Inventur & Sicherheitsmonitoring

Computer Vision revolutioniert zwei kritische Bereiche: Bestandsmanagement und Sicherheitsüberwachung. Statt manueller Zählungen und passiver Kameraüberwachung ermöglicht AI proaktives, automatisiertes Monitoring in Echtzeit.

Shelf Scanning im Einzelhandel

Das Problem

Fehlbestände (Out-of-Stock) kosten den Einzelhandel weltweit über 1 Billion USD pro Jahr. Ein Produkt, das nicht im Regal steht, wird nicht gekauft — der Kunde geht zum Wettbewerber.

AI-gestütztes Shelf Monitoring

Wie Computer Vision Regale überwacht:

Fixe Kameras:

An strategischen Positionen montiert (Regalende, Decke)
Kontinuierliches Monitoring in Echtzeit
Alert bei leerem Regal oder falschem Produkt

Mobile Roboter:

Autonome Roboter (z. B. Tally von Simbe Robotics, Badger Technologies) scannen Regale regelmäßig
3D-Vision für vollständige Regalerfassung
Fahren nachts oder in ruhigen Stunden

Mitarbeiter-Apps:

Smartphone-basierte Regalerkennung
Mitarbeiter fotografiert Regal → AI analysiert in Sekunden
Einfachste und günstigste Lösung für den Einstieg

Was AI erkennt

Out-of-Stock: Welche Produkte fehlen? Seit wann?
Planogramm-Compliance: Stehen Produkte am richtigen Platz?
Preisschilder: Stimmen Preisschilder mit dem System überein?
Facing Count: Wie viele Produkte sind nach vorne ausgerichtet?
Wettbewerber-Monitoring: Welche Konkurrenzprodukte sind daneben platziert?

Ergebnisse

Out-of-Stock-Reduktion: 30–50 %
Umsatzsteigerung: 2–5 % durch bessere Regalpflege
Personaleffizienz: Bestandscheck in 10 Minuten statt 4 Stunden

Video-Surveillance mit AI

Von passiv zu proaktiv

Traditionelle Videoüberwachung: Ein Sicherheitsmitarbeiter beobachtet 20 Bildschirme gleichzeitig — und übersieht 95 % der relevanten Events. AI-Videoanalyse erkennt automatisch:

Perimeter-Schutz: Person betritt gesperrten Bereich → Sofort-Alert
Loitering Detection: Person hält sich ungewöhnlich lange an einem Ort auf
Crowd Detection: Menschenansammlungen, die ein Sicherheitsrisiko darstellen
Fahrzeug-Erkennung: Unbekannte Fahrzeuge, falsch geparkte LKWs
Objekt-Erkennung: Zurückgelassene Taschen, Pakete in sensiblen Bereichen

Industrielle Sicherheit

In Produktionsumgebungen:

PPE Detection: Trägt der Mitarbeiter Helm, Schutzbrille, Weste?
Zonen-Monitoring: Betritt jemand eine Gefahrenzone bei laufender Maschine?
Stürze: Automatische Sturzerkennung (Person liegt am Boden)
Brandfrüherkennung: Rauch- und Funkenflug erkennen, bevor Feuermelder anschlagen

Anomalie-Erkennung

Ungewöhnliches Verhalten erkennen

AI lernt den "Normalzustand" und flaggt Abweichungen:

Bewegungsmuster: Mitarbeiter, der normalerweise Route A nimmt, geht plötzlich zu Bereich B
Zeitliche Anomalien: Aktivität außerhalb der Geschäftszeiten
Objektveränderungen: Etwas wurde verschoben, hinzugefügt oder entfernt
Verhaltensänderungen: Hektisches Verhalten, Laufen statt Gehen

Datenschutz und Ethik

DSGVO-Anforderungen:

Transparenz: Hinweisschilder, Datenschutzerklärung
Rechtsgrundlage: Berechtigtes Interesse (Art. 6 Abs. 1 lit. f) — Abwägung mit Persönlichkeitsrechten
Speicherbegrenzung: Aufnahmen nach 48–72 Stunden löschen (außer bei Vorfällen)
Kein biometrisches Tracking: Gesichtserkennung in öffentlichen Bereichen ist in der EU stark eingeschränkt (EU AI Act)

Best Practices:

Privacy by Design: Personen-Tracking nur anonymisiert (Heatmaps statt Individuen)
Betriebsrat einbinden: Vor Einführung Betriebsvereinbarung abschließen
Zweckbindung: Daten nur für definierten Sicherheitszweck nutzen

Wichtig: Die technischen Möglichkeiten überschreiten oft die rechtlichen Grenzen. Nur weil Computer Vision etwas kann, heißt das nicht, dass Sie es dürfen.