Hard Hats & Smart Data: Machine Learning for Construction Safety

(english version below) ++++ Unsere 34. Podcast-Episode: Machine
Learning auf der Baustelle – Sicherheit, Sensoren & smarte
Templates ++++ In dieser Folge sprechen wir mit Joel Aytunc Un von
Holcim - einem internationalen Konzern, der in mehr als 60 Ländern
aktiv ist – über die Herausforderungen und Chancen beim Einsatz von
Data Science im Bereich Arbeitssicherheit auf Baustellen. Wie lässt
sich mit Hilfe von Audio-, Sensor- und Kameradaten erkennen, ob
Sicherheitsvorgaben eingehalten werden? Welche Rolle spielen
ML-Modelle in einem realen, oft chaotischen Baustellenumfeld – und
wie bringt man diese überhaupt produktiv zum Laufen? Joel gibt uns
Einblick in seine Projekte, erzählt von praktischen Erfahrungen bei
der Implementierung von Machine Learning im Produktionsumfeld, von
der Bedeutung eines guten MLOps-Setups und warum der Einstieg in
strukturierte ML-Projekte nicht in Jupyter Notebooks enden sollte.
Auch Themen wie Akzeptanz im Team, Datenschutz und Annotation im
industriellen Umfeld kommen zur Sprache. Ein spannender Use Case,
der zeigt, wie weit Data Science bereits in industrielle Kontexte
vorgedrungen ist – und was es braucht, damit Innovation nicht nur
ein Buzzword bleibt. +++++ Episode 34: Data Science on Construction
Sites – Safety, Sensors, and Smart Use Cases +++++ In this episode,
we talk to Joel, a data scientist working at a large international
company operating in over 60 countries. The topic: using data
science and machine learning to improve safety on construction
sites. How can audio, sensor, and camera data help detect whether
safety protocols are being followed? What does it take to get
machine learning models running in the unpredictable reality of
construction environments? Joel shares insights from real-world
projects, explaining how ML can be effectively applied in
industrial contexts. We dive into topics like MLOps, annotation
challenges in production settings, data privacy, and why it's often
a mistake to start with just a Jupyter notebook. A fascinating use
case that shows how data science is already shaping safety and
efficiency far beyond the tech industry—and what it takes to turn
innovation into real impact. Für mehr Informationen zum Thema Data
Science, besuche gerne unsere Website: https://datamics.com/ Oder
nimm an einem unserer zahlreichen Onlinekurse teil:
https://www.udemy.com/user/datamics/ Um mit Natalie in Kontakt zu
treten, besuche gerne ihr LinkedIn-Profil:
https://www.linkedin.com/in/joel-aytunc-un/