SiteAssist benötigte eine zuverlässige Methode zur Überprüfung der Einhaltung von Sicherheitsvorschriften auf großen Baustellen, wo manuelle Bildkontrollen zeitaufwändig, uneinheitlich und oft unzuverlässig waren.
Mithilfe von Ultralytics YOLO automatisierte SiteAssist die Bildüberprüfung, wodurch Compliance-Probleme in Echtzeit erkannt und Sicherheitsabläufe für Tausende von Benutzern und an verschiedenen Standorten optimiert werden konnten.
Auf Baustellen finden risikoreiche Tätigkeiten wie Hebevorgänge und Heißarbeiten statt, bei denen die Teams vor Arbeitsbeginn strenge Sicherheitsvorschriften befolgen müssen. Um diese Kontrollen zu bestätigen, laden die Arbeiter in der Regel Fotos als Nachweis über digitale Arbeitsabläufe hoch.
Die Überprüfung dieser Bilder ist jedoch nicht immer einfach. Sie können unklar, unvollständig oder manchmal irreführend sein, was es schwierig macht, festzustellen, ob die Sicherheitsanforderungen tatsächlich erfüllt wurden, insbesondere bei Großprojekten.
SiteAssist unterstützt diese Arbeitsabläufe über seine digitale Plattform mithilfe einer Kombination aus Tools und KI. Insbesondere werden Computer-Vision-Modelle wie YOLO Ultralytics eingesetzt, um hochgeladene Bilder zu analysieren. So kann die Plattform besser nachvollziehen, was vor Ort geschieht, ungültige Einreichungen kennzeichnen und potenzielle Probleme aufzeigen. Dies reduziert den manuellen Aufwand und ermöglicht es den Teams, einheitliche Sicherheitsstandards einzuhalten.
SiteAssist ist eine Plattform zur Arbeitssteuerung, die für Teams entwickelt wurde, die risikoreiche Tätigkeiten in den Bereichen Bauwesen, Infrastruktur und anderen kritischen Branchen verwalten. Sie ersetzt komplexe, papierbasierte Prozesse durch strukturierte digitale Arbeitsabläufe und unterstützt Aufgaben wie Aushubarbeiten, Heißarbeiten, Hebevorgänge und Arbeiten in beengten Räumen.
Unternehmen wie Balfour Beatty, Taylor Woodrow (VINCI), Skanska und HG Construction nutzen SiteAssist, um die Einheitlichkeit zu verbessern, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und einen reibungslosen Projektablauf sicherzustellen. Durch die Digitalisierung von Genehmigungen und Arbeitsabläufen hilft die Plattform den Teams, potenzielle Risiken zu erkennen und sicherzustellen, dass Sicherheitsanforderungen einheitlich angewendet werden.
Heute unterstützt SiteAssist Tausende von Mitarbeitern und verschafft den Teams einen besseren Einblick in den täglichen Betriebsablauf. Dank dieser verbesserten Transparenz haben die Teams mehr Kontrolle über die Sicherheitsprozesse.
Es ist nicht einfach, für Sicherheit und reibungslosen Ablauf auf Baustellen zu sorgen. Bei Großprojekten sind oft Tausende von Arbeitern an verschiedenen Standorten im Einsatz, die jeweils risikoreiche Aufgaben ausführen, für die vor Arbeitsbeginn strenge Sicherheitskontrollen erforderlich sind.
Um zu überprüfen, ob diese Kontrollen durchgeführt wurden, müssen die Mitarbeiter in der Regel Fotos als Nachweis in digitale Arbeitsabläufe oder Genehmigungssysteme hochladen. Die Überprüfung dieser Einsendungen ist jedoch nicht immer einfach.
Bilder können unklar, unvollständig oder manchmal irreführend sein, was es schwierig macht, zu überprüfen, ob die Sicherheitsanforderungen tatsächlich erfüllt wurden. Die Prüfer müssen jede Einreichung manuell überprüfen und dabei auf die richtige Ausrüstung, die korrekte Einrichtung und die allgemeine Konformität achten.
Mit steigender Anzahl von Anträgen wird dieser Prozess immer zeitaufwändiger und schwieriger, einheitlich zu handhaben. Gleichzeitig stützen sich viele Projekte nach wie vor auf papierbasierte Genehmigungen oder teilweise digitalisierte Arbeitsabläufe.
Dies verlangsamt die Genehmigungsverfahren, führt zu Engpässen und schränkt den Echtzeit-Einblick in die Aktivitäten vor Ort ein. Die Teams müssen unter Umständen persönlich nachfragen oder Kontrollen wiederholen, was zu weiteren Verzögerungen führt.
Mit zunehmendem Betriebsumfang erschweren diese Herausforderungen die Einhaltung einheitlicher Sicherheitsstandards und erhöhen das Risiko, dass Kontrollen übersehen oder verzögert werden.
SiteAssist vereinfacht Sicherheitskontrollen, indem es Genehmigungsabläufe mit einer Bildüberprüfung in Echtzeit kombiniert. Anstatt sich auf manuelle Überprüfungen zu verlassen, können Teams Bilder direkt vor Ort aufnehmen und hochladen, wobei jede Einreichung vor der Freigabe überprüft wird. So wird sichergestellt, dass Sicherheitskontrollen auch unter wechselnden Bedingungen einheitlich durchgeführt werden.
Hinter den Kulissen wird jedes hochgeladene Bild mithilfe vonYOLO analysiert, wobei Bildverarbeitungsaufgaben wie Objekterkennung und Bildklassifizierung genutzt werden, um zu erfassen, was sich vor Ort befindet.
Modelle wie Ultralytics wurden anhand der eigenen Datensätze von SiteAssist feinabgestimmt, die aus Bildern bestehen, die über die Plattform auf realen Baustellen gesammelt wurden. Dazu gehören rund 45 baubezogene Objekte, wie Feuerlöscher, Sicherheitsausrüstung, Gasflaschen sowie gängige Elektrowerkzeuge und Maschinen.
Das System identifiziert diese Objekte und prüft, ob alle erforderlichen Elemente sichtbar sind, wobei es alles markiert, was fehlt oder die erwarteten Kriterien nicht erfüllt. Es kann zudem fehlerhafte Einsendungen hervorheben, beispielsweise Bilder, die nicht unter realen Bedingungen vor Ort aufgenommen wurden. Über alle Einsendungen hinweg werden durchschnittlich 1,7 Objekte pro Bild erkannt; ohne Hintergrundbilder steigt diese Zahl auf 2,7, was die Dichte der relevanten Aktivitäten vor Ort verdeutlicht.
Hier sind einige Beispiele dafür, wieYOLO Ultralytics in SiteAssist eingesetzt werden:
YOLO Ultralytics bieten die Geschwindigkeit und Genauigkeit, die SiteAssist für die Bildvalidierung in der Praxis benötigt. Bilder können direkt beim Hochladen schnell verarbeitet werden, was die Durchführung von Sicherheitsprüfungen ohne Verzögerungen erleichtert.
Tatsächlich hat SiteAssist seit Januar 2025 über 770.918 Bilder mithilfe vonYOLO verarbeitet, dabei mehr als 1.302.315 Objekte erkannt und eine zuverlässige Leistung im großen Maßstab unter Beweis gestellt.
Das Python Ultralytics erleichtert zudem das Trainieren und Feinabstimmen von Modellen anhand von Daten, die aus realen Arbeitsabläufen vor Ort erfasst wurden. Das bedeutet, dass sich die Modellleistung kontinuierlich verbessern lässt, je mehr Daten im Laufe der Zeit erfasst werden.
Aus Sicht der Bereitstellung sind YOLO effizient und flexibel. SiteAssist verarbeitet Bilder derzeit im Rahmen seines Backends in der Cloud und verarbeitet Uploads von den Geräten der Mitarbeiter in Echtzeit. Gleichzeitig können die Modelle auch lokal auf den Geräten ausgeführt werden, wodurch zukünftige Anwendungsfälle unterstützt werden können, bei denen die Verarbeitung direkt vor Ort erfolgt.
Darüber hinaus lassen sich die Ultralytics YOLO dank der Unterstützung von Exportformaten wie ONNX ExecuTorch ohne zusätzlichen Aufwand in verschiedene Edge-Systeme integrieren. Dies bietet SiteAssist eine praktische und skalierbare Möglichkeit, seine Vision-AI-Workflows aufzubauen und zu erweitern.
Derzeit unterstützt SiteAssist rund 12.000 aktive Nutzer auf etwa 4.000 Geräten und ermöglicht so eine effiziente Skalierung von Sicherheitsabläufen für große, komplexe Projekte.
Durch die Einführung einer automatisierten Bildüberprüfung konnten die Teams die Abhängigkeit von manuellen Überprüfungen verringern und die Genehmigungsprozesse beschleunigen. Aufgaben, die zuvor wiederholte Kontrollen erforderten, lassen sich nun schneller validieren, wodurch die Arbeiten pünktlich beginnen können und Verzögerungen vermieden werden.
Die YOLO Bildanalyse hat zudem zu einer einheitlicheren Durchführung der Sicherheitskontrollen geführt. Die eingereichten Unterlagen werden strukturierter bewertet, wodurch es einfacher wird, fehlende Ausrüstung, künstliche Bilder oder unvollständige Kontrollen zu erkennen. Zu den seit Januar 2025 am häufigsten erkannten Objekten zählen über 283.000 Fahrzeuge und mehr als 201.000 Personen sowie fast 68.500 künstliche Bilder und über 55.000 Feuerlöscher.
Dadurch erhalten die Bauleiter einen besseren Überblick über die laufenden Arbeiten und können sich darauf verlassen, dass die Sicherheitsanforderungen eingehalten werden.
Darüber hinaus hat die Reduzierung des manuellen Papieraufwands dazu geführt, dass die Teams weniger Zeit mit Verwaltungsaufgaben verbringen und mehr Zeit vor Ort verbringen können. Dadurch laufen die Abläufe reibungsloser, und die Sicherheitsprozesse werden an den verschiedenen Standorten zuverlässiger.
Mit Blick auf die Zukunft untersucht SiteAssist den Einsatz von Edge-KI, umYOLO näher an dem Ort auszuführen, an dem die Daten vor Ort erfasst werden. Durch die direkte Bildverarbeitung auf den Geräten will das Team die Cloud-Kosten senken, den Datenschutz verbessern und die Entscheidungsfindung in Echtzeit unterstützen. Es ist geplant, diese Funktionen weiter auszubauen, um fortschrittlichere Sicherheits- und Betriebsabläufe in Echtzeit zu ermöglichen.
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Ultralytics YOLO sind Computer-Vision-Architekturen, die für die Analyse visueller Daten aus Bildern und Videoeingaben entwickelt wurden. Diese Modelle können für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung, Posenschätzung, Verfolgung und Instanzsegmentierung trainiert werdenUltralytics YOLO umfassen:
Ultralytics YOLO11 ist die neueste Version unserer Computer Vision Modelle. Genau wie seine Vorgängerversionen unterstützt es alle Computer-Vision-Aufgaben, die die Vision AI-Gemeinschaft an YOLOv8 zu schätzen gelernt hat. Das neue YOLO11 verfügt jedoch über eine höhere Leistung und Genauigkeit, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug und dem perfekten Verbündeten für reale Herausforderungen in der Industrie macht.
Welches Modell Sie verwenden sollten, hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab. Es ist wichtig, Faktoren wie Leistung, Genauigkeit und Bereitstellungsanforderungen zu berücksichtigen. Hier ist ein kurzer Überblick:
DieYOLO Ultralytics , wie YOLOv5 und YOLO11, werden standardmäßig unter der AGPL-3.0 vertrieben. Diese von der OSI genehmigte Lizenz ist für Studenten, Forscher und Enthusiasten gedacht. Sie fördert die offene Zusammenarbeit und verlangt, dass jede Software, die AGPL-3.0 verwendet, auch als Open Source angeboten wird. Dies gewährleistet zwar Transparenz und fördert die Innovation, ist aber möglicherweise nicht mit kommerziellen Anwendungsfällen vereinbar.
Wenn Ihr Projekt die Einbettung von Ultralytics Software und KI-Modellen in kommerzielle Produkte oder Dienstleistungen vorsieht und Sie die Open-Source-Anforderungen der AGPL-3.0 umgehen möchten, ist eine Unternehmenslizenz ideal.
Vorteile der Enterprise-Lizenz:
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