Wie Computer Vision die Sicherheit im Lager rund um die Uhr erhöht

Sicherheit und Effizienz sind entscheidend, wenn es um Lagerhäuser geht. Sie beherbergen oft Gabelstapler, Förderbänder und automatisierte Systeme, die ständig in Betrieb sein müssen, und da kann es schon mal zu Unfällen kommen. Die Sicherheit von Gabelstaplern ist zum Beispiel ein großes Problem. Die Occupational Safety & Health Administration (OSHA) berichtet von schätzungsweise 61.800 leichten Verletzungen, 34.900 schweren Verletzungen und 85 Todesfällen pro Jahr.

Traditionelle Sicherheitsmaßnahmen wie Warnschilder, Spiegel und manuelle Überwachung haben ihre Grenzen. Tote Winkel, menschliches Versagen und verzögerte Reaktionen können es schwierig machen, Unfälle zu verhindern, bevor sie passieren. Um die Sicherheit im Lager zu gewährleisten, ist eine ständige Überwachung erforderlich, die von Menschen allein nicht leicht zu bewerkstelligen ist.

Computer Vision, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), kann die Sicherheit in Lagern verbessern, indem es Echtzeitüberwachung und proaktive Gefahrenerkennung ermöglicht. Speziell Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLO11 können die Erkennung von Objekten und Personen ermöglichen, um z. B. Kollisionen in Echtzeit zu verhindern.

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In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie Computer Vision die Sicherheit im Lager und die logistischen Abläufe verbessern kann.

Die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Sicherheit im Lager

Lagerhäuser sind schnelllebige Umgebungen, in denen Maschinen und Arbeiter in unmittelbarer Nähe zueinander arbeiten, was das Unfallrisiko erhöht. Die Sicherheit der Beschäftigten ist von entscheidender Bedeutung, vor allem in überfüllten Bereichen, wo die eingeschränkte Sicht das Risiko von Zusammenstößen erhöht. Gabelstapler, AGVs (Automated Guided Vehicles) und Hubwagen sind beispielsweise ständig in Betrieb, und ohne angemessene Überwachung können Zusammenstöße zwischen den Geräten oder den Beschäftigten zu schweren Verletzungen führen.

Auch Förderbänder können ein Sicherheitsrisiko darstellen, wenn die Beschäftigten nicht aufpassen, vor allem an Zugängen oder bei loser Kleidung in der Nähe beweglicher Teile. Brückenkräne und Hebevorrichtungen müssen ebenfalls beachtet werden, da instabile Lasten oder mechanische Probleme zu Gefahren führen können. Sich dieser Risiken bewusst zu sein und sie in Echtzeit anzugehen, hilft, das Lager für alle sicher zu halten.

Eine der größten Herausforderungen in Bezug auf die Sicherheit im Lager ist die eingeschränkte Sicht. Tote Winkel, Sichtbehinderungen und hohe Lagerregale erschweren es, Gefahren zu erkennen, bevor es zu Unfällen kommt. 

Ausrutschen, Stolpern und Stürze sind häufige Risiken, besonders in geschäftigen Umgebungen. Darüber hinaus spielen menschliche Fehler wie verzögerte Reaktionen, Fehleinschätzungen und Müdigkeit immer noch eine große Rolle bei Unfällen in Lagerhäusern, selbst wenn strenge Sicherheitsprotokolle vorhanden sind. 

Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen wie Spiegel und Warnsignale können zwar helfen, sind aber davon abhängig, dass die Beschäftigten die Gefahren bemerken und schnell reagieren. Im Gegensatz dazu verfolgt die Computer Vision einen proaktiven Ansatz und nutzt KI-gesteuerte Echtzeitüberwachung, um Risiken zu erkennen und Unfälle zu verhindern, bevor sie passieren.

Wie Computer Vision die Sicherheit im Lager verbessert

Computer Vision hilft Maschinen, visuelle Daten zu analysieren und auf sie zu reagieren. Mit ihr können Bilder und Videos in Echtzeit verarbeitet werden, so dass Computer Vision-Lagersysteme Objekte erkennen, Bewegungen verfolgen und Unfälle verhindern können.

Im Vergleich zur manuellen Überwachung macht die KI-gestützte Automatisierung die Sicherheit im Lager effizienter und zuverlässiger. Möglich wird dies durch Computer-Vision-Modelle wie YOLO11, die Videoüberwachungen in Echtzeit analysieren können.

Insbesondere die von YOLO11 unterstützten Bildverarbeitungsaufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung können Hindernisse wie Gabelstapler, Hubwagen und falsch platziertes Inventar erkennen, um das Kollisionsrisiko in belebten Umgebungen zu verringern. 

Es kann auch eingesetzt werden, um Arbeiter zu erkennen und ihre Nähe zu Gabelstaplern und anderen Maschinen zu überwachen, um Unfälle zu vermeiden. Solche Vision-KI-Systeme können so programmiert werden, dass sie Echtzeitwarnungen ausgeben und die Beschäftigten auf potenzielle Gefahren hinweisen, damit sie schnell handeln können, bevor es zu Unfällen kommt.

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Die wichtigsten Anwendungen von YOLO11 in der Lagersicherheit

Als Nächstes gehen wir auf spezielle Bildverarbeitungsanwendungen ein, die zur Verbesserung der Sicherheit im Lager beitragen können. Wir gehen auch darauf ein, wie YOLO11 zur Verbesserung der Unfallverhütung und des Risikomanagements eingesetzt werden kann.

Objektverfolgung zur Kollisionsvermeidung

Die Objektverfolgung ist eine Aufgabe der Computer Vision, bei der die Bewegung von Objekten kontinuierlich in Echtzeit überwacht wird. Im Gegensatz zur Objekterkennung, bei der Objekte in einem einzigen Bild identifiziert und gekennzeichnet werden, verfolgt die Objektverfolgung diese Objekte über mehrere Bilder hinweg und ermöglicht es dem System, Bewegungsmuster zu analysieren und ihre Flugbahn vorherzusagen. 

In dynamischen Lagerumgebungen ist die Objektverfolgung besonders nützlich, wenn Gabelstapler, FTS, Hubwagen und sogar einzelne Pakete ständig in Bewegung sind. Wenn du verstehst, wie sich Objekte bewegen und interagieren, können Lagerhäuser ihre Sicherheit und Effizienz verbessern.

Die Objektverfolgungsfunktionen von YOLO11machen es einfach, die Bewegung von Fahrzeugen und Geräten zu überwachen, potenzielle Kollisionen vorherzusagen und Warnungen auszugeben, wenn sich Objekte zu nahe kommen. Außerdem kann die KI-gestützte Tiefenschätzung die Entfernungsberechnung verbessern, was Fehlalarme reduziert und die Genauigkeit der Kollisionswarnungen erhöht. 

YOLO11 kann nicht nur Maschinen verfolgen, sondern auch den Abstand zwischen den Paketen berechnen und so die richtigen Abstände für automatische Regalbediengeräte sicherstellen. Wenn diese Technologie in Lagerverwaltungssysteme (LVS) integriert wird, kann sie Echtzeitwarnungen an das Personal senden oder die Bewegungspfade dynamisch anpassen. Ein proaktiver Ansatz trägt dazu bei, Unfälle zu vermeiden und optimiert außerdem die Lagernavigation und die Bestandsorganisation.

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Posenabschätzungen können die Sicherheit der Arbeitnehmer erhöhen 

Die von YOLO11unterstützte Posenschätzung kann die Sicherheit von Arbeitnehmern verbessern, indem die Körperhaltung analysiert und ergonomische Risiken in Echtzeit erkannt werden. Bei der Posenschätzung wird die Skelettstruktur eines Arbeitnehmers anhand von Schlüsselpunkten wie Gelenkpositionen und Gliedmaßenwinkeln kartiert, um die Bewegungsmuster zu analysieren. Indem diese Punkte in Echtzeit verfolgt werden, kann das System feststellen, ob eine Körperhaltung sicher oder potenziell schädlich ist.

Auf diese Weise können Vision AI-Systeme, die in YOLO11 integriert sind, unsichere Biegungen, unsachgemäße Hebetechniken und ermüdungsbedingte Körperhaltungen erkennen, die das Risiko von Überlastungsschäden erhöhen. 

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Wenn eine solche Bildverarbeitungslösung eine gefährliche Körperhaltung erkennt, kann sie Arbeiter/innen oder Vorgesetzte sofort warnen und Korrekturmaßnahmen einleiten, bevor es zu Verletzungen kommt. So können Verletzungen am Arbeitsplatz reduziert, die Ergonomie verbessert und sicherere Hebe- und Bewegungspraktiken in Lagern gefördert werden.

Nutzung der Objekterkennung zur Gefahrenerkennung 

Umgefallene Paletten, verlegtes Inventar oder Schutt können in einem Lager ein Sicherheitsrisiko darstellen, wenn nicht schnell gehandelt wird. Die Objekterkennungsfunktionen von YOLO11können dabei helfen, indem sie den Boden kontinuierlich scannen und Hindernisse erkennen, die von menschlichen Aufsichtspersonen übersehen werden könnten.

Neben der Erkennung fester Objekte kann die Computer Vision auch zur Überwachung des Bodens eingesetzt werden, um verschüttete Flüssigkeiten zu erkennen, die zum Ausrutschen oder Schleudern von Gabelstaplern führen könnten. Durch die Analyse von Reflexionen und Oberflächentexturen kann das System zwischen sicheren und gefährlichen Bereichen unterscheiden und so helfen, Unfälle zu vermeiden.

Die Personenerkennung sorgt für zusätzliche Sicherheit, indem sie sicherstellt, dass Notausgänge und Sicherheitswege frei bleiben. Wenn ein Hindernis wie eine Gruppe herumlungernder Personen entdeckt wird, alarmiert das System das Personal, damit es Maßnahmen ergreift und hilft den Organisationen, die Sicherheitsvorschriften einzuhalten und die Risiken in Notfallsituationen zu verringern.

Das Für und Wider von Computer Vision in der Lagersicherheit

Hier sind einige wichtige Vorteile des Einsatzes von Computer Vision für die Sicherheit im Lager

• Skalierbarkeit: Mit YOLO11 integrierte Bildverarbeitungssysteme können in Lagern jeder Größe eingesetzt werden, von kleinen Lagereinrichtungen bis hin zu großen Distributionszentren, die sich an unterschiedliche betriebliche Anforderungen anpassen.
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• Maßgeschneiderte Schulungen für lagerspezifische Bedingungen: YOLO11 kann auf lagerspezifischen Datensätzen trainiert werden, um besondere Gefahren, Geräte und Arbeitsabläufe zu erkennen und die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern.
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• Ständige Überwachung und Kontrolle: Im Gegensatz zu menschlichen Aufsichtspersonen können Bildverarbeitungssysteme rund um die Uhr arbeiten und die Lageraktivitäten kontinuierlich überwachen, ohne dass es zu Ermüdungserscheinungen oder Aufmerksamkeitslücken kommt.

Wie bei jeder anderen Technologie gibt es jedoch auch bei der Implementierung von Computer Vision Lösungen gewisse Einschränkungen zu beachten: 

• Umweltbedingte Einschränkungen: Computer-Vision-Lagersysteme können mit schlechten Lichtverhältnissen, reflektierenden Oberflächen oder Blendung zu kämpfen haben, so dass eine Multi-Sensor-Fusion für eine bessere Genauigkeit erforderlich ist.
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• Integration mit Altsystemen: Bestehende Lagerautomatisierungsplattformen müssen möglicherweise modifiziert oder mit zusätzlicher Infrastruktur ausgestattet werden, um Computer Vision Modelle vollständig zu unterstützen.
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• Verdeckungen und tote Winkel: Objekte oder Beschäftigte können durch Geräte oder Regale verdeckt sein, was die Erkennungsgenauigkeit verringert. Um dies zu vermeiden, können die Kameras strategisch so platziert werden, dass sie alle Winkel abdecken und tote Winkel minimieren.

Die Zukunft der KI-gesteuerten Lagersicherheit

Die Zukunft der KI-gestützten Lagersicherheit und Gefahrenerkennung wird wahrscheinlich durch die Integration von IoT-Sensoren (Internet der Dinge) und 5G-Konnektivität geprägt sein.

IoT bezieht sich auf ein Netzwerk von Geräten wie Sensoren, Maschinen und Anlagen, die mit dem Internet verbunden sind und Informationen miteinander austauschen können. In einem Lager bedeutet das, dass Geräte wie Gabelstapler, Roboter und Inventarsysteme in Echtzeit miteinander kommunizieren und wichtige Daten über ihren Status oder ihre Bewegungen austauschen können. 

In Kombination mit 5G (der neuesten und schnellsten Drahtlostechnologie) können diese Systeme Informationen fast augenblicklich senden und empfangen, was die Gesamteffizienz und Reaktionsfähigkeit verbessert.

Dieses vernetzte System ermöglicht den Einsatz von Computer Vision, um sicherzustellen, dass Gabelstapler und Roboter reibungslos mit menschlichen Arbeitern zusammenarbeiten können. Mit Echtzeitdaten von IoT-Sensoren können automatisierte Systeme ihre Handlungen an das anpassen, was um sie herum passiert, und so Sicherheitsrisiken verringern und Arbeitsabläufe verbessern. Diese Systeme können schnell auf Veränderungen in der Umgebung reagieren.