von maschinellem Lernen, dem Internet der Dinge und KI-Technologien die Bedingungen der Mitarbeiter und der Umgebung effektiv überwacht und die Zahl der Unfälle reduziert werden.

„Dass es hier zu einer Explosion kam, überrascht mich nicht. Große und kleine Probleme waren bereits zuvor aufgedeckt worden.“ sagte ein Ingenieur, der viele Kontakte zum Xiangshui Ecological Chemical Park hatte.

Der Schauplatz der Xiangshui-Explosion am 21. März

Am 21. März ereignete sich im Chemiewerk Xiangshui in Yancheng eine Explosion. Medienberichten zufolge kamen bei dem Unglück 78 Menschen ums Leben. Nur wenige Tage später ereignete sich in der Fabrik in Kunshan eine weitere Explosion, die bislang sieben Todesopfer forderte, was herzzerreißend ist.

Laut Statistik ereignen sich etwa alle 15 Sekunden 178 Arbeitsunfälle und jedes Jahr sterben mehr als 2,78 Millionen Menschen an arbeitsbedingten Krankheiten oder Verletzungen. Das US-Arbeitsministerium schätzt, dass sich die jährlichen Kosten im Zusammenhang mit Verletzungen und Erkrankungen am Arbeitsplatz auf insgesamt 170 Milliarden US-Dollar belaufen.

Dies sind schockierende Zahlen, die den enormen Schaden für die Arbeitnehmer und die hohen Kosten für die Unternehmen widerspiegeln.

Können diese Katastrophen vermieden werden, wenn die Unternehmen gute Inspektionen, ein gutes Umweltmanagement und gute Unfallverhütungsmaßnahmen durchführen und die Arbeitnehmer ihr Sicherheitsbewusstsein schärfen sowie ihre Abläufe standardisieren?

Aber es gibt kein Wenn und Aber.

Auf den Schmerz folgt die Aktion, um den nächsten Unfall zu verhindern.

In modernen Fabriken versucht KI mithilfe der IoT-Technologie bereits, den Status quo zu ändern.

Suche nach dem „Täter“, der den Unfall verursacht hat

Um Unfälle zu vermeiden, müssen wir zunächst die Unfallursachen verstehen. In einigen Untersuchungen wurden folgende fünf Gründe gefunden:

Menschliches Versagen: Abkürzungen, Selbstüberschätzung, mangelndes Training
Arbeiten auf der Grundlage unvollständiger Informationen
Missachtung von Sicherheitsvorschriften oder unsachgemäße Verwendung von Geräten
Arbeiten, während man sich aufgrund von Unwohlsein oder Schlafmangel müde fühlt
Mangelnde Vorbereitung

Im Wesentlichen lassen sich diese fünf Gründe in zwei Hauptkategorien unterteilen:

1. Interne Faktoren (Gesundheit der Arbeitnehmer, Vorbereitung und Schulung)

2. Externe Faktoren (Arbeitsbedingungen, Ausrüstung)

Um Sicherheitsprobleme zu lösen, müssen wir diese Faktoren genau verstehen.

Den „Urheber“ des Unfalls im Keim ersticken

Mithilfe von Technologien wie Computer Vision und dem Internet der Dinge können wir Betriebsmittel und die Umgebung in Echtzeit überwachen und frühzeitig warnen, bevor Unfälle passieren. Die spezifischen Anwendungsszenarien sind wie folgt:

1. Überwachen Sie den Gerätebetrieb und den Mitarbeiterstatus

Durch das Sammeln von Daten von Sensoren auf dem Gerät und das Erstellen verschiedener Szenarien kann der Algorithmus zwischen sicher und unsicher unterscheiden. Dies ermöglicht den Umgang mit ungewöhnlichen Situationen.

Darüber hinaus ist der Einsatz von IoT-Sensoren zur Verwaltung des Stromnetzes wirtschaftlich und effizient und kann durch Elektrizität verursachte Unfälle wirksam vermeiden. Beispielsweise kann das Erfassen von Daten zu Spannung, Stromstärke und Joule-Effekt Überladung, Stromausfälle und sogar Brände durch Kurzschlüsse verhindern, bei der Verarbeitung verschiedener Signale des Stromkreises helfen und anormale Aktivitäten erkennen.

Fabriken nutzen Sensoren, um Echtzeitdaten über Arbeiter und Umgebung zu sammeln und zu überwachen

Die Daten werden über tragbare Geräte (wie Helme, Jacken und Uhren) erfasst und mit Umgebungssensoren kombiniert, um die Gesundheit der Arbeiter und den Zustand ihrer Arbeitsumgebung sicherzustellen. Durch die Verfolgung körperlicher Gesundheitsindikatoren wie Herzfrequenz und Hauttemperatur können die Sensoren dazu beitragen, Mitarbeiter zu warnen, die Anzeichen von Stress oder anderen potenziellen Problemen zeigen, sodass vorbeugende Maßnahmen ergriffen werden können.

2. Umweltveränderungen beobachten

Wenn es Auslöser für einen Unfall gibt, kann die KI diesen auch rechtzeitig erkennen, indem sie viele andere Daten wie Kohlenmonoxidwerte, Wetterbedingungen, Temperatur und Vibration überwacht und Sicherheitsmaßnahmen ergreift, wenn die Daten abnormal sind.

Wenn Sensoren ein Gasleck, erhöhte Temperaturen oder unerwünschte Luftfeuchtigkeit feststellen, können die Arbeiten sofort eingestellt oder zumindest der Etagenleiter benachrichtigt werden.

Wärme- und Rauchmelder gehören mittlerweile zur Standard-Sicherheitsausrüstung in allen Industrieumgebungen. Diese können präventive Maßnahmen wie Infrarotkameras ergänzen. Wenn beispielsweise ein Gerät überhitzt und einen Brand auslöst, kann dies im Voraus durch eine Infrarotkamera erkannt und gestoppt werden, bevor es zu einem Großbrand kommt.

3. Automatisieren

In manchen gefährlichen oder langwierigen Situationen kann die Arbeit von automatisierten Geräten oder sogar Robotern erledigt werden, sodass die Arbeiter nicht in gefährlichen Umgebungen arbeiten müssen.

Der Einsatz von Robotermitarbeitern kann Unternehmen nicht nur dabei helfen, das Verletzungsrisiko ihrer Mitarbeiter zu verringern, sondern auch die Produktionseffizienz zu verbessern und die Produktionskosten zu senken. Zu den Robotern, die derzeit in der chemischen Industrie eingesetzt werden, zählen Feuerlöschroboter, Inspektionsroboter, Schweißroboter usw.

Auch Drohnen, autonome Fahrzeuge, können durch die Installation hochauflösender Sensoren die Umgebung abtasten und strukturelle Veränderungen erkennen. Dies ist insbesondere in Hochdruckumgebungen wie Kohlebergwerken, Salzbergwerken oder Ölförderstätten wichtig.

Wenn die Fabriken in Xiangshui und Kunshan mehr Roboter einsetzen würden, könnten mehr Arbeiter überleben.

KI kann helfen, Unfälle zu verhindern, aber es ist Zeit zu handeln

In Europa haben viele Unternehmen bereits das Smart-Park-Stadium betreten, aber zwischen uns und ihnen besteht noch immer ein großer Abstand. Ob es um Umweltschutz, Mitarbeiterschulung oder die Verbreitung moderner Technologien geht, wir müssen lernen.

Nation Waste, ein gewerbliches Abfallwirtschaftsunternehmen mit Sitz in Houston, ist eine Partnerschaft mit IBM eingegangen, um mithilfe tragbarer sensorbasierter Lösungen die Arbeitsumgebung zu überwachen, bestehende Unfälle und potenzielle Gefahren zu erkennen und rechtzeitig Feedback zu geben, um die Sicherheit der Arbeiter zu gewährleisten.

Smartvid.io, eine Medienverwaltungsplattform mit intelligenter Text- und Bilderkennung, nutzt maschinelles Lernen, um auf Baustellen aufgenommene Bilder und Videos automatisch zu scannen und Sicherheitsprobleme zu kennzeichnen. Es sammelt Daten von den Telefonen und der Projektmanagementsoftware der Außendienstmitarbeiter und nutzt maschinelles Lernen, um Sicherheitsprobleme zu analysieren und zu kategorisieren. So wird sichergestellt, dass Sicherheitsfachkräfte keine potenziellen Risiken auf der Baustelle übersehen.

Smartvid nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Bildern von Bauarbeitern

Das Projektvisualisierungsunternehmen SiteAware ist auf 3D-Visualisierung mit autonomen Drohnen zur Situationserkennung spezialisiert. Sie übernehmen Projektüberwachungs- und Baustellenmanagementfunktionen, indem sie Drohnen zum Scannen und Aufnehmen von Bildern auf der Baustelle verwenden. Aus diesen Bildern kann SiteAware 4D-Modelle erstellen, Änderungen am Modell automatisch erkennen und Logistikentscheidungen vor Ort, Standortuntersuchungen und Baustellenfortschrittsanalysen ermöglichen.

Der Anbieter mobiler Forschungs- und Entwicklungsrobotik Clearpath Robotics bringt Roboter auf Baustellen in der Hoffnung, alle schmutzigsten und tödlichsten Arbeiten zu automatisieren. Sie bieten eine Reihe von Wasser-, Luft- und Bodenrobotern an, die sich in engen und unsicheren Umgebungen zurechtfinden und gleichzeitig Daten über die aktuelle Umgebung sammeln, verfolgen und analysieren können. Mithilfe von maschinellem Lernen werden diese Fahrzeuge zu bestimmten Standorten geleitet und Bilddaten auf mögliche Mängel analysiert.

Die Industrieroboter von Clearpath Robotics können in einer Vielzahl von Umgebungen arbeiten, darunter an Land und im Wasser

Technologien wie das Internet der Dinge, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden unser Leben auf unglaubliche Weise verändern, und die Weiterentwicklung von EHS-Programmen bildet da keine Ausnahme. Berichten zufolge können Unternehmen mithilfe von Cloud-Software die Verletzungs- und Unfallrate um mehr als 50 % senken.

Im Hinblick auf die beiden jüngsten Explosionen haben wir erfahren, dass es bereits vor den Unfällen zahlreiche versteckte Gefahren gegeben hatte, die jedoch erst im Moment der Explosion rechtzeitig und vernünftig behoben wurden, als es zu spät war, etwas zu bereuen.

Obwohl die Technologie Fabriken dabei geholfen hat, Sicherheitsunfälle zu vermeiden, hat sie sich in heimischen Fabriken noch nicht durchgesetzt.

Um einen Schritt zurückzutreten: Auch wenn es mittlerweile populär geworden ist: Wenn Manager von etwas geblendet sind, werden sie wahrscheinlich selbst die genauesten und intelligentesten Erkennungs- und Warnsignale ignorieren.