Die künstliche Intelligenz beginnt, einen bedeutenden Einfluss auf den Arbeitsschutz auszuüben, indem sie die Kriterien vereinheitlicht, Verzerrungen verringert und die Qualität der Analysen verbessert. In der täglichen Arbeit eines Arbeitsschutzteams sind präventive Sicherheitsbeobachtungen (PSOs) ein wesentliches Instrument, um zu verstehen, was vor Ort tatsächlich passiert. Doch selbst bei robusten Prozessen kann es zu kleinen Abweichungen in der Art und Weise kommen, wie wir beobachten, interpretieren oder Prioritäten setzen. Sie erzeugen kein großes Rauschen, aber sie beeinträchtigen die Kohärenz der Analyse. In diesem Zusammenhang bietet die künstliche Intelligenz allmählich eine wertvolle Unterstützung: Sie vereinheitlicht die Kriterien, reduziert Verzerrungen und stärkt die Qualität der Prävention, ohne das Team zusätzlich zu belasten.
Die Wurzel des Problems: Verzerrungen in der PSO-Analyse
In vielen Gesundheits- und Sicherheitsteams wiederholt sich das gleiche Muster, auch wenn es selten verbalisiert wird: Zwei Personen können dieselbe Situation betrachten und zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen kommen.
Das ist kein Mangel an Strenge.
Es ist natürlich, wenn die Analyse von Erfahrungen, dem Kontext oder sogar dem Zeitpunkt der Überprüfung abhängt.
Wodurch wird diese Variabilität verursacht?
- Unterschiede zwischen den Beobachtern.
- Unterschiedliche Interpretationen von ähnlichen Situationen.
- Unterschiedliche Prioritätensetzung je nach Werk, Schicht oder Prüfer.
- Zeitmangel aufgrund der Ansammlung von PSO.
Das Ergebnis ist bekannt: inkonsistente Kohärenz, Entscheidungen, die nicht immer der Realität entsprechen und Verzögerungen, die sich auf die tägliche Prävention auswirken.
Dies ist einer der großen blinden Flecken, den die Digitalisierung zu beseitigen beginnt.
Warum die KI einen starken Einzug in das Arbeitsschutzmanagement hält
Künstliche Intelligenz ersetzt nicht das technische Urteilsvermögen der Teams.
Sie verstärkt es jedoch, indem sie Abweichungen eliminiert, die die Analyse verzerren.
Wenn sie in Prozesse wie PSO integriert werden, ergeben sich drei wesentliche Änderungen:
1. Die menschliche Voreingenommenheit (selbst wenn sie unbeabsichtigt ist) wird reduziert.
Die Innenrevision analysiert jede Beobachtung nach denselben Kriterien, unabhängig davon, wer die Überprüfung vorgenommen hat oder wo die Beobachtung stattfindet.
2. Die Konsistenz zwischen den Werken, Schichten und Geräten wird verbessert.
Was früher davon abhing, „wie jeder Einzelne es interpretiert“, hängt jetzt von einem Modell ab, das darauf trainiert ist, in allen Fällen die gleichen Regeln anzuwenden.
3. Die Analyse wird ohne Qualitätsverluste beschleunigt.
Durch die Automatisierung können große Mengen an OPS innerhalb von Minuten verarbeitet werden, wobei die Konsistenz gewahrt bleibt und Verzögerungen vermieden werden.
Das Ergebnis ist ein klarerer, transparenterer Prozess mit solideren Entscheidungen.
Der Fall Tubacex: weniger Voreingenommenheit, mehr Transparenz, mehr Prävention
Bevor Tubacex KI in seine OPS-Analyse einführte, stand das Unternehmen vor den gleichen Herausforderungen wie viele andere Industrieunternehmen:
- Die Anhäufung von Beobachtungen verzögert die Analyse.
- Unterschiedliche Kriterien zwischen Teams oder Werken.
- Manuelle Prozesse waren zeitaufwändig und lenkten von der Arbeit im Feld ab.
- Mangelnde Standardisierung bei der Überprüfung von Informationen.
Durch die Einbeziehung von KI zur Automatisierung der Analyse:
- Sie haben die Kriterien in der gesamten Organisation vereinheitlicht.
- Sie reduzieren sowohl Interpretations- als auch Sprachfehler.
- Sie erhöhen die Transparenz bei präventiven Entscheidungen.
- Sie geben Ihnen Zeit, sich auf das Begleiten, Beobachten und Handeln zu konzentrieren.
Eine Veränderung, die, ohne den zugrundeliegenden Prozess zu verändern, die Art und Weise, wie Prävention betrieben wird, verändert hat.
