Von der Videoüberwachung zum KI-Sicherheits-Ökosystem: Wie HSE-Daten zur Prävention von Arbeitsunfällen werden

Die Einführung digitaler Werkzeuge im Arbeitsschutz beschränkt sich häufig auf die Installation von Videokameras und eine einfache Erfassung von Vorfällen. Das wahre Potenzial von Daten entfaltet sich jedoch erst beim Übergang von der bloßen Dokumentation von Verstößen zu einem proaktiven Ökosystem. In seinem Vortrag erläutert Alexander Bondarenko, Head of HSE bei SSGPO (Teil von ERG), detailliert die Erfahrungen bei der Transformation isolierter digitaler Lösungen in ein einheitliches KI-Ökosystem. Dieser Ansatz ermöglichte es dem Unternehmen, historische Höchstwerte bei unfallfreien Arbeitszeiten ohne tödliche Arbeitsunfälle zu erreichen.

Evolution der Kontrolle: Von Drohnen bis zu Schulungsinhalten

Historisch verzeichnete das Unternehmen durchschnittlich fünf tödliche Arbeitsunfälle pro Jahr. Der Wendepunkt war die Einführung angepasster internationaler Best Practices sowie eine umfassende Digitalisierung. Einer der ersten Schritte, der bereits 2016 umgesetzt wurde, war der Einsatz von Drohnen zur Überwachung von Arbeiten mit erhöhter Gefährdung. In der Praxis bewährte sich dieses Instrument als essenziell: Im Jahr 2021 bemerkte ein Drohnenpilot rechtzeitig zwei Arbeiter, die im Schatten unter einer Abbaukante rasteten, an der gerade Arbeiten stattfanden. Das Geräusch der Rotoren veranlasste sie dazu, den Gefahrenbereich nur 12 Sekunden vor einem Gesteinsabgang zu verlassen.

Heute umfasst die technische Überwachung mehr als 1.800 stationäre Kameras und rund 500 Bodycams. Die riesige Menge an Videodaten liegt keineswegs ungenutzt auf den Servern, sondern wird in Schulungsmaterial umgewandelt. Jeden Monat erstellt die HSE-Abteilung kurze Videos, die sowohl Fehler als auch Best Practices für die sichere Ausführung von Aufgaben zeigen. Diese Inhalte werden vor jedem Schichtbeginn auf 200 TV-Bildschirmen in den Räumen für die Arbeitsanweisung ausgestrahlt, was einen kontinuierlichen Mikrolernprozess schafft.

Künstliche Intelligenz im Verhaltensmanagement

Besondere Aufmerksamkeit widmet der Referent der Bewertung der Kommunikation zwischen Führungskräften und Mitarbeitern. Im Unternehmen wurde ein System zur automatisierten Analyse von Sicherheitskurzunterweisungen und Verhaltensdialogen eingeführt. Die Schichtleiter zeichnen ihre Unterweisungen per Diktiergerät auf, woraufhin Algorithmen die Qualität des Gesprächs anhand einer festgelegten Methodik auswerten.

Dank der Automatisierungswerkzeuge erhält die Führungskraft bereits nach 45 Sekunden ein strukturiertes Feedback: Das System hebt die Stärken des Dialogs sowie Verbesserungspotenziale hervor. Die Daten werden mit Dashboards synchronisiert und erstellen eine einheitliche Übersicht für alle Abteilungen.

Um junge Schichtleiter auf die Durchführung von Audits vorzubereiten, wurde ein spezialisierter digitaler Coach-Trainer entwickelt. In diesem System simuliert die künstliche Intelligenz verschiedene Mitarbeiterprofile — von kooperativ über ablehnend bis hin zu fatalistisch eingestellt. Die Aufgabe des Schichtleiters besteht darin, das Gespräch so zu führen, dass dem virtuellen Gegenüber die Risiken bewusst werden.

Ganzheitliche Bewertung der Fahrermüdigkeit

Eine der verdeckten Gefahren im Betrieb bleibt die Ermüdung des Personals, die sich mit Standard-Atemalkoholprüfgeräten nicht feststellen lässt. Zur Lösung dieses Problems entwickelte das Team ein Hardware- und Softwaremodul (PAM 60).

Das System bewertet die menschliche Reaktionszeit mithilfe eines Gaming-Lenkrads und Pedalen, während über den Zeitraum einer Minute Signale gegeben werden. Gleichzeitig führt eine 4K-Kamera mit LED-Ring eine Pupillometrie durch — sie misst die Geschwindigkeit der Verengung und Erholung der Pupille bei Lichteinwirkung und erfasst Augenrötungen. Der wesentliche Unterschied dieses Systems ist der Verzicht auf pauschale Durchschnittsnormen. Das Modul sammelt Statistiken für jeden Mitarbeiter und vergleicht aktuelle Werte mit seiner individuellen Baseline. Weichen Reaktion und Pupillenparameter von der Norm ab, wird der Mitarbeiter nicht bestraft, sondern auf Hilfsaufgaben in der Werkstatt versetzt, wodurch das Risiko von Verkehrsunfällen im Einsatz ausgeschlossen wird.

Lokale KI-Werkzeuge und Datenschutz

Die Einführung generativer Modelle ist häufig mit Risiken des Abflusses vertraulicher Informationen verbunden. Um dies zu vermeiden, setzte das Unternehmen auf autonome Browser-basierte Offline-Anwendungen und lokale Sprachmodelle. Dies ermöglicht eine sichere Automatisierung komplexer Analysen:

• Unfalluntersuchung: Das System analysiert Audiobefragungen sowie Fallakten, erstellt automatisch einen Ursachenbaum, generiert ein Bow-Tie-Modell und bereitet Präsentationen vor.
• Wissensprüfung: Ein Multiagentensystem führt mündliche Prüfungen zu regulatorischen Anforderungen durch, stellt Fragen per Sprachausgabe und bewertet den Inhalt der Antworten prozentual.
• Erstellung von Vorschriften: Auf Grundlage ausgefüllter Prozesskarten generieren die Agenten vollständige Betriebsanweisungen in strikter Übereinstimmung mit den methodischen Vorgaben.

Was Sie in diesem Vortrag erfahren:

• Wie lässt sich eine Pipeline zur Erstellung von Schulungsvideos auf Basis von Bodycam-Aufnahmen aufbauen?
• Wie kann die Qualitätsbewertung von Verhaltensdialogen zur Arbeitssicherheit mithilfe neuronaler Netze automatisiert werden?
• Wie werden Pupillometrie und Reaktionstests für die personalisierte Müdigkeitskontrolle von Fahrern genutzt?
• Wie lassen sich KI-Trainer einsetzen, um Führungskräfte in der komplexen Mitarbeiterkommunikation zu schulen?
• Wie werden autonome KI-Werkzeuge für Unfalluntersuchungen ohne Risiko von Datenlecks bereitgestellt?