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KI für Baustellensicherheit: Gefahren früher erkennen und Schutzmaßnahmen gezielt organisieren

Von der Personenwarnung an Baumaschinen bis zur Auswertung von Baustellenbildern: Wie Bauunternehmen KI für konkrete Sicherheitsaufgaben auswählen und gemeinsam mit den Beschäftigten einführen.

Ein Radlader setzt zurück, während Beschäftigte den Fahrweg queren. An anderer Stelle verstellt eine Materiallieferung den Zugang zu einem Arbeitsbereich. Solche Situationen verlangen Aufmerksamkeit und eine gut organisierte Baustelle. Mit dem Baufortschritt ändern sich Wege, Arbeitsplätze und das Zusammenspiel der Gewerke. Schutzmaßnahmen müssen diesen Veränderungen folgen.

KI-gestützte Kamerasysteme können zusätzliche Informationen liefern. An einer Baumaschine erkennen sie Personen im erfassten Umfeld und warnen den Fahrer. Baustellenkameras lassen sich auf ausgewählte Merkmale auswerten, etwa auf Personen in gesperrten Bereichen oder ohne erkennbaren Schutzhelm. Ob daraus eine Schutzmaßnahme folgt, hängt von der Aussagekraft des Hinweises und der Reaktion der zuständigen Menschen ab.

Dieses Briefing erklärt, wie die Erkennung arbeitet und wie ihre Hinweise in die Sicherheitsorganisation eines Bauunternehmens eingehen. Reale Anwendungen zeigen Erfahrungen mit Maschinenassistenz, Kameraauswertung und Beschaffung. Der Markt- und Forschungsüberblick hilft, geeignete Werkzeuge und Partner zu finden. Bauleitung, Arbeitsschutz und Fuhrpark erhalten damit eine Grundlage, um eine passende Anwendung auszuwählen und gemeinsam mit den Beschäftigten zu erproben.

Auf dieser Seite

Das Wichtigste in 20 Sekunden

Was ist das?:: KI-Anwendungen erkennen Personen und sicherheitsrelevante Situationen in Kamerabildern und erzeugen daraus Warnungen oder Hinweise für die Verantwortlichen.
Warum relevant?:: Fahrwege und Arbeitsbereiche verändern sich mit dem Baufortschritt. Zusätzliche Warnungen unterstützen Maschinenführer und Sicherheitsverantwortliche dabei, Gefährdungen frühzeitig zu bemerken.
Wie hilft KI?:: Die Bildauswertung erkennt beispielsweise Personen oder Schutzhelme. Je nach Anwendung warnt das System den Fahrer direkt oder informiert Bauleitung und Arbeitsschutz.
Typische Anwendungen:: Personenwarnung an Radladern und Teleskopladern, Erkennung des Zutritts zu festgelegten Bereichen sowie Hinweise auf fehlende Schutzausrüstung.
Wichtig zu wissen:: KI ergänzt die bestehenden Schutzmaßnahmen. Zur Anwendung gehören eine geeignete Einrichtung, die Unterweisung der Beschäftigten und klar geregelte Reaktionen auf Hinweise.

Relevanz für die sechs Bauprozesse

Die Einordnung beschreibt den Bezug dieses Briefings zu den Bauprozessen. Sie bewertet keine Sicherheitswirkung einzelner Produkte.

Strategie & Projektentwicklung

Bauunternehmen legen Investitions-, Beschaffungs- und Organisationsentscheidungen für den Einsatz von Sicherheitsassistenz fest.

Quellen: 5, 9.

Planung & Design

Die Planung von Arbeitsbereichen und Verkehrswegen schafft den räumlichen Bezug für Personenwarnung und Sicherheitsbeobachtungen. Der Schwerpunkt des Briefings liegt auf deren Nutzung im Baustellenbetrieb.

Quellen: 1, 17.

Ausschreibung & Vergabe

Die Dandara-Anwendung zeigt, wie eine erprobte Assistenz als Ausstattungsanforderung für weitere Maschinenanmietungen festgelegt werden kann.

Quellen: 5.

Bauausführung & Baustellenmanagement

Maschinenführer, Bauleitung und Arbeitsschutz nutzen Personenwarnungen und Sicherheitsbeobachtungen direkt für Aufgaben auf der Baustelle.

Quellen: 2, 4, 3.

Betrieb & Instandhaltung

Das Briefing behandelt die Sicherheit während der Bauausführung und den Betrieb der dafür eingesetzten Assistenz. Sicherheitsanwendungen im späteren Gebäudebetrieb bilden ein eigenes Thema.

Quellen: 2, 4.

Rückbau & Kreislaufwirtschaft

Personenwarnung an geeigneten Erdbaumaschinen ist auch für entsprechende maschinengeprägte Rückbauarbeiten relevant. Die Einordnung betrifft den Schutz beim Arbeiten, nicht die Kreislaufführung von Baustoffen.

Quellen: 6, 1.

KI für Baustellensicherheit: Personenwarnung an Maschinen und Hinweise für die Bauleitung

KI-Personenerkennung warnt Maschinenführer unmittelbar; Hinweise aus Baustellenkameras unterstützen Bauleitung und Arbeitsschutz bei der Beurteilung konkreter Situationen.

Maschinenführer müssen den Fahrweg, die Ladung und das Umfeld ihrer Maschine im Blick behalten. Poliere koordinieren Tätigkeiten und Arbeitsbereiche; die Bauleitung organisiert die Ausführung. Fachkräfte für Arbeitssicherheit beraten die Verantwortlichen bei der Beurteilung von Gefährdungen und der Auswahl von Schutzmaßnahmen. In diesen Aufgaben kann die Auswertung von Kamerabildern helfen, auf bestimmte Situationen aufmerksam zu werden.

Das erste Einsatzfeld ist die Personenwarnung an Baumaschinen. Eine Kamera erfasst das Umfeld, ein KI-Modell wertet die Bilder auf Personen aus. Befindet sich eine erkannte Person innerhalb des eingestellten Warnbereichs, erhält der Fahrer ein Signal. Er kann dadurch auf jemanden aufmerksam werden, den er aus der Kabine schwer sieht. Voraussetzung ist, dass die Person im Kamerabild ausreichend erkennbar ist.

Das zweite Einsatzfeld ist die Beobachtung ausgewählter Situationen auf der Baustelle. Eine Bildauswertung kann beispielsweise kennzeichnen, dass eine Person einen festgelegten Bereich betritt oder im Bild keinen erkennbaren Schutzhelm trägt. Der Hinweis geht an einen vereinbarten Empfänger, etwa den zuständigen Polier. Dieser klärt, was vor Ort geschieht und ob Handlungsbedarf besteht. Dafür müssen Kamerabild, Baustellenbereich und Zuständigkeit zusammenpassen.

Zwei Einsatzfelder im Vergleich 1, 2, 4

Einsatzfeld	Was liefert das System?	Wie wird daraus eine Handlung?
Personenwarnung an der Maschine	Ein optisches oder akustisches Signal bei einer erkannten Person im Warnbereich.	Der Maschinenführer reagiert unmittelbar nach dem vorgesehenen und eingeübten Ablauf.
Auswertung von Baustellenbildern	Einen Hinweis auf ein festgelegtes Merkmal oder Ereignis, gegebenenfalls mit Bild, Ort und Zeitpunkt.	Die zuständige Person beurteilt die Situation und veranlasst bei Bedarf eine Schutzmaßnahme.

Eigene Darstellung auf Grundlage der Systembeschreibung von Blaxtair, des BauPortal-Praxisberichts und des viAct-Anwendungsberichts.

Für die Auswahl ist damit die konkrete Gefährdung maßgeblich: Soll ein Fahrer vor Personen hinter einem Radlader gewarnt werden? Oder soll die Bauleitung erfahren, dass Beschäftigte einen gesperrten Zugang nutzen? Aus der Aufgabe ergeben sich der nötige Erfassungsbereich, die Empfänger und die Zeit, die für eine Reaktion zur Verfügung steht. Eine Kamera mit Überblick über das Baufeld erfüllt andere Anforderungen als ein Warnsystem an einer fahrenden Maschine.

Beide Anwendungen sind in die bestehende Sicherheitsorganisation einzubinden. Dazu gehören beispielsweise getrennte Verkehrswege, abgestimmte Arbeitsverfahren und Unterweisungen. Der Arbeitgeber muss geeignete Schutzmaßnahmen festlegen und deren Wirksamkeit überprüfen. Die KI liefert innerhalb dieser Organisation zusätzliche Informationen. Wie zuverlässig und rechtzeitig sie das leisten kann, hängt zunächst von der technischen Erkennung ab.

Quellen: 1, 2, 4, 9, 17, 22.

Personenerkennung an Baumaschinen: Wie aus Kamerabildern eine Warnung für den Fahrer wird

Eine Personenwarnung unterstützt den Fahrer, wenn Kameras den Arbeitsbereich ausreichend erfassen, das Modell Personen erkennt und das Signal rechtzeitig und verständlich ankommt.

Bei großen Baumaschinen schränken Aufbau, Anbaugerät oder Ladung die Sicht aus der Kabine ein. Kameras können zusätzliche Ansichten auf einen Bildschirm übertragen. Die KI-Personenerkennung wertet diese Bilder automatisch aus: Sie sucht nach Bildmerkmalen von Personen und löst unter den eingestellten Bedingungen eine Warnung aus. So erhält der Fahrer einen zusätzlichen Hinweis, während er Maschine und Arbeitsvorgang beobachtet.

Beim System Blaxtair Origin verarbeitet eine Recheneinheit die Kamerabilder direkt an der Maschine. Wird eine Person in der definierten Warnzone erkannt, gibt das System einen optischen und akustischen Alarm aus. Welche Bereiche erfasst werden, hängt unter anderem von Zahl, Position und Ausrichtung der Kameras ab. Die Montage und die Einstellung der Warnzone müssen deshalb zur Maschine und zu ihrem Einsatz passen.

Die Technik sieht dabei nur das, was die Kamera erfassen kann. Vollständig verdeckte Personen bleiben für eine rein kamerabasierte Erkennung unsichtbar. Bei teilweise verdeckten oder gebückt arbeitenden Menschen muss das Modell mit anderen Bildmerkmalen auskommen als bei einer frei stehenden Person. Licht, Kleidung und Hintergrund verändern diese Merkmale zusätzlich. Eine Untersuchung von Construction Future Lab und der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA) befasste sich deshalb mit der Erkennung in unterschiedlichen Situationen im Gefahrenbereich von Baumaschinen. Für die Beschaffung folgt daraus: Eine allgemeine Angabe zur Erkennungsleistung reicht zur Beurteilung des vorgesehenen Einsatzes nicht aus.

Auch ein zutreffender Alarm muss in der Kabine verständlich ankommen. Der Fahrer muss erkennen können, worauf sich das Signal bezieht, und wissen, wie er reagieren soll. Häufige unpassende Warnungen können die Aufmerksamkeit für die Signale mindern. Umgekehrt zeigt eine Liste ausgegebener Alarme nicht, welche Personen unerkannt geblieben sind. Die Erprobung muss deshalb sowohl die Erkennung als auch den Umgang mit den Warnungen im Arbeitsablauf betrachten.

Beim Fernwärmetunnelbau in Hamburg erprobte Implenia eine Personenwarnung am Radlader. Maschineningenieur Uwe Stenner berichtet im BauPortal-Interview, dass die Beschäftigten mit den akustischen Signalen zurechtkamen. Verbesserungsbedarf sah er bei der optischen Warnung und bei der schwingungsempfindlichen Kamera. Das Beispiel zeigt, wie Montage und Signalgebung den praktischen Wert der Assistenz mitbestimmen.

Für bestimmte Erdbaumaschinen fördert die BG BAU kamerabasierte Personenerkennung unter festgelegten technischen Voraussetzungen. Ihre Anforderungen bieten einen Bezugspunkt für die Beschaffung; die Eignung für die konkrete Maschine und Aufgabe ist zusätzlich zu prüfen. Ob eine Maschine bei einer erkannten Person automatisch bremst, hängt von einer gesonderten, für die jeweilige Maschine vorgesehenen Funktion und Integration ab.

Bei der Maschinenassistenz steht damit eine eng umrissene Aufgabe im Mittelpunkt: eine Person im Warnbereich erkennen und den Fahrer erreichen. Die Auswertung von Baustellenkameras wirft darüber hinaus die Frage auf, welche Bedeutung ein sichtbares Merkmal für die gerade ausgeführte Arbeit hat.

Quellen: 1, 2, 6, 8, 10.

Baustellenbilder mit KI auswerten: Von erkannten Personen zur Beurteilung einer Gefährdung

KI kann Personen und Schutzausrüstung im Bild erkennen; für die Beurteilung einer Gefährdung müssen die Verantwortlichen Tätigkeit und Bedingungen vor Ort berücksichtigen.

Auf Baustellen werden Kameras bereits für unterschiedliche Zwecke eingesetzt. Geeignete Aufnahmen lassen sich auch automatisiert auf festgelegte Merkmale untersuchen: Ist in einem bestimmten Bereich eine Person zu sehen? Ist ein Schutzhelm erkennbar? Gibt es Anzeichen für Rauch oder Feuer? Jede dieser Aufgaben stellt eigene Anforderungen an Kamera, Bildqualität und Auswertung. Ob vorhandene Kameras dafür geeignet sind, muss anhand der jeweiligen Beobachtungsaufgabe geprüft werden.

Technisch beginnt die Auswertung häufig mit einer Objekterkennung. Das KI-Modell bestimmt beispielsweise, wo sich eine Person oder ein Helm im Bild befindet. Weitere Verarbeitungsschritte ordnen die erkannten Objekte einander oder einem festgelegten Bildbereich zu. Daraus kann der Hinweis entstehen, dass eine Person ohne erkennbaren Helm einen bestimmten Bereich betreten hat. Ein nicht sichtbarer Helm kann allerdings auch auf eine Verdeckung oder eine ungeeignete Perspektive zurückgehen.

Zur Beurteilung gehört deshalb Wissen, das im Bild allein fehlen kann. Welche Schutzausrüstung erforderlich ist, ergibt sich aus Tätigkeit und Gefährdung. Welche Bereiche gesperrt sind, richtet sich nach der aktuellen Baustellenorganisation. Die Auswertung muss mit diesen Vorgaben eingerichtet und bei Änderungen überprüft werden. Wird ein Verkehrsweg verlegt, kann eine unverändert hinterlegte Bereichsgrenze zu unpassenden Meldungen führen.

Bei Alliad wird die KI-Auswertung vorhandener Kamerabilder auf einer Gesundheitsbaustelle in Côte d’Ivoire eingesetzt. Die Anwendung von viAct beobachtet unter anderem Schutzausrüstung und den Zutritt zu festgelegten Bereichen. Der im Anbieterbericht zitierte QHSE-Leiter beschreibt, dass sein Team dadurch früher auf mögliche Regelabweichungen aufmerksam wird. QHSE bezeichnet die Aufgaben Qualität, Gesundheit, Sicherheit und Umwelt.

Bildbeschreibungen brauchen eine fachliche Prüfung

Bild-Sprach-Modelle gehen über die Erkennung einzelner Objekte hinaus. Sie verarbeiten Bilder und Sprache gemeinsam und können eine Aufnahme beschreiben oder Fragen dazu beantworten. Für die Sicherheitsarbeit ist etwa interessant, ob sie erkennen, dass eine Person unter einem Bauteil oder nahe einer Baumaschine arbeitet. Eine sprachlich überzeugende Beschreibung setzt jedoch voraus, dass die räumliche Anordnung richtig erfasst wurde.

Chen und Zou fanden in ihren Tests insbesondere Schwierigkeiten bei räumlichen Beziehungen und der Verortung von Sicherheitsverstößen. Ein weiterer Ansatz von Adil und Kollegen verbindet die Objekterkennung mit kleineren Bild-Sprach-Modellen. Zunächst werden Personen und Maschinen lokalisiert; diese Informationen lenken anschließend die Auswertung des Sprachmodells auf die erkannten Objekte. Für die Auswahl kommt es deshalb auf die konkrete Aufgabe an: Einen Helm im Bild zu finden und eine komplexe Arbeitssituation zu erklären verlangen unterschiedliche Auswertungen.

Für Unternehmen bleibt eine klar beschriebene Beobachtungsaufgabe der Ausgangspunkt, etwa der Zutritt zu einem gesperrten Arbeitsbereich. Daran lässt sich prüfen, ob die Kamera den Bereich ausreichend zeigt und die Auswertung brauchbare Hinweise liefert. Anschließend muss feststehen, wer diese Hinweise erhält, die Lage vor Ort klärt und gegebenenfalls handelt.

Quellen: 4, 7, 12.

Vom Sicherheitshinweis zur Schutzmaßnahme: Zuständigkeiten und Bearbeitung organisieren

Eine zuständige Führungskraft beurteilt die gemeldete Situation und veranlasst nötige Schutzmaßnahmen; Software unterstützt die Weitergabe, Bearbeitung und Rückmeldung.

Eine Warnung am Radlader erreicht den Menschen, der die Maschine gerade steuert. Bei einem Hinweis aus einer Baustellenkamera ist die Zuständigkeit weniger unmittelbar: Der Empfänger muss den betroffenen Bereich kennen und klären können, was dort geschieht. Vor dem Einsatz ist daher festzulegen, welche Meldung an wen geht und wie dringende Hinweise behandelt werden. Eine Meldung in einer Übersicht hilft wenig, wenn niemand ihre Bearbeitung übernimmt.

Ein brauchbarer Hinweis nennt Ort, Zeitpunkt und Beobachtung. Er sollte beispielsweise erkennen lassen, welcher Zugang betreten wurde und warum dies eine Prüfung erfordert. Eine passende Bildansicht kann die Einordnung erleichtern. Die KI übernimmt dabei die Bildauswertung; die Weiterleitung, Zuweisung und Dokumentation können gewöhnliche Softwarefunktionen leisten. Für den Betrieb zählt, dass diese Schritte zusammenpassen.

So wird aus einer Beobachtung eine bearbeitete Sicherheitsaufgabe 3, 9, 17

Erfassen: Das System kennzeichnet die Beobachtung mit dem nötigen Orts- und Zeitbezug.
Zuordnen: Die Meldung erreicht die Person, die den Arbeitsbereich verantwortet oder die Klärung veranlassen kann.
Beurteilen: Die zuständige Person prüft die Situation im Zusammenhang mit der tatsächlichen Tätigkeit.
Handeln: Eine erforderliche Schutzmaßnahme wird umgesetzt und ihre Wirksamkeit überprüft.
Rückmelden: Ergebnis und offene Aufgaben werden festgehalten. Bei einem Schichtwechsel ist erkennbar, was noch zu erledigen ist.

Eigene Darstellung eines möglichen Bearbeitungsablaufs. Die erforderlichen Schutzmaßnahmen ergeben sich aus der Gefährdungsbeurteilung und der konkreten Situation.

Die Veröffentlichung zu ConstructAI beschreibt einen solchen Ablauf für Baustellen im chinesischen Stromnetzbau. Das dort eingesetzte System wertet Bild- und Videodaten aus und ordnet erkannte Auffälligkeiten Anforderungen für ihre Behebung zu. Bildmaterial, Zuständigkeit und Rückmeldung über die Erledigung werden damit zu einem zusammenhängenden Vorgang.

Wiederkehrende Meldungen können außerdem auf organisatorische Ursachen hinweisen. Nehmen Beschäftigte regelmäßig einen Weg durch einen Maschinenbereich, lohnt sich die Prüfung, ob die vorgesehene Wegeführung im Arbeitsalltag praktikabel ist oder Material den sicheren Weg verstellt. Die Auswertung kann damit über die Bearbeitung einzelner Ereignisse hinaus zur Verbesserung der Baustellenorganisation beitragen.

Die Aufgabenverteilung muss dabei erhalten bleiben. Fachkräfte für Arbeitssicherheit beraten den Arbeitgeber und die weiteren Verantwortlichen und wirken auf die Umsetzung geeigneter Maßnahmen hin. Wer vor Ort eine Tätigkeit unterbrechen oder einen Zugang sichern lässt, ist betrieblich festzulegen. Bei der Softwareauswahl sollte das Unternehmen den Ablauf deshalb anhand konkreter Meldungen durchspielen – einschließlich Rückfragen, Vertretungen und noch offener Aufgaben.

Quellen: 3, 9, 17, 22.

Markt und Forschung zur KI-Baustellensicherheit: Warnsysteme, Kameraanalyse und neue Assistenzfunktionen

Anbieter liefern Personenwarnsysteme und Kameraanalysen für Baustellen; Forschungsprojekte und Testumgebungen erschließen zusätzliche Einsatzmöglichkeiten mit Sensoren, Robotik und vernetzter Schutzausrüstung.

Aus den bisher beschriebenen Aufgaben ergeben sich unterschiedliche Anforderungen an Anbieter und Partner. Bei der Maschinenassistenz sind die Erkennung im Fahrzeugumfeld und die Einbindung in die Maschine zu klären. Bei der Auswertung von Baustellenbildern geht es um geeignete Kamerastandorte, Datenübertragung und die Arbeit der Empfänger. Ein Vergleich sollte deshalb bei der benötigten Funktion beginnen und deren Eignung für den vorgesehenen Betrieb prüfen.

Ausgewählte Angebote und ihre Einsatzfelder 1, 10, 11, 4

Anbieter und Angebot	Beschriebene Funktion	Bei der Auswahl zu klären
Arcure / Blaxtair Origin 1	KI-Personenerkennung mit Warnung im Maschinenumfeld.	Erfassungsbereich, Montage, Warnzone und Anzeige für die konkrete Maschine.
SITECH Deutschland / PDx-CAM 10	Kamerabasierte Personenwarnung; für bestimmte Maschinentypen beschreibt der Anbieter zusätzlich Eingriffe in Fahr- oder Schwenkbewegungen.	Funktionsumfang und vorgesehene Integration der tatsächlich angebotenen Ausrüstung.
Liebherr / LiXplore mit Detect 11	Rundumsichtsystem mit optionaler KI-Personenerkennung.	Kameraanordnung, Warnbereiche, Anzeige und Eignung für eine Nachrüstung.
viAct 4	Auswertung von Kamerabildern für ausgewählte Sicherheitsbeobachtungen.	Geeignete Bildquellen, eingerichtete Beobachtungsaufgaben und Weitergabe der Hinweise.

Auswahl auf Grundlage von Anbieterunterlagen; kein vollständiger Marktüberblick und keine vergleichende Bewertung der Erkennungs- oder Sicherheitswirkung.

Zur Beschaffung gehört auch die Betreuung. Ein Hersteller kann die Komponenten liefern, ein Integrationspartner die Maschine ausrüsten und ein Vermieter sie bereitstellen. Dass sich daraus Anforderungen an eine ganze Flotte entwickeln können, zeigt ein Bericht von UK Forks: Der britische Wohnungsbauer Dandara ließ Personenerkennung an gemieteten Teleskopladern erproben und übernahm die ausgewählte Ausstattung anschließend in seine Anforderungen an weitere Anmietungen. Für einen solchen Einsatz sind auch Instandhaltung und die Einweisung wechselnder Fahrer zu organisieren.

Bei Baustellenkameras stellen sich andere Fragen. Vor dem Einsatz muss das Unternehmen klären, ob vorhandene Kameras angebunden werden können und die benötigten Situationen ausreichend zeigen. Ebenso wichtig ist, wie das Sicherheitsteam die Hinweise erhält und bearbeitet.

Forschungsprojekte und Testumgebungen für neue Sicherheitsassistenz

Weitergehende Ansätze untersuchte das von FCC Construcción geführte Projekt 0ACCIDNTES. Nach dem Projektbericht wurde in Alicante ein vierbeiniger Inspektionsroboter mit Kameras und Lasersensoren erprobt, der unter anderem Schutzeinrichtungen beurteilen sollte. Weitere Versuche betrafen die Erfassung des Umfelds eines Fahrmischers sowie vernetzte Schutzhelme und Auffanggurte. Die Prototypen wurden in kontrollierten Baustellenumgebungen getestet.

Für solche Untersuchungen bietet das Construction Future Lab eine Forschungs- und Erprobungsumgebung mit digitaler Laborbaustelle. Die aus der TU Dresden hervorgegangene Einrichtung arbeitet an der Digitalisierung und Automatisierung von Baumaschinen und Bauprozessen sowie an Prozess- und Arbeitssicherheit. Solche Partner sind insbesondere dann interessant, wenn neue Assistenzfunktionen erst unter baunahen Bedingungen untersucht und weiterentwickelt werden müssen.

Für die eigene Entscheidung sollten Unternehmen daher drei Dinge auseinanderhalten: den beschriebenen Funktionsumfang, Erfahrungen aus konkreten Einsätzen und den Stand einer Forschungserprobung. Wie gut eine Lösung zur Baustelle passt, entscheidet sich außerdem an den betrieblichen und datenschutzrechtlichen Bedingungen ihres Einsatzes.

Quellen: 1, 4, 5, 10, 11, 13, 14, 15.

Verantwortung und Datenschutz: KI-Sicherheitsassistenz mit den Beschäftigten einführen

Der Arbeitgeber organisiert den sicheren Einsatz, regelt die Verarbeitung von Beschäftigtendaten und bezieht die Erfahrungen der betroffenen Beschäftigten in die Einführung ein.

Die Einführung einer KI-Anwendung berührt sowohl die Organisation des Arbeitsschutzes als auch den Umgang mit Daten über Beschäftigte. Ausgangspunkt ist eine konkrete Aufgabe, etwa die Personenwarnung hinter einem Radlader oder die Beobachtung eines gesperrten Zugangs. Erst mit dieser Beschreibung lässt sich festlegen, welche Informationen erforderlich sind, wer sie benötigt und wie sie verarbeitet werden sollen.

Die Verantwortung für die erforderlichen Arbeitsschutzmaßnahmen bleibt beim Arbeitgeber. Dazu gehören die Gefährdungsbeurteilung, eine geeignete Organisation und die Unterweisung der Beschäftigten. Fachkräfte für Arbeitssicherheit unterstützen und beraten ihn und die weiteren Verantwortlichen. Arbeiten Beschäftigte mehrerer Arbeitgeber auf einer Baustelle, sind zusätzlich die vorgesehenen Koordinationsaufgaben zu berücksichtigen. Auch dort, wo ein Koordinator bestellt ist, bleibt die Verantwortung der Arbeitgeber bestehen.

Welche Daten verarbeitet die Anwendung?

Eine lokale Personenwarnung kann technisch anders gestaltet sein als eine Plattform, die Bilder speichert und mehreren Nutzern zugänglich macht. Deshalb muss das Unternehmen mit Anbieter und Integrationspartner klären, welche Bild- und Ereignisdaten entstehen, wohin sie übertragen werden und wer darauf zugreifen kann. Auch eine Bildauswertung ohne dauerhafte Speicherung kann personenbezogene Daten verarbeiten.

Für diese Verarbeitung braucht es eine tragfähige Rechtsgrundlage. Zu prüfen sind insbesondere die Erforderlichkeit, die Begrenzung auf den festgelegten Zweck und die Rechte der betroffenen Personen. Erfassungsbereiche und Zugriffe müssen entsprechend gestaltet werden; bei einer Speicherung sind angemessene Löschfristen festzulegen. Ebenso ist zu prüfen, ob eine Datenschutz-Folgenabschätzung erforderlich ist. Die Orientierungshilfe der Datenschutzkonferenz zur Videoüberwachung behandelt diese Anforderungen. Für Beschäftigtendaten ist außerdem § 26 Bundesdatenschutzgesetz zu berücksichtigen. Bei einer Einwilligung verlangt die Abhängigkeit im Beschäftigungsverhältnis besondere Aufmerksamkeit für deren Freiwilligkeit.

Datenschutzverantwortliche und Beschäftigtenvertretung sollten deshalb bereits an der Planung beteiligt sein. Besteht ein Betriebsrat, sind insbesondere die Mitbestimmungsrechte bei technischen Überwachungseinrichtungen und bei Regelungen zum Arbeitsschutz zu prüfen. Die vorgesehene Datennutzung muss für Beschäftigte verständlich sein: Was wird erfasst, wer sieht die Informationen und wofür werden sie verwendet? Eine zweckfremde Nutzung zur Bewertung individueller Arbeitsleistung muss durch die Ausgestaltung und den tatsächlichen Betrieb verhindert werden.

Erfahrungen aus dem Arbeitsalltag einbeziehen

Die Beteiligung der Beschäftigten ist auch für die fachliche Gestaltung wichtig. Maschinenführer können beurteilen, ob Warnungen verständlich sind und die Anzeige zur Arbeit passt. Poliere kennen die wechselnden Wege und Arbeitsbereiche. Ihre Rückmeldungen helfen, unpassende Einstellungen und Lücken im Ablauf zu erkennen.

In der Unterweisung sind Funktionsweise, Einsatzgrenzen und die vorgesehene Reaktion auf Hinweise zu erläutern. Ändern sich Maschine, System oder Arbeitsablauf, ist auch der Unterweisungsbedarf erneut zu prüfen. Damit sind die Voraussetzungen beschrieben, die vor einer betrieblichen Erprobung geklärt sein müssen. In der Erprobung zeigt sich anschließend, wie Technik und Arbeitsorganisation tatsächlich zusammenspielen.

Quellen: 9, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22.

KI-Sicherheitsassistenz im Bauunternehmen erproben: Erkennung, Reaktion und Nutzen beurteilen

In einer begrenzten Erprobung prüfen Bauunternehmen, ob die Technik relevante Situationen erkennt, Fahrer und Verantwortliche rechtzeitig erreicht und brauchbare Reaktionen im Arbeitsalltag unterstützt.

Für den Einstieg eignet sich eine Aufgabe, deren bisheriger Ablauf bekannt ist: etwa die Personenwarnung an einer bestimmten Maschinenart oder die Beobachtung eines wiederholt genutzten gesperrten Zugangs. Bauleitung, zuständige Führungskräfte, Fachkraft für Arbeitssicherheit und betroffene Beschäftigte beschreiben gemeinsam, welche zusätzliche Unterstützung benötigt wird. Die bestehenden Schutzmaßnahmen bilden dabei den Ausgangspunkt.

Vor der Auswahl sind die Anforderungen festzuhalten. Welche Situation soll erkannt werden? Unter welchen Sicht- und Arbeitsbedingungen tritt sie auf? Wer benötigt den Hinweis, und wie schnell muss die Person reagieren können? Mit dem Anbieter lässt sich dann prüfen, ob Erfassungsbereich, Bildauswertung und Signalgebung dazu passen. Bei einer Kameraauswertung für die Bauleitung muss zusätzlich der Bearbeitungsablauf eingerichtet werden.

Zur Vorbereitung gehören Montage und Inbetriebnahme ebenso wie Datenschutz, Beteiligung und Unterweisung. Außerdem braucht es Zuständige für Wartung, Betreuung und Änderungen. Ein anderes Anbaugerät oder ein neu geführter Verkehrsweg kann die bisherige Einstellung unpassend machen. Es muss deshalb klar sein, wer solche Veränderungen erkennt und die Anwendung überprüfen lässt.

Erkennung und Reaktion gemeinsam erproben

In der Erprobung werden sowohl die Erkennung als auch die anschließende Reaktion betrachtet. Dazu gehören zutreffende Hinweise, unpassende Meldungen und relevante Situationen, die das System nicht erfasst hat. Solche Auslassungen lassen sich aus dem Alarmprotokoll allein nicht ablesen; dafür sind ergänzende, sicher organisierte Beobachtungen des Betriebs erforderlich. Rückmeldungen der Beschäftigten zeigen, ob Signale verständlich sind und die Bearbeitung der Hinweise praktikabel ist.

Fünf Fragen für die Auswertung der Erprobung 2, 8, 9

Erkennung: Welche relevanten Situationen erfasst das System, welche übersieht es und wann meldet es unpassend?
Verständlichkeit: Können die Empfänger erkennen, worauf sich ein Hinweis bezieht und was sie tun sollen?
Reaktion: Kommt der Hinweis rechtzeitig an, und lässt sich eine erforderliche Maßnahme im vorgesehenen Ablauf umsetzen?
Betrieb: Funktionieren Betreuung, Wartung, Vertretung und die Anpassung an veränderte Bedingungen?
Aufwand und Nutzen: Welcher zusätzliche Aufwand entsteht, und welche nachvollziehbaren Verbesserungen stehen ihm gegenüber?

Eigene Zusammenstellung für die betriebliche Erprobung, abgeleitet aus den beschriebenen Einsatzanforderungen und Praxisberichten.

Eine hohe Zahl von Warnungen ist dabei noch kein Erfolgsnachweis. Aussagekräftiger ist, ob Fahrer relevante Personen rechtzeitig bemerken, Meldungen den zuständigen Polier erreichen oder wiederkehrende Beobachtungen zu einer besseren Wegeführung beitragen. Ebenso gehören Zeit und Kosten für Einrichtung, Unterweisung, Betreuung und Meldungsbearbeitung in die Entscheidung. Bleiben diese Aufgaben dauerhaft aufwendig, ist zu klären, ob Einstellungen, Arbeitsablauf oder Auswahl der Anwendung angepasst werden müssen.

Die Ergebnisse bilden die Grundlage für eine Fortführung oder Ausweitung. Bewährte Einstellungen und Abläufe können in Beschaffungsanforderungen, Wartungsaufgaben und Unterweisungen übernommen werden. Für jede weitere Maschine oder Baustelle ist zu prüfen, welche Bedingungen sich ändern. Tragfähig wird der Einsatz dort, wo die zusätzliche Information eine konkrete Sicherheitsaufgabe unterstützt und die dafür verantwortlichen Menschen im Alltag damit arbeiten können.

Quellen: 1, 2, 8, 9, 17, 18.

Use Cases: KI für Baustellensicherheit in der Praxis

KI-Anwendung

Implenia in Hamburg: Personenwarnung unterstützt Radladerfahrer im engen Baufeld

Beim Fernwärmetunnelbau in Hamburg erprobte Implenia eine Personenwarnung am Radlader. Ein Maschineningenieur berichtet über Warnsignale, Einbau und Kameramontage.

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Dandara: KI-Personenerkennung wird zur Ausstattung gemieteter Teleskoplader

Dandara verband die Erprobung einer Personenwarnung mit der Beschaffung seiner Mietmaschinen. Der Use Case zeigt den Weg von Fahrerfahrungen zu einer Flottenanforderung.

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Alliad: KI wertet Baustellenkameras für die Sicherheitsarbeit aus

Alliad nutzt KI-Auswertung vorhandener Kamerabilder für seine Sicherheitsarbeit. Der Use Case erläutert, wie das Team zusätzliche Beobachtungen erhält und im Projekt nutzt.

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Organisationen: Anbieter und Forschung zur KI-Baustellensicherheit

Unternehmen

SITECH Deutschland: Baumaschinen mit KI-Personenwarnung ausrüsten

SITECH Deutschland bietet PDx-CAM für die Personenwarnung an Baumaschinen. Für Bauunternehmen geht es dabei auch um Nachrüstung und maschinenspezifische Integration.

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Liebherr: Rundumsicht und KI-Personenerkennung für mobile Maschinen verbinden

Liebherr bietet für sein Rundumsichtsystem LiXplore die optionale Personenerkennung Detect an. Das Beispiel verbindet Umfeldanzeige, Kalibrierung und Warnfunktion.

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viAct: Kamerabilder für Sicherheitsbeobachtungen auf Baustellen auswerten

viAct bietet die KI-Auswertung von Kamerabildern für Sicherheitsbeobachtungen. Der Alliad-Use-Case zeigt eine Anwendung mit vorhandener Kamerainfrastruktur.

Organisation ansehenFuE-Einrichtung

Construction Future Lab: KI und Assistenz für Baumaschinen unter realitätsnahen Bedingungen erproben

Construction Future Lab untersucht digitale Bauprozesse und Baumaschinen. Die Forschung zur Personenerkennung hilft, unterschiedliche Arbeitssituationen in die Erprobung einzubeziehen.

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Arcure / Blaxtair: Personen im Maschinenumfeld erkennen

Arcure entwickelt unter der Marke Blaxtair KI-Personenerkennung für Maschinen. Das Profil erläutert die lokale Warnfunktion und ihre Einbindung in den Maschinenbetrieb.

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BAuA: KI und technische Assistenz aus Sicht der Beschäftigten untersuchen

Die BAuA untersucht gemeinsam mit Forschungspartnern KI-Personenerkennung an Baumaschinen. Ihr Beitrag betrifft die Beurteilung der Technik und die Sicht der Beschäftigten.

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Verknüpfte Fachbegriffe und Detailthemen

Computer Vision: KI-Bildauswertung erkennt Personen und sichtbare Merkmale für Warnungen und Sicherheitsbeobachtungen.
Datenanalyse für Arbeitsschutz und Umwelt: Das Briefing verbindet Sicherheitsbeobachtungen mit Zuständigkeit, Maßnahmen und Rückmeldung.
Edge-KI: Blaxtair und der Forschungsansatz ConstructAI zeigen die Verarbeitung von Bildern direkt an Maschine oder Einsatzort.
KI-Kompetenz: Die Einführung umfasst das Verständnis der Funktionen und Hinweise sowie eine zur Tätigkeit passende Unterweisung.
Mensch-Maschine-Interaktion: Warnsignale, Anzeige und Rückmeldungen der Beschäftigten bestimmen mit, wie die Assistenz im Alltag hilft.
Menschliche Mitwirkung im KI-Ablauf: Fahrer und Sicherheitsverantwortliche nutzen die Hinweise innerhalb ihrer jeweiligen Arbeitsaufgabe.

Weiterdenken in der Wissenswelt

Impuls

Impuls: Integriertes Baustellenmonitoring für Qualität und Sicherheit

Der Impuls verbindet Sicherheitskontrollen mit weiteren Aufgaben des Baustellenmonitorings und bietet einen Überblick über aktuelle Entwicklungen.

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Impuls: Mensch und KI im Bau: Zusammenarbeit, Kompetenz und Verantwortung

Der Impuls vertieft die Zusammenarbeit zwischen Beschäftigten und KI sowie Kompetenzen und betriebliche Verantwortung.

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Deep Dive: KI im Baustellenalltag: Wie sie Bauarbeiter, Handwerker, Poliere und Bauleitung unterstützt

Das Briefing zum Baustellenalltag zeigt weitere Unterstützung für Bauarbeiter, Handwerker, Poliere und Bauleitung, etwa beim Finden und Dokumentieren von Informationen.

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Deep Dive: KI-gestützte Baufortschrittsanalyse: Baustellen erfassen, Leistungsstände verstehen und Projekte gezielter steuern

Das Briefing zur Baufortschrittsanalyse erklärt einen anderen Verwendungszweck von Baustellenaufnahmen: Leistungsstände erfassen und für die Projektsteuerung aufbereiten.

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