Metallindustrie : Mit KI Arbeitsunfälle verhindern - "Digital Material Valley Styria"

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Heißer Stahl, tonnenschwere Metallteile, große Maschinen, elektrische Anlagen: Viele Arbeitsschritte in metallverarbeitenden Betrieben bergen ein hohes Unfallrisiko. Der steirische Forschungsverbund "Digital Material Valley Styria" will die Sicherheit am Arbeitsplatz erhöhen - mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI). Insgesamt werden drei Digitalisierungsprojekte gestartet.

Es wird geschweißt, gelötet, gefräst, lackiert, verladen - meistens geht alles gut, manchmal aber auch nicht. Technische Unfallursachen können durch bessere Sicherheitsausrüstungen immer stärker reduziert werden, Eile, Unachtsamkeit oder Unwissen sorgen aber auch dafür, dass ein Teil der Arbeitsunfälle weiterhin auf "menschliches Versagen" zurückzuführen ist. Jedenfalls ist es für metallverarbeitende Unternehmen wichtig zu erkennen, in welchen speziellen Bereichen die Präventionsarbeit weiter vorangetrieben werden soll.

Kooperation mit der Industrie

Das Forschungsnetzwerk "Digital Material Valley Styria" setzt mit einem seiner drei Startprojekte im Bereich der Digitalisierung genau hier an, hieß es am Mittwoch anlässlich des Pressegesprächs mit Wirtschafts- und Forschungslandesrätin Barbara Eibinger-Miedl (ÖVP) in Kapfenberg.

Im dem von der FH Joanneum geleiteten, interdisziplinären Projekt "Sichere und intelligente Arbeitsplätze" will man mit der Nutzung empirischer Daten österreichischer Industrieunternehmen sowie neuesten Methoden aus den Bereichen Statistik, Machine Learning und Künstliche Intelligenz die Unfalldaten und Informationen aus kritischen Situationen auf unfalltypische Auffälligkeiten und Muster untersuchen. Dabei können die Forscher auch auf Informationen aus Situationen von zwei Voestalpine-Standorten zurückgreifen. Die Erkenntnisse werden mit computergestützter Simulation visualisiert und anschließend unter die Lupe genommen. Projektpartner sind die FH Campus 02 und Joanneum Research.

Besondere Beachtung schenkt man den Beinahe-Unfällen und den vorausgehenden "unsicheren" Handlungen. Von Letzteren sei bekannt, dass bei 3.000 solcher Fälle 30 zu tatsächlichen Unfällen und einem schweren Unfall führen. Mit einer App setzt man in diesem Zusammenhang bereits auf Digitalisierung: Sie ermöglicht das direkte Melden von gefährlichen Situationen samt Foto.

"Mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Digitalisierung erwarten wir uns Warn- und Prognosesysteme, die Unfälle vermeiden", erklärte Franz Rotter, Vorstandsmitglied der Voestalpine AG und Präsident der ASMET (Austrian Society for Metallurgy and Materials), die den Forschungsverbund initiiert und gemeinsam mit dem Wirtschafts- und Forschungsressort des Landes ins Leben gerufen hat. Neben der ASMET gehören dem Verbund der Mobilitätscluster ACStyria, die FH Campus 02, die FH Joanneum, die Forschungsgesellschaft Joanneum Research und die TU Graz an. Darüber hinaus kooperiert man eng mit Unternehmen der Metallurgie und Werkstofftechnik.

"Ein weiterer Leuchtturm für die Steiermark"

Eibinger-Miedl sprach bei der Präsentation der Initiative in Kapfenberg über einen "weiteren Leuchtturm für die Steiermark als Forschungsland Nummer eins in Österreich". Aus ihrer Sicht habe der Forschungsverbund doppelte Bedeutung: "Weil seine inhaltlichen Schwerpunkte - Digitalisierung und künstliche Intelligenz - zentrale Zukunftsthemen abbilden, aber auch, weil die metallverarbeitende Industrie für die Steiermark einen herausragenden Stellenwert hat." Diese sei nach dem Fahrzeugbau der zweitgrößte Industriesektor des Landes mit rund 230 Unternehmen, die 900 Lehrlingen und weiteren rund 25.000 Beschäftigten Arbeit bieten.

Das Land Steiermark unterstützt die Bemühungen des neuen Forschungsverbundes und seiner ersten drei großen Projekte im Bereich der Digitalisierung und künstlichen Intelligenz mit jeweils 500.000 Euro. Neben Maßnahmen für eine sichere Arbeitsumgebung beschäftigen sie sich mit innovativen Messtechnologien zur Vermeidung von Produktionsfehlern sowie der Entwicklung einer auf künstlicher Intelligenz basierenden, weitgehend automatisierten metallografischen Analyse von Metalllegierungen. (apa/red)