KI im Risikomanagement einsetzen
Generell eignet sich künstliche Intelligenz, um große Datenmengen zu sammeln, zu sortieren und auszuwerten. Also lässt sie sich bereits unterstützend einsetzen, wenn es darum geht, im Unternehmen potenzielle Gefährdungen zu erfassen und zu managen. Aber: Auch die menschliche Intelligenz muss ihren Teil dazu beitragen, damit es wirklich eine sichere Sache ist.
Unterstützung beim Sammeln der Ereignisse
Zum betrieblichen Risikomanagement gehört, sämtliche Arbeitsunfälle (einschließlich Beinahe-Unfälle) und andere gefährliche Situationen in einer Datenbank zu sammeln – auch als Grundlage, um die Gefährdungsbeurteilung durchzuführen und fortzuschreiben. Dies lässt sich mithilfe von KI effektiver gestalten, denn das „Computerhirn“ kann in einem enormen Tempo riesige Mengen an Daten auswerten, strukturieren und aufbereiten. Flüchtigkeitsfehler oder andere menschliche Missgeschicke können dabei nicht passieren. Auch bei der Analyse der Daten und der Entwicklung von Schutzmaßnahmen kann KI unterstützen.
Auf verlässliche Daten achten
Zu bedenken ist dabei, dass KI mit den in der Ereignisdatenbank vorhandenen Inhalten arbeitet. Diese Daten müssen also valide und umfangreich sein, um die Risikolage im Unternehmen auch wirklich widerspiegeln zu können. Das bedeutet: sämtliche sicherheitsrelevante Ereignisse erfassen und alle Beschäftigten dabei einbeziehen. Das Melden von Mängeln oder Risiken sollte also fest im Arbeitsschutz des Unternehmens verankert sein. Spezielle Software und Methoden wie eine standardisierte Mitarbeiterbefragung können dieses Prozedere vereinfachen und für eine solide Basis sorgen.
Anlagen mit KI überwachen
Im Rahmen des Risikomanagements lässt sich KI auch einsetzen, um automatisierte Anlageninspektionen durchzuführen und um Anlagen, Prozesse oder kritische Infrastrukturen zu überwachen. So können KI-Sensoren für den Zustand einer Maschine relevante Messdaten erfassen, etwa Druck, Temperatur, Geräusche und Ähnliches. Dies ermöglicht auch eine vorausschauende Instandhaltung – etwa um zu erkennen, wann eine Maschine gewartet oder repariert werden muss, noch bevor sie ausfällt. Um dies zu optimieren, kann die KI auch „aus Erfahrung lernen“, indem sie Daten von bereits zurückliegenden Schäden oder Störungen verwertet.
Aktuelle Machbarkeitsstudie der BAuA
Zunehmend komplexere Arbeitsumgebungen aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und Vernetzung von Arbeitsmitteln und die oft subjektive Sicht des Menschen erschweren die Risikobewertung. Darauf weist die Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA) hin. Auch dort sieht man daher prinzipiell das große Potenzial von KI. Inwieweit dies nach derzeitigem Stand der Technik erfolgreich umsetzbar ist, wird derzeit in einer Machbarkeitsstudie der BAuA untersucht, die plangemäß noch bis zum 30. Mai 2024 laufen soll. Berücksichtigt wird dabei auch, inwieweit sich die Ergebnisse auf verwandte Bereiche übertragen oder durch andere Akteure (z.B. die Arbeitsschutzaufsicht) nutzen lassen. Titel des Projekts: „Potenziale Künstlicher Intelligenz zur Risikoanalyse im betrieblichen Arbeitsschutz“ (Infos dazu auf www.baua.de)
