24. Februar 2025
Entdecken Sie, wie Computer Vision die Sicherheit im Lager erhöht, indem sie Gefahren erkennt, Kollisionen verhindert und den Schutz der Mitarbeiter rund um die Uhr verbessert.
Sicherheit und Effizienz sind in Lagern von entscheidender Bedeutung. Sie beherbergen häufig Gabelstapler, Förderbänder und automatisierte Systeme, die ständig in Betrieb sein müssen, und dabei kann es gelegentlich zu Unfällen kommen. So ist beispielsweise die Sicherheit von Gabelstaplern ein wichtiges Thema. Die Occupational Safety & Health Administration (OSHA) berichtet von schätzungsweise 61.800 leichten Verletzungen, 34.900 schweren Verletzungen und 85 Todesfällen pro Jahr.
Herkömmliche 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. Einfach ausgedrückt: Die Gewährleistung der Sicherheit in einem Lager erfordert eine ständige Überwachung, die für Menschen allein nicht leicht zu bewerkstelligen ist.
Computer Vision, ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), kann jedoch die Sicherheit in Lagerhäusern durch Echtzeitüberwachung und proaktive Gefahrenerkennung verbessern. Insbesondere können Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 die Erkennung von Objekten und Personen ermöglichen, um Aufgaben wie die Vermeidung von Kollisionen in Echtzeit zu unterstützen.
In diesem Artikel sehen wir uns genauer an, wie Computer Vision die Sicherheit in Lagern und die logistischen Abläufe verbessern kann.
Lagerhäuser sind schnelllebige Umgebungen, in denen Maschinen und Arbeiter in unmittelbarer Nähe zueinander arbeiten, was das Unfallrisiko erhöht. Die Gewährleistung der Sicherheit der Mitarbeiter ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere in überfüllten Bereichen, in denen die eingeschränkte Sicht das Risiko von Kollisionen erhöht. Gabelstapler, AGVs (Automated Guided Vehicles) und Hubwagen sind beispielsweise ständig in Betrieb, und ohne angemessene Überwachung können Kollisionen zwischen Geräten oder Mitarbeitern zu schweren Verletzungen führen.
Auch Förderbänder können ein Sicherheitsrisiko darstellen, wenn die Mitarbeiter nicht vorsichtig sind, insbesondere an Zugangsstellen 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. Wenn man sich dieser Risiken bewusst ist und sie in Echtzeit behebt, kann das Lager für alle Beteiligten sicher bleiben.
Eine der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit der Sicherheit in Lagern ist die eingeschränkte Sicht. Tote Winkel, Sichtbehinderungen und hohe Lagerregale machen es schwierig, Gefahren zu erkennen, bevor es zu Unfällen kommt.
Ausrutschen, Stolpern und Stürze sind häufige Risiken, insbesondere in geschäftigen Umgebungen. Darüber hinaus spielen menschliche Fehler, wie verzögerte Reaktionen, Fehleinschätzungen und Müdigkeit, bei Unfällen in Lagerhäusern weiterhin eine große Rolle, selbst wenn strenge Sicherheitsprotokolle vorhanden sind.
Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen wie Spiegel und Warnsignale können zwar hilfreich sein, sind aber davon abhängig, dass die Arbeiter die Gefahren bemerken und schnell reagieren. Im Gegensatz dazu verfolgt die computergestützte Bildverarbeitung einen proaktiven Ansatz, bei dem eine KI-gesteuerte Echtzeitüberwachung eingesetzt wird, um Risiken zu erkennen und Unfälle zu vermeiden, bevor sie auftreten.
Computer Vision hilft Maschinen, visuelle Daten zu analysieren und auf sie zu reagieren. Damit 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. Ermöglicht wird dies durch Computer-Vision-Modelle wie YOLO11, die Videobilder in Echtzeit analysieren können.
Insbesondere können Bildverarbeitungsaufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung, die von YOLO11 unterstützt werden, 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 Bediener auf potenzielle Gefahren hinweisen, so dass sie schnell handeln können, bevor es zu Zwischenfällen kommt.
Als Nächstes werden wir spezifische Computer-Vision-Anwendungen besprechen, die zur Verbesserung der Sicherheit in Lagern beitragen können. Wir gehen auch darauf ein, wie YOLO11 zur Verbesserung der Unfallverhütung und des Risikomanagements eingesetzt werden kann.
Bei der Objektverfolgung handelt es sich um eine Bildverarbeitungsaufgabe, bei der die Bewegung von Objekten kontinuierlich in Echtzeit überwacht wird. Im Gegensatz zur Objekterkennung, bei der Objekte in einem Einzelbild identifiziert und gekennzeichnet werden, folgt die Objektverfolgung diesen Objekten über mehrere Bilder hinweg, so dass das System die Bewegungsmuster analysieren und ihre Flugbahn vorhersagen kann.
In dynamischen Lagerumgebungen ist die Objektverfolgung besonders nützlich, wenn Gabelstapler, FTS, Hubwagen und sogar einzelne Pakete ständig in Bewegung sind. Indem sie verstehen, wie sich Objekte bewegen und interagieren, können Lagerhäuser ihre Sicherheit und Effizienz verbessern.
Die Objektverfolgungsfunktionen von YOLO11 erleichtern die Überwachung der Bewegung von Fahrzeugen und Geräten, die Vorhersage möglicher Kollisionen und die Ausgabe von Warnungen, wenn sich Objekte zu nahe kommen. Außerdem kann die KI-gestützte Tiefenschätzung die Abstandsberechnungen verbessern, wodurch Fehlalarme reduziert und die Genauigkeit von Kollisionswarnungen verbessert werden.
Neben der Verfolgung von Maschinen kann YOLO11 auch den Abstand zwischen den Paketen berechnen und so die richtigen Abstände für automatische Lager- und Bereitstellungssysteme sicherstellen. Wenn diese Technologie in Lagerverwaltungssysteme (LVS) integriert wird, kann sie Echtzeitwarnungen an die Bediener senden oder die Bewegungspfade dynamisch anpassen. Ein proaktiver Ansatz hilft, Unfälle zu vermeiden, und optimiert die Lagernavigation und die Bestandsorganisation.
Die Unterstützung von YOLO11 für die Posenschätzung kann die Sicherheit der Mitarbeiter verbessern, indem die Körperhaltung analysiert und ergonomische Risiken in Echtzeit erkannt werden. Bei der Posenschätzung wird die Skelettstruktur eines Arbeiters anhand von Schlüsselpunkten wie Gelenkpositionen und Gliedmaßenwinkeln abgebildet, um die Bewegungsmuster zu analysieren. Durch die Verfolgung dieser Punkte in Echtzeit kann das System feststellen, ob eine Körperhaltung sicher oder potenziell schädlich ist.
Auf diese Weise können die in YOLO11 integrierten Vision AI-Systeme unsichere Biegungen, unsachgemäße Hebetechniken und ermüdungsbedingte Körperhaltungen erkennen, die das Risiko von Überlastungsschäden erhöhen.
Wenn eine solche Bildverarbeitungslösung eine gefährliche Körperhaltung erkennt, kann sie Arbeiter oder Vorgesetzte sofort warnen und Korrekturmaßnahmen ermöglichen, bevor es zu Verletzungen kommt. Dies kann Verletzungen am Arbeitsplatz reduzieren, die Ergonomie verbessern und sicherere Hebe- und Bewegungspraktiken in Lagern fördern.
Umgefallene Paletten, verlegtes Inventar oder Schutt können in einem Lager ein Sicherheitsrisiko darstellen, wenn nicht schnell gehandelt wird. Die Objekterkennungsfunktionen von YOLO11 können helfen, indem sie den Boden kontinuierlich scannen und Hindernisse identifizieren, 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 ein Ausrutschen oder Schleudern des Gabelstaplers verursachen könnten. Durch die Analyse von Reflexionen und Oberflächentexturen kann das System zwischen sicheren und gefährlichen Bereichen unterscheiden und so Unfälle verhindern.
Die Personenerkennung sorgt für zusätzliche Sicherheit, indem sie sicherstellt, dass Notausgänge und Sicherheitswege frei bleiben. Wenn ein Hindernis wie eine Gruppe herumlungernder Personen erkannt wird, alarmiert das System das Personal, um Maßnahmen zu ergreifen. So können Organisationen die Sicherheitsvorschriften einhalten und Risiken in Notfallsituationen verringern.
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von Computer Vision für die Sicherheit im Lager
Wie bei jeder anderen Technologie gibt es jedoch auch bei der Implementierung von Bildverarbeitungslösungen bestimmte Einschränkungen zu beachten:
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 untereinander austauschen können. In einem Lager bedeutet dies, dass Geräte wie Gabelstapler, Roboter und Inventarsysteme in Echtzeit 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 sofort 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 Mitarbeitern zusammenarbeiten können. Mit Echtzeitdaten von IoT-Sensoren können automatisierte Systeme ihre Handlungen an das anpassen, was um sie herum geschieht, und so Sicherheitsrisiken verringern und Arbeitsabläufe verbessern. Diese Systeme können schnell auf Veränderungen in der Umgebung reagieren.
Die computergestützte Bildverarbeitung verändert das Sicherheitskonzept in Lagern, indem sie hilft, Unfälle zu vermeiden und Risiken zu verringern. Mit der weiteren Verbesserung dieser Systeme wird es in den Lagern eine genauere Erkennung, schnellere Verarbeitung und bessere Automatisierung geben.
Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 verbessern die Sicherheit in Lagern durch Aufgaben wie Objekterkennung und Posenschätzung noch weiter. Durch den Einsatz von Computer Vision für die Sicherheit von Gabelstaplern können Unternehmen Risiken reduzieren, die betriebliche Effizienz verbessern und sicherere Arbeitsumgebungen schaffen.
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