KI-Sichtprüfung für Brückenkrane: Fallbeispiel
Die KI-basierte Sichtprüfung für Brückenkrane wurde in die Liste der typischen Anwendungsfälle des MIIT aufgenommen. Die vom Ministerium für Industrie und Informationstechnologie (MIIT) organisierte Auswahl typischer Anwendungsfälle für KI-gestützte intelligente Fertigung gilt als nationale Referenz für den Integrationsgrad von KI und Fertigungsindustrie.
Die vom MIIT organisierte Auszeichnung „Typische Anwendungsfälle für KI-gestützte neue Fertigung" ist die nationale Referenz für die Bewertung der Integration von KI-Technologie in der Fertigungsindustrie. Die KI-basierte Sichtprüfung für Brückenkrane wurde kürzlich offiziell in diese Liste aufgenommen. Bei der diesjährigen Auswahl wurden aus über 600 eingereichten Bewerbungen landesweit rund 120 Fälle ausgewählt – die KI-Sichtprüfung für Brückenkrane war der einzige Beitrag aus der Branche der Hebezeuge. Dieser Artikel beleuchtet den Fall systematisch aus drei Perspektiven: Inhalt des Antrags, Auswahlverfahren und erzielte Ergebnisse.
Inhalt des eingereichten Anwendungsfalls
Der eingereichte Fall basiert auf dem visuellen Sicherheitsüberwachungssystem für Brückenkrane in der Stahl- und Metallindustrie. Der Fall umfasst drei Kernanwendungen: Das System zur Zutrittserkennung im Gefahrenbereich nutzt das YOLOv8-Modell zur Echtzeiterkennung von Personen im Lastbereich. Eine dreistufige Alarmkette greift auf die SPS des Krans zu und löst bei Bedarf eine Verzögerung oder einen STO-Stopp aus. Beim antragstellenden Stahlunternehmen wurde eine Erkennungsrate (Recall) von 96,2 % für Personenzutritte im Gefahrenbereich erreicht. Das Lastpositionierungssystem ermöglicht über Koordinatentransformation die präzise Positionierung von Stahlcoils und Stahlblechen und verkürzt die Positionierzeit beim Heben und Transportieren von durchschnittlich 8 Minuten auf 3 Minuten. Das KI-basierte Online-Erkennungssystem für Drahtseile wurde an 12 Gießerei-Brückenkranen des Unternehmens installiert, erfasste eine Gesamtlänge von rund 4.800 m und identifizierte 17 Drahtseilfehler frühzeitig.
Auswahlverfahren des Anwendungsfalls
Das Auswahlverfahren für typische Anwendungsfälle umfasst drei Phasen: Empfehlung durch die Provinzbehörden, Expertenbewertung sowie öffentliche Bekanntgabe und Zertifizierung. Der Fall wurde nach der Erstprüfung und Empfehlung durch das Industrie- und Informationstechnologieamt der Provinz Henan in die Expertenbewertung aufgenommen. Das Expertengremium bewertete den Fall anhand von vier Kriterien: technologische Innovationskraft, Anwendungswirksamkeit, Skalierbarkeit und Originalität.
Anwendungsergebnisse und Übertragbarkeit
Das ausgewählte Stahlunternehmen ist ein typisches Anwendungsszenario für das visuelle Sicherheitsüberwachungssystem. Seit 2024 hat das Unternehmen das System in drei Phasen auf 87 Brückenkranen installiert; die Gesamtinvestition betrug rund 180.000 EUR. Die Betriebsdaten nach der Installation zeigen: Sicherheitsvorfälle mit Personenzutritt gingen um 82 % zurück – im gesamten Jahr gab es nur 2 Vorfälle mit Personen im Gefahrenbereich, die beide vom KI-System erkannt und durch STO-Stopp abgefangen wurden, ohne Personenschäden. Bei der Hebe- und Transporteffizienz stieg die tägliche Anzahl der Hubvorgänge auf den 87 Kranen von durchschnittlich 410 auf 530 – eine Steigerung von rund 29 %. Nach der Installation des Drahtseilprüfmoduls an 12 Kernkränen sank die jährliche Anzahl der Drahtseilwechsel von durchschnittlich 4,2 auf 2,8, was direkte Einsparungen bei den Drahtseilkosten von rund 16.000 EUR pro Jahr ergab.
Häufige Fragen (FAQ)
F: Welchen praktischen Nutzen hat die MIIT-Liste typischer Anwendungsfälle für die Markteinführung von Brückenkranen?
A: Die Aufnahme in die MIIT-Liste bestätigt, dass die technologische Reife und die Anwendungswirksamkeit der KI-Sichtprüfung für Brückenkrane von einer nationalen Behörde anerkannt wurden. In der Kundenakquise dient die Liste als anerkannte, unabhängige Referenz. Bei der Beantragung nationaler oder regionaler Förderprogramme für intelligente Fertigung ist die Aufnahme in die Liste zudem ein klarer Vorteil in der Projektbewertung.
F: Welche Kennwerte werden bei der Auswahl typischer Anwendungsfälle von den Experten am stärksten gewichtet?
A: Die drei wichtigsten Bewertungskriterien sind: Übertragbarkeit und Skalierbarkeit der Technologie, die Nachvollziehbarkeit quantitativer Anwendungsergebnisse sowie ein angemessenes Verhältnis von Investition zu Nutzen. Der KI-basierte Sichtprüfungsfall liegt bei allen drei Kriterien im oberen Fünftel: Zur Übertragbarkeit wurde der Fall bereits in 19 Unternehmen validiert, die drei Branchen abdecken – Metallurgie, Schiffbau und Schwermaschinenbau. Beim Investitionsverhältnis ergibt sich bei 87 Kranen und einer Investition von 180.000 EUR ein jährlicher Nutzen von rund 95.000 EUR.
F: Gibt es nach der Aufnahme in die Liste eine Nachverfolgung oder Auflagen zur Berichterstattung?
A: Nach der Aufnahme ist halbjährlich ein Fortschrittsbericht an das MIIT einzureichen, der die Verbreitung des Falls und aktualisierte Anwendungsergebnisse dokumentiert. Das MIIT überprüft die Liste alle zwei Jahre auf Basis der tatsächlichen Verbreitungserfolge. Die Bewertung der typischen Anwendungsfälle erfolgt auf Grundlage der Bewertungsdimensionen des Reifegradmodells für intelligente Fertigung gemäß GB/T 39116-2020. Fälle mit nachweislich erfolgreicher Verbreitung behalten ihren Status ohne erneute Bewertung.
F: Wurde der Anwendungsfall neben der Stahl- und Metallindustrie auch in anderen Branchen übernommen?
A: Der Fall wurde in drei weiteren Branchen repliziert: Im Schwermaschinenbau wurde das visuelle Sicherheitsüberwachungssystem bei 5 Kunden mit insgesamt 42 Brückenkranen installiert. Im Schiffbau sind es 3 Kunden mit 28 Kranen. In der New-Energy-Branche wurde das System bei 2 Kunden mit 15 Kranen in Betrieb genommen. Die Ergebnisse in diesen Branchen entsprechen weitgehend denen der Metallurgie: Vorfälle mit Personenzutritt gingen um 75 % bis 85 % zurück, die Hebe- und Transporteffizienz stieg um 20 % bis 30 %.
