Vom Videomonitoring zum KI-Sicherheitsökosystem: Wie HSE-Daten zur Prävention von Vorfällen genutzt werden

Die Einführung digitaler Werkzeuge im Arbeitsschutz beschränkt sich häufig auf die Installation von Videokameras und eine grundlegende Erfassung von Vorfällen. Das wahre Potenzial der Daten entfaltet sich jedoch erst beim Übergang von der bloßen Registrierung von Verstößen zu einem proaktiven Ökosystem. In seinem Vortrag erläutert Alexander Bondarenko, Leiter HSE bei SSGPO (Teil der ERG-Gruppe), ausführlich die Erfahrungen bei der Transformation isolierter digitaler Lösungen in ein einheitliches KI-Ökosystem, das dem Unternehmen das Erreichen historischer Höchstwerte beim Betrieb ohne tödliche Arbeitsunfälle ermöglichte.

Evolution der Kontrolle: Von Drohnen bis zu Schulungsinhalten

Historisch verzeichnete das Unternehmen durchschnittlich fünf tödliche Unfälle pro Jahr. Der Wendepunkt war die Einführung angepasster internationaler Best Practices und eine umfassende Digitalisierung. Einer der ersten Schritte, der bereits 2016 umgesetzt wurde, war der Einsatz von Drohnen zur Überwachung von Arbeiten mit erhöhtem Gefährdungspotenzial. In der Praxis hat sich dieses Instrument als essenziell erwiesen: Im Jahr 2021 bemerkte ein Drohnenpilot rechtzeitig zwei Mitarbeiter, die im Schatten unter einer Böschung ruhten, an der Arbeiten stattfanden. Das Geräusch der Rotoren veranlasste sie dazu, die Gefahrenzone nur 12 Sekunden vor dem Einsturz der Gesteinsmasse zu verlassen.

Heute umfasst die technische Überwachung mehr als 1800 stationäre Kameras und etwa 500 Bodycams. Die riesige Menge an Videodaten liegt nicht als „totes Kapital“ auf den Servern, sondern wird in Schulungsmaterial umgewandelt. Jeden Monat erstellt die HSE-Abteilung kurze Videoclips, die sowohl Fehler als auch Beispiele für eine sichere Arbeitsausführung zeigen. Diese Inhalte werden vor Beginn jeder Schicht auf 200 TV-Bildschirmen in den Räumen für die Arbeitsunterweisung ausgestrahlt, was einen kontinuierlichen Mikrolernprozess schafft.

Künstliche Intelligenz im Verhaltensmanagement

Besondere Aufmerksamkeit widmet der Referent der Bewertung der Kommunikation zwischen Führungskräften und Arbeitern. Im Betrieb wurde ein System zur automatischen Analyse von Sicherheitskurzgesprächen und verhaltensbezogenen Dialogen eingeführt. Die Vorarbeiter zeichnen ihre Unterweisungen auf Diktiergerät auf, woraufhin Algorithmen die Qualität des Gesprächs nach einer zugelassenen Methodik bewerten.

Dank der Automatisierungswerkzeuge erhält die Führungskraft bereits nach 45 Sekunden ein strukturiertes Feedback: Das System hebt die Stärken des Dialogs sowie Bereiche mit Verbesserungspotenzial hervor. Die Daten werden mit Dashboards synchronisiert, was eine einheitliche Übersicht über alle Abteilungen ermöglicht.

Zur Vorbereitung junger Vorarbeiter auf die Durchführung von Sicherheitsaudits wurde ein spezialisierter elektronischer Coaching-Simulator entwickelt. In diesem System simuliert die künstliche Intelligenz verschiedene Mitarbeiterprofile — von loyal über widerstrebend bis hin zu fatalistisch eingestellt. Die Aufgabe des Vorarbeiters besteht darin, den Dialog so zu führen, dass der virtuelle Gesprächspartner zur Einsicht in die Risiken geführt wird.

Umfassende Beurteilung der Fahrermüdigkeit

Eine der verdeckten Gefahren im Betrieb bleibt die Ermüdung des Personals, die sich mit Standard-Atemalkoholtestern nicht feststellen lässt. Um dieses Problem zu lösen, entwickelte das Team ein Software-Hardware-Modul (PAM 60).

Das System bewertet die menschliche Reaktion mithilfe eines Lenkrads und Pedalen, indem es eine Minute lang Signale ausgibt. 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 des Systems liegt im Verzicht auf gemittelte Standardwerte. Das Modul sammelt Statistiken für jeden Mitarbeiter und vergleicht die aktuellen Werte mit seiner individuellen Basislinie. Weichen Reaktion und Pupillenparameter von der Norm ab, wird der Mitarbeiter nicht bestraft, sondern auf Hilfsaufgaben in der Werkstatt versetzt, wodurch das Unfallrisiko auf der Strecke ausgeschlossen wird.

Lokale KI-Tools und Datenschutz

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

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

Was Sie in diesem Vortrag erfahren:

• Wie lässt sich ein Ablauf zur Erstellung von Schulungsvideos auf der Grundlage von Bodycam-Aufnahmen aufbauen?
• Wie kann die Qualitätsbewertung verhaltensbezogener Sicherheitsdialoge mithilfe neuronaler Netze automatisiert werden?
• Wie lassen sich Pupillometrie und Reaktionstests für eine personalisierte Kontrolle der Fahrermüdigkeit nutzen?
• Wie setzt man KI-Simulatoren ein, um Führungskräfte in schwieriger Kommunikation mit dem Personal zu schulen?
• Wie stellt man autonome KI-Tools zur Untersuchung von Vorfällen bereit, ohne ein Datenleck zu riskieren?