Stahlhersteller erreicht null Unfälle mit KI-basiertem Edge-Sicherheitssystem auf Basis von Computer Vision

Unser Team verbrachte zwei Wochen vor Ort, um die Kamerapositionen zu kartieren, bestehende Alarmsysteme zu analysieren und den genauen Ablauf der Kranbetriebe zu verstehen. Wir haben kritische Schwachstellen in der aktuellen Überwachungslösung identifiziert und die Verbindungsbeschränkungen in tiefen Produktionszonen dokumentiert.

Wir haben uns außerdem eng mit Vertretern der Gewerkschaften zusammengetan, um bereits im Vorfeld die Datenschutzbedenken zu lösen – und damit sichergestellt, dass die Gesichtsbeschattung von Tag eins an nicht verhandelbar sein würde.

Generische Modelle zur Erkennung von Schutzausrüstung waren nicht genau genug für die Bedürfnisse des Kunden. Ihre Schutzkappen hatten bestimmte Farbcodes – Gelb für die Bodenarbeiter, Orange für die Aufsichtsbeamten und Weiß für die Ingenieure – und das System musste zwischen diesen unterscheiden können.

Wir erhielten site-spezifische Trainingsdaten, einschließlich schwieriger Szenarien: schlechte Beleuchtung, Wasserdampf, die die Sicht behindert, und Mitarbeiter, die von Maschinen teilweise eingeschränkt werden. Das daraus resultierende YOLO-basierte Modell erzielte eine Erkennungsgenauigkeit von über 97% bei allen Arten von Schutzausrüstung.

Jede Gefahrenzone erhielt eine eigene FPGA-Verarbeitungseinheit, wodurch die Netzwerkverzögerung vollständig beseitigt wurde. Die Überwachungs-zu-Warnungs-Pipeline läuft innerhalb von weniger als 50 Millisekunden – 40 Mal schneller als die Cloud-Alternative, die der Kunde ursprünglich in Betracht gezogen hatte.

Wir haben das System mit der bestehenden MQTT-Infrastruktur und den SPS-Steuerungen der Anlage integriert, wodurch die automatische Stroboskopaktivierung und die Verlangsamung der Maschinen ohne Eingriff des Bedieners möglich ist.

Industrieumgebungen erfordern OT-sichere Sicherheitslösungen. Wir haben das System von Anfang an so konzipiert, dass es den IEC 62443-Standards entspricht – isolierte Netzwerksegmente, verschlüsselte Kommunikation von Edge-zu-Server und strenge Zugriffskontrollen.

Das System bestanden die strenge Prüfung durch einen Drittanbieter bereits bei der ersten Prüfung, was dem Kunden völligen Vertrauen für die weitere Ausweitung der Implementierung auf weitere Anlagen gab.