Fallstudie Shell-Tankstellen

KI-gestützte Sicherheit und Prozesseinhaltung an Tankstellen

Shell-Tankstellen benötigen zuverlässige Aufsicht bei Kraftstoffentladung, Kontrollgängen, Personalverhalten und Vorfallreaktion. Awakedata setzte eine durchgängige KI-Analysearchitektur um, um Überwachungsabdeckung, Datensuche und die Analyse der Prozesseinhaltung zu verbessern.

Mit unserem Team sprechen

Projektkontext: Die folgenden Lösungen und Ergebnisse beschreiben die für dieses Kundenprojekt gelieferten Systeme.

Branchenhintergrund und Herausforderungen

Typische Einschränkungen im verteilten Tankstellenbetrieb.

Hoher Überwachungs- und Speicheraufwand

Jede Station verfügt über zahlreiche Kamerastreams, die kontinuierlich überwacht werden müssen.
Live-Ansicht und Speicherung von 720p-/1080p-Videos in regionalen Zentralen verursachen hohe Bandbreiten- und Speicherkosten.
Langfristige Videoaufbewahrung verursacht laufende Unternehmenskosten.

Begrenzte Sicherheitstransparenz und langsamer Abruf

Bei rein manueller Rund-um-die-Uhr-Aufsicht werden Sicherheitsvorfälle oft nicht rechtzeitig entdeckt.
Nachträgliche Videoauswertung und Rückverfolgung sind zeit- und personalintensiv.
Herkömmliche NVR-Suche ist zeit- statt szenariobasiert und für strukturierte Berichte nur begrenzt geeignet.

Unstrukturierte Videoaufzeichnungen

Archivierte Videos lassen sich nur schwer mit konkreten Ereignissen und Abläufen verknüpfen.
Fehlende strukturierte Indizierung verhindert schnelle szenariobasierte Suche und Export.

Lücken in Compliance-Prozessen

Kraftstoffentladung und Routinekontrollen benötigen Belege für den gesamten Ablauf.
Ohne KI-Kennzeichnung werden wichtige Sicherheitsverhaltensweisen und Risikoverstöße häufig übersehen.

Von Sicherheitsprüfungen zu nachvollziehbaren Ereignissen

Drei abgestimmte Ebenen ermöglichen skalierbare Überwachung und mehrdimensionale Analyse.

Edge-Analyse

Edge-KI-Geräte verbinden sich direkt mit Stationskameras/NVR, führen Modelle in Echtzeit aus, komprimieren intelligent und lösen lokale Alarme aus.

Mehrstufige Plattform

Regionale und zentrale Systeme bündeln Edge-Ergebnisse für Speicherung, Wiedergabe, zentrale Analyse und einheitliche Überwachung.

Mehrdimensionale Abfrage

GIS-Ansichten, Ereignis-Dashboards, Datenextraktion, Berichtsexport und zentrale Live-Übertragungen unterstützen Entscheidungen.

Abdeckung von KI-Szenarien

Von sicherer Entladung bis zur gesamten Stationsüberwachung unterstützt die Plattform die Automatisierung vieler Szenarien.

Intelligente Sicherheit bei der Kraftstoffentladung

Erkennung der PSA-Konformität bei Höhenarbeiten
Prüfung der Feuerlöscherposition
Erkennung der Verwendung von Erdungsklemmen
Einhaltung von Erdungs- und Schlauchverfahren
Überwachung der Entladedauer

Standortweite Betriebsüberwachung

Erkennung von Warnwesten bei Nacht
Erkennung der Handynutzung während der Arbeit
Virtuelle Zäune und Sperrbereichsüberwachung
Erkennung unbefugten Zutritts und bereichsübergreifender Bewegungen
Personalkontrollen im Kassen- und Schalterbereich

KI-Analyse der Prozesseinhaltung

Echtzeithinweise beim Entladebeginn
Schrittweise Prüfung der Entlade-Checkliste
Durchgängige Aufzeichnung von Routinekontrollen
Automatische Belegbilder und Wiedergabezeitleisten
Export von Compliance-Berichten für PDF

Betriebliches Ergebnis

Schnellere Vorfallerkennung: szenariobasierte Alarme verkürzen Reaktionsverzögerungen.
Weniger manuelle Prüfungen: strukturierte Suche und KI-markierte Ereignisse.
Höhere Sicherheit bei der Einhaltung von Vorgaben: durchgängige Prozessaufzeichnungen für Audit und Management.
Bessere Entscheidungsunterstützung: visuelle Dashboards und mehrdimensionale Berichte.

Von Sicherheitsprüfungen zu prüfbaren Belegen

20-Sekunden-Überblick · Ohne Ton · Illustrative Diagramme

Der Shell-Einsatz prüfte Entladesicherheit über mehrere Kameraansichten: Ausrüstung, Personal und Prozessschritte wurden kontrolliert und erkannte Ereignisse mit Bildern, Wiedergabe und Berichten verbunden. Diese Industrieerfahrung fließt in die Unterstützung unserer Partner bei ihrer nächsten Anwendung ein.

Was diese Erfahrung in die heutige Plattform einbringt

Die Lösung für Shell-Tankstellen prüfte Arbeitsschritte und verknüpfte Erkennungen mit Belegbildern, Wiedergabe und Berichten. Sie zeigt, warum industrielle KI neben Objekterkennung auch Prozesskontext benötigt.

Für eine ähnliche Anwendung heute entdecken Sie Studio für die Erstellung und Prüfung von Prozesslogik, Edge für die Ausführung vor Ort, und Hub für die Ereignisprüfung.

SAIL — die Sprache und Laufzeitumgebung für industrielle KI-Anwendungen.

Für Unterstützung bei industriellen Anforderungen und der Erstellung von SAIL-Anwendungen entdecken Sie Awakedata Morca.

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