USG Boral nutzt AWS für die Einführung eines hoch innovativen, KI-gestützten Sicherheitssystems

Das Unternehmen wandte sich an Bigmate, einen ausgewählten Technologiepartner im Amazon Web Services (AWS) Partner Network (APN), um ein intelligentes Lagersicherheitssystem zu entwickeln, das einen Alarm auslöst, wenn Objekte oder Personen in den 3-Meter-Sicherheitsbereich von Gabelstaplern gelangen. AWS war aus zwei Gründen die Plattform der Wahl für das Projekt. Zunächst ist die Plattform Hardware-unabhängig. Daher können Teams die Computer-Vision-Verarbeitung weiterentwickeln, wenn neue Technologien verfügbar werden. Zweitens bietet sie ein flexibles Framework für Erweiterungen, was bedeutet, dass die Architektur schnell geändert werden kann, um Sicherheit, Protokollierung oder Netzwerke zu optimieren.

Dies wäre das erste Projekt von USG Boral im Bereich künstlicher Intelligenz (KI) – und wahrscheinlich ein Novum für die Fertigungsindustrie, zumindest in der asiatisch-pazifischen Region. „Wir wussten, dass es sich um eine Nischenlösung handeln würde und es noch keine Lösung dieser Art im Markt gab. Wir haben sehr viel Zeit mit Besprechungen mit AWS und Bigmate verbracht, um das Framework zu entwickeln. Dabei untersuchten wir, wie wir unsere Ziele aus geschäftlicher und sicherheitsbezogener Sicht erreichen können“, so Yeow Kok Weng, CIO bei USG Boral. Dies schloss die enge Zusammenarbeit mit den Mitarbeitern in den Lagerhäusern ein, um sicherzustellen, dass der Ansatz die Sicherheit verbessert, ohne die Arbeit zu behindern.

Zusätzlich zur Verhinderung von Unfällen gehörte die Bereitstellung von Daten zur Anzahl der Unfälle und Alarme sowie zur Anzahl der Beinaheunfälle pro Standort zu den wesentlichen Zielen des Projekts. Dies würde eine zeitnahe Überwachung durch das Management ermöglichen, was mit den herkömmlichen CCTV-Systemen bisher nicht möglich war. „Wir wissen, dass Menschen über die Zeit nachlässig werden können und durch kontinuierliche Sicherheitstrainings unterstützt werden müssen“ erklärt Calvin Ng, IT Director of Infrastructure and ANZ bei USG Boral. Die KI-gestützte Lösung würde die Implementierung von Trainingsprogrammen auf der Basis direkt umsetzbarer Erkenntnisse unterstützen. Die Entwicklung der neuen Lösung mit dem Namen Warny™ dauerte neun Monate.

Laut Bigmate ist Warny eine der fortschrittlichsten Bildverarbeitungsanwendungen auf dem Markt. Die IoT-Technologie (Internet der Dinge) von AWS ist die Grundlage von Warny, insbesondere von AWS IoT Greengrass und AWS IoT Core. AWS IoT Greengrass erweitert die Cloud-Kapazität nahtlos auf die Lagerhäuser, sodass sie auf der Basis trainierter Machine Learning (ML)-Modelle Prognosen erstellen und Maßnahmen durchführen können, auch wenn sie nicht mit dem Internet verbunden sind. Lokale Licht- und Sirenenwarnungen ertönen, wenn potenzielle Vorfälle erkannt werden.

Mit AWS Lambda kann Warny Lambda@Edge-Funktionen ausführen, sodass Code automatisch ausgeführt wird, was eine industrielle Sensorsteuerung ermöglicht, die sich schließlich auf den Gabelstapler selbst erstrecken kann. „Durch die Konfiguration von Lambda@Edge-Funktionen in AWS IoT Greengrass kann USG Boral Daten vor Ort verarbeiten und bei Bedarf Updates für Gateways remote verwalten. Dieser granulare und flexible Ansatz bedeutet, dass eine kontinuierliche Entwicklung möglich ist, die sogar beschleunigt werden kann“, bemerkt Brett Orr, Geschäftsführer bei Bigmate. Darüber hinaus verwendet das Unternehmen Amazon CloudWatch zur Überwachung von Gateway- und Cloud-Ressourcen.

Das ML-Modell wird zurzeit noch optimiert. Warny kann jedoch bereits Analysen beinahe in Echtzeit ausführen und dabei mindestens 12 Bilder pro Sekunde verarbeiten. Die Lösung muss die Entfernung und Geschwindigkeit zwischen Objekten kontinuierlich erkennen, nachverfolgen und berechnen. Um bei potenziellen Vorfällen schnell einen Alarm auslösen zu können, ist eine überragende Computer-Vision-Analyse mit einer Latenz von weniger als 300 Millisekunden erforderlich. Wenn ein Objekt in den 3-Meter-Sicherheitsradius eintritt, wird ein Alarm ausgelöst.

Ein wesentlicher Vorteil von Warny besteht darin, dass USG Boral die Gründe für Beinaheunfälle untersuchen und die Sicherheit vor Ort durch die Aggregation von Daten aus zahlreichen Standorten und ihre Analyse in der Cloud verbessern kann. „Wir können Berichte und Dashboard-Analysen mit spezifizierten Ausgabeparametern nutzen, um die Fortschritte bei der Sicherheit für unsere Mitarbeiter zu untersuchen“, sagt Calvin. „Wir nutzen die Analysefunktionen in AWS, um die Daten zu verarbeiten, ohne dass wir Datenwissenschaftler hinzuziehen, Daten extrahieren oder Aufgaben manuell ausführen müssen.“ Wenn sich ein Beinaheunfall ereignet, werden den Managern sofort Textnachrichten und E-Mails gesendet. Führungskräfte auf C-Ebene erhalten getrennte Berichte, in denen regionale Daten zu Unfällen und Beinaheunfällen zusammengestellt werden.

Bisher wurde Warny auf einer Baustelle in Australien getestet. Die Lösung wird in den nächsten Monaten an 10 weiteren Baustellen im Land eingeführt werden. Die Einführung der Lösung in allen 13 Ländern, in denen USG Boral tätig ist, ist bereits geplant und wird durch das erweiterte Partnernetzwerk von Bigmate unterstützt werden. USG Boral hat sich nicht nur bei der Auswahl des optimalen Technologie-Stacks auf Bigmate verlassen, sondern auch hinsichtlich der Beratung zu neuen Sicherheitsstandards in den Ländern, in denen das Unternehmen tätig ist.

Dank AWS konnten die Teams eine Roadmap für zukünftige KI- und ML-gestützte Innovationen auf der Basis von Warny entwickeln. In einem Beispiel verwendet USG Boral Amazon SageMaker und Amazon SageMaker Neo, um zu erkennen und sicherzustellen, dass Arbeiter Sicherheitsausrüstung wie Schutzhelme, Schutzbrillen und Warnkleidung tragen. „Angesichts all der Lösungen im AWS-Portfolio haben wir zahlreiche Möglichkeiten, Technologie für die Verbesserung der Sicherheit am Arbeitsplatz und andere Initiativen des Unternehmens einzusetzen“, erklärt Calvin. „Das IoT ist der Schlüssel zu dieser digitalen Reise. Mit AWS können wir sehr viel mehr erreichen.“