Smart Site Guardian: veiligere bouwwerven dankzij real-time AI-monitoring

AI-D ontwikkelt Smart Site Guardian: een AI-gedreven camera-assistent die bouwwerven in real time analyseert, PBM-naleving controleert en onbevoegde toegang buiten de werkuren signaleert.

Houben NV
Vanderstraeten NV
Smart Site Guardian detecteert automatisch PBM-naleving op de werf via slimme camera\u0027s

Intro

De ongevalsfrequentie op Belgische bouwwerven is ruim dubbel zo hoog als in de rest van de economie. Tegelijk gebeurt veiligheidsopvolging vandaag grotendeels manueel, via periodieke en vaak vooraf aangekondigde inspecties, en via passieve camera’s die zelden actief worden bekeken. Daardoor worden risico’s pas laattijdig of zelfs achteraf opgemerkt.

AI-D ontwikkelt daarom Smart Site Guardian: een AI-gedreven camera-assistent die werven in real time analyseert en automatisch waarschuwt bij veiligheidsrisico’s. De oplossing detecteert of persoonlijke beschermingsmiddelen worden gedragen en signaleert onbevoegde toegang buiten de werkuren. Bouwbedrijven Houben NV en Vanderstraeten NV zijn de eerste gebruikers van het platform.

Uitdaging

De Belgische bouw- en industriesector blijft een risicovolle omgeving. In 2024 telde de sector ruim 10.000 arbeidsongevallen. Het niet naleven van veiligheidsvoorschriften, zoals het niet dragen van een helm of fluohesje, blijft een hardnekkig probleem. De opvolging ervan steunt vandaag op menselijke observatie, wat inefficiënt en foutgevoelig is.

Binnen die context botsen bouwbedrijven op verschillende structurele knelpunten:

  • Veiligheidsopvolging steunt op manuele controles en periodieke, vaak aangekondigde inspecties, wat tot laattijdige detectie van risico’s leidt.
  • Camerabeelden worden zelden actief geanalyseerd.
  • Vaste camera’s hebben een beperkt gezichtsveld, zeker in een werfomgeving die continu verandert.
  • Buiten de werkuren zijn werven extra kwetsbaar. Meer dan de helft van de bouw- en installatiebedrijven was in 2024 slachtoffer van werfdiefstal.

Het gevolg is een aanpak waarbij incidenten pas achteraf zichtbaar worden, terwijl preventie net vraagt om onmiddellijke detectie.

Oplossing

Smart Site Guardian analyseert camerabeelden in real time met behulp van computer vision. Het platform bestaat uit twee complementaire luiken die op hetzelfde AI-model en dashboard draaien:

  • Vaste camera’s die de actieve werfzones tijdens de werkuren continu monitoren.
  • Een autonome patrouillerobot die na de werkuren over de werf patrouilleert en door zijn fysieke aanwezigheid actief afschrikt.

Het systeem detecteert automatisch of PBM gedragen worden, signaleert onbevoegde aanwezigheid en logt elk incident gestructureerd in een dashboard. Werfleiders, veiligheidscoördinatoren en preventieadviseurs kunnen die data meteen operationeel inzetten, zowel voor onmiddellijke bijsturing als voor structurele analyse.

Smart Site Guardian dashboard met logboek van gedetecteerde incidentenHet Smart Site Guardian-dashboard logt elk gedetecteerd incident automatisch: tijdstip, camera, klasse en betrouwbaarheidsscore.

Competitief voordeel

Het voordeel zit niet enkel in de prestaties van de technologie, maar ook in de voorsprong tegenover bedrijven die nog op manuele controle steunen. Met Smart Site Guardian kan Houben overtredingen meteen bijsturen, het wettelijk verplichte coördinatiedagboek automatisch onderbouwen en aantoonbaar werk maken van een proactieve veiligheidscultuur. Dat is een concreet argument richting opdrachtgevers en verzekeraars, en het verlaagt het risico op boetes en een ongunstige risico-index.

Aanpak

De ontwikkeling van Smart Site Guardian is een iteratief R&D-traject, gestuurd door bewuste keuzes voor in-house modeltraining op een eigen Belgische dataset, en volledige controle over de technische stack:

Robothond navigeert door een bouwwerf met behulp van LIDARRobothond navigeert door een bouwwerf met behulp van LIDAR
  1. AI-D bouwde een eigen, brede dataset op van Belgische werven, met wisselend weer, wisselend licht, diverse werfkledij en camera-opstellingen, en trainde het computer vision-model daarop. Daardoor generaliseert het model over werven heen en is er geen wekenlange hertraining per werf nodig. Dat plug-and-play karakter is cruciaal voor tijdelijke en evoluerende omgevingen zoals werven.
  2. Het model werd zelf getraind op het detecteren van PBM. Dezelfde modellen worden geïntegreerd op de autonome patrouillerobot, met SLAM-navigatie, vaste patrouilleroutes en geofencing. Vaste camera’s en robot delen één AI-model en één dashboard.
  3. De volledige verwerking gebeurt in een beveiligde EU-omgeving, GDPR-conform en afgestemd op de EU AI Act.
  4. AI-D installeert en onderhoudt de camera’s zelf, binnen enkele uren per werf.

Impact

Smart Site Guardian is volop in ontwikkeling. De beoogde impact situeert zich op het vlak van veiligheid, operationele efficiëntie en schaalbaarheid:

  • 24/7-dekking van de werf, zowel tijdens als buiten de werkuren en real-time detectie van overtredingen, zodat preventief kan worden ingegrepen in plaats van achteraf vast te stellen.
  • Automatische logging die het wettelijk verplichte coördinatiedagboek ondersteunt en bewijs- en leermateriaal oplevert voor de preventiedienst.
  • Gerichte inzichten per stakeholder: de werfleider ontvangt een real-time alert bij een PBM-overtreding, de veiligheidscoördinator beschikt over een audittrail per aannemer, de preventieadviseur exporteert dagelijks een inspectieklaar rapport en het management volgt maandelijkse veiligheidstrends per werf op.

Met Smart Site Guardian verschuift AI-D de veiligheidsmonitoring op werven van reactief naar proactief, met directe winst op het vlak van veiligheid, compliance en operationele efficiëntie.

Houben NVVanderstraeten NV

Senne Reekmans

Senne Reekmans

AI Engineer

AI is geen gimmick, maar iets dat effectief kan instaan voor de veiligheid van werknemers

Klaar om jouw werf veiliger te maken met AI? Plan vandaag nog een gesprek en ontdek hoe AI uw bedrijf kan ondersteunen.

Gerelateerde thema’s

Computer VisionReal-time MonitoringPBM-detectieAutonome RoboticaBouwsectorIndustrial AIPredictive Safety