Die Rolle der KI bei der Gefahrenstoffbekämpfung

Künstliche Intelligenz (KI) zeichnet sich durch die genaue und effiziente Analyse von Daten aus. Diese Vorteile gelten für praktisch jede Branche, doch risikoreiche Arbeitsumgebungen können besonders davon profitieren. Der Umgang mit Gefahrstoffen ist einer der eher nischenhaften, aber vielversprechenden Anwendungsfälle für diese Technologie.

Was ist Hazmat Response?

Hazmat Response bezieht sich auf das Management von Vorfällen mit gefährlichen Stoffen. OSHA erkennt über 130 dieser Chemikalien , die alle eine ordnungsgemäße Handhabung, Lagerung und Notfallmaßnahmen erfordern. Obwohl es am besten ist, Unfälle mit diesen Materialien zu verhindern, müssen Unternehmen einen formellen Plan haben, um auf Sicherheitsvorfälle zu reagieren, falls sie auftreten.

Diese Reaktionspläne bestehen normalerweise aus acht Schritten:

1. Site-Verwaltung
2. Gefahrenerkennung
3. Risikobewertung
4. Schutzausrüstung
5. Informationsmanagement
6. Umsetzung eines Aktionsplans
7. Dekontamination
8. Überprüfung nach dem Vorfall

Wie jeder dieser Schritte aussieht, ist von Vorfall zu Vorfall unterschiedlich. In allen Fällen müssen Organisationen jeden Schritt sorgfältig, aber schnell angehen, um Schäden an der Ausrüstung zu minimieren und Menschen in der Nähe zu schützen. Während dies normalerweise menschlichen Experten obliegt, bringt KI notwendige Verbesserungen in den gesamten Prozess.

Wie KI die Reaktion auf Gefahrenstoffe verbessert

Der Einsatz von KI im Gefahrenstoffbereich ist eine relativ neue Praxis, bietet aber mehrere vielversprechende Anwendungsgebiete. Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, wie KI diesen Bereich verbessern kann.

1. Automatisierte Datenerfassung

Das Potenzial der KI bei der Gefahrenstoffbekämpfung beginnt bereits, bevor es überhaupt zu einem Zwischenfall kommt. Ein fundierter Sanierungsplan ist nur mit einer gründlichen Dokumentation möglich – KI stellt sicher, dass diese Dokumentation aktuell und genau ist.

Die EPA verlangt von allen Einrichtungen, die 10.000 Pfund oder mehr eines gefährlichen chemischen Stoffes. Die manuelle Führung so detaillierter Aufzeichnungen birgt jedoch viel Raum für Fehler. KI kann die erforderliche Dateneingabe und -organisation automatisieren, um sicherzustellen, dass diese Berichte fehlerfrei sind und rechtzeitig an die zuständigen Behörden gehen.

Die automatisierte Datenhaltung ist auch außerhalb der behördlichen Berichterstattung wichtig. KI kann Dokumente automatisch anpassen, wenn sich Speicherstände oder Bedingungen ändern, sodass Rettungskräfte bei einem Unfall über die aktuellsten Informationen verfügen. Ebenso kann KI Daten aus der gesamten Organisation sammeln, um eine umfassende Aufzeichnung bereitzustellen, die leichter zugänglich und lesbar ist.

2. Automatische Warnungen

Bei einem Gefahrengutunfall ermöglicht KI eine schnellere Reaktion. Modelle für maschinelles Lernen können Daten des Internets der Dinge (IoT) analysieren, um Lecks, Verschüttungen und andere Gefahren in Echtzeit zu erkennen. Anschließend können sie die relevanten Beteiligten auf die gleiche Weise alarmieren, wie dies Sicherheitsüberwachungslösungen bei einem Datenverstoß tun.

Da KI in Echtzeit reagieren kann, minimiert sie die Reaktionszeiten im Notfall, selbst wenn Arbeitskräftemangel das verfügbare Personal begrenzt. Ebenso kann KI auf der Seite der Einsatzkräfte Anrufe entgegennehmen, um sicherzustellen, dass nur echte Notfälle an die Callcenter weitergeleitet werden, wodurch ihnen mehr Zeit und Ressourcen für eine angemessene Reaktion zur Verfügung stehen. Einige Einrichtungen nutzen bereits KI zur Verwaltung 36–40 % ihrer Anrufe , und hebt dieses Potenzial hervor.

Wenn die Erkennung und Kommunikation eines Vorfalls weniger Zeit in Anspruch nimmt, können Unternehmen ihn eindämmen, bevor er großen Schaden anrichtet. Diese Geschwindigkeit wird umso wertvoller, wenn der Arbeitskräftemangel zunimmt.

3. Gefahrenidentifizierung

KI kann auch Gefahrenstoffe schneller und genauer identifizieren. Hersteller generieren etwa 1.800 Petabyte an Daten jährlich und bietet mehr als genug Kontext, um zu erfahren, wie unterschiedliche Materialien in unterschiedlichen Situationen aussehen. Maschinelle Bildverarbeitung oder ähnliche Lösungen können dann Gefahrenstoffe in Echtzeit klassifizieren, um eine fundiertere Reaktion zu ermöglichen.

Menschen sind möglicherweise nicht in der Lage, Gefahrstoffe mit dem Auge zu identifizieren. Wenn keine Dokumentation verfügbar ist, müssen Tests durchgeführt werden, um ihre Zusammensetzung zu bestimmen. KI kann ähnliche Tests durchführen, indem sie Sensordaten zusammen mit maschinellen Bildverarbeitungsmesswerten analysiert. Da KI diese Analyse schneller und genauer durchführen kann, können Teams durch diese Automatisierung in kürzerer Zeit angemessen reagieren.

Sobald die KI ein Material identifiziert hat, wird klar, wie es sicher beseitigt werden kann. Diese Entscheidung in kürzester Zeit zu treffen, ist oft entscheidend für den Schutz der Gesundheit der Mitarbeiter, insbesondere der Rettungskräfte.

4. Physische Automatisierung

In manchen Fällen kann KI sogar physische Reaktionsaufgaben automatisieren. Die Beseitigung einer Chemiekatastrophe ist eine gefährliche Arbeit. Daher ist es sinnvoll, Roboter einzusetzen, um an die Gefahrenstoffe heranzukommen, und KI macht diese Maschinen zuverlässiger.

Dank maschinellem Sehen und Echtzeit-Sensoranalyse können Roboter Gefahren erkennen, während menschliche Bediener in sicherer Entfernung bleiben. Mit KI ausgestattete Drohnen haben kleine Mengen radioaktiven Materials entdeckt aus Hunderten von Metern Entfernung bei einigen Demonstrationen. Verbesserungen wie diese sorgen dafür, dass die Einsatzkräfte die Situation in den Griff bekommen, ohne sich selbst in Gefahr zu bringen.

Mit der Weiterentwicklung der Robotertechnologie könnten KI-gesteuerte Roboter auch Chemikalienlecks beseitigen und eindämmen. Wenn sich diese Praxis durchsetzt, werden Gefahrengutunfälle weitaus weniger Schaden anrichten.

5. Vermeidung künftiger Vorfälle

KI verbessert auch den letzten Schritt bei der Gefahrenabwehr. Viele Organisationen haben bereits Nutzen Sie KI, um Lieferketten zu optimieren indem Ineffizienzen aufgezeigt und Alternativen vorgeschlagen werden. Dasselbe Konzept kann zu einer kontinuierlichen Optimierung von Reaktionsplänen für Gefahrenstoffe führen.

Im Laufe der Zeit sammeln Unternehmen Daten zu früheren Gefahrengutunfällen. Mithilfe von Predictive Analytics-Lösungen können diese Datensätze analysiert werden, um Trends zu erkennen, beispielsweise häufige Fehler oder gemeinsame Ursachen für diese Vorfälle. Sicherheitsmanager können diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Abläufe zu optimieren und ähnliche Situationen in Zukunft zu vermeiden.

Je mehr Daten KI-Modelle zu diesem Thema erhalten, desto präziser werden sie. Folglich können Gefahrengut-Reaktionen mit der Zeit immer zuverlässiger werden.

KI leistet entscheidende Unterstützung bei Notfallmaßnahmen

Der Umgang mit Gefahrstoffen ist vielleicht nicht die glamouröseste KI-Anwendung, aber eine entscheidende. Die Geschwindigkeit und Genauigkeit der KI sorgen dafür, dass Unternehmen viele Chemieunfälle verhindern und den Schaden bei dennoch auftretenden Vorfällen minimieren können.

Notfallmaßnahmen werden immer wichtiger, da die Abläufe in der Lieferkette beschleunigt werden, die Herausforderungen für die Belegschaft jedoch zunehmen. Automatisierung durch KI ist die ideale Antwort. Wenn immer mehr Unternehmen diese Möglichkeit nutzen, könnte diese Technologie die Gesundheit und Sicherheit in der Industrie grundlegend verändern.