Automatisiertes Safety Audit
Tools:
Computer Vision, Deep Learning, Generative KI, RPA
Wir haben auf Basis moderner KI‑Technologien ein automatisiertes Self-Safety‑Audit-System entwickelt. Dieses Projekt nutzt ein interaktives KI‑System, das Mitarbeitende im Produktionsumfeld in Echtzeit durch das Safety‑Audit führt. Über Sprach- oder Texteingabe beantwortet der/die Mitarbeiter:in Fragen, lädt Fotos hoch oder scannt QR‑Codes. Die KI analysiert die Antworten, fordert bei Bedarf ergänzende Informationen oder Bilder an und erstellt autonom einen vollständigen Auditbericht. So werden Inspektionen beschleunigt, Mängel frühzeitig erkannt und Verantwortlichkeiten klar zugewiesen
THEMA
Safety Audit
BRANCHE
Maschinenbau
PROJEKTDAUER
3 Monate
Herausforderung
Die traditionellen Lock‑out/Tag‑out‑Audits (LOTO) in der Fertigungsindustrie basieren auf manuellen Checklisten und erfordern, dass Sicherheitsbeauftragte jeden Standort besuchen. Das führt zu hohen Reisekosten, zeitaufwendiger Datenerfassung und häufig zu lückenhaften Informationen. Mitarbeitende vor Ort kennen die Prozesse am besten, sind aber oft unsicher, welche Daten im Audit wichtig sind. Zudem führen Sprachbarrieren und heterogene Dokumentationsformate zu unklaren Auditbefunden.
Ansatz
KI‑gestützter Audit‑Assistent: Mitarbeitende starten das Audit über eine Tablet- oder Smartphone‑App. Ein Voice- und Chat‑Assistent stellt Auditfragen in der Muttersprache des/der Mitarbeitenden und nimmt Antworten per Spracheingabe oder Text auf. Dank Speech‑AI versteht das System über 100 Sprachen und Industrie‑Jargon.
Intelligente Nachfragen: Die KI erkennt fehlende Informationen und hakt dynamisch nach – etwa durch gezielte Follow‑up‑Fragen oder die Aufforderung, ein Foto von einem Verriegelungsschloss hochzuladen. Computer Vision überprüft die Bilder sofort auf Vollständigkeit und Klassifikation (z. B. Anzahl der Schlösser, korrekte Tags).
Automatisierte Datenerfassung: Sprach‑ und Texteingaben werden in strukturierte Daten umgewandelt. Die KI verknüpft Antworten mit relevanten LOTO‑Schrittlisten und hinterlegten Standards. Bei Abweichungen fordert sie zusätzliche Belege an oder weist auf Richtlinien hin.
Self‑Service & Real‑Time Feedback: Mitarbeitende erhalten sofortiges Feedback zur Compliance und Hinweise zur Behebung kleinerer Mängel. Gleichzeitig wird ein Audit‑Trail erstellt, der im Hintergrund gespeichert wird. So kann die Zentrale den Auditverlauf nachvollziehen, ohne vor Ort zu sein.
Robustes Reporting: Nach Abschluss des Dialogs generiert die KI automatisch einen Auditbericht mit allen Antworten, Fotos und identifizierten Mängeln. Zuständige Abteilungen werden benachrichtigt, und Folgeaktionen lassen sich direkt aus dem Bericht ableiten.
Ergebnis
Starke Reduktion manueller Arbeit: Durch Sprachinteraktion und automatische Erfassung verringert sich die Auditdauer drastisch. In vergleichbaren Projekten konnten Inspektionen um 50 % verkürzt und manuelle Prozesse um 90 % reduziert werden .
Mehr Sicherheit und Compliance: Die KI deckt Mängel systematisch auf und stellt sicher, dass alle Schritte des LOTO‑Prozesses eingehalten werden. Werden Abweichungen gefunden, werden sofort korrekte Maßnahmen empfohlen.
Bessere Mitarbeitereinbindung: Mitarbeitende werden in ihrer Sprache befragt, was die Datenqualität und Akzeptanz erhöht. Das System lernt aus jeder Interaktion und verbessert kontinuierlich seine Nachfragen.
Skalierbarkeit und Mehrwert: Die Lösung ist modular und kann für unterschiedliche Fertigungsbereiche, Sprachen und Sicherheitsprozesse eingesetzt werden. So lassen sich weitere Self‑Audits (z. B. Umwelt‑ oder Qualitätsinspektionen) schnell integrieren.
100%
10.000+
99,9%
ZUFRIEDENHEIT
TRAININGSDATEN
VORHERSAGEGENAUIGKEIT
