Entwicklung eines IoT-basierten Prototyps zur Optimierung der Lagerung von Gefahrstoffen und Ausrüstung zur Verbesserung von HSE in Laboren

Laborunfälle werden oft durch die falsche Lagerung von Gefahrstoffen und die verzögerte Erkennung unsicherer Bedingungen verursacht. Frühere Lösungen zur Labor-Sicherheit konzentrierten sich typischerweise auf Sensoren und Dashboards, einschließlich IoT-Überwachung, die das situative Bewusstsein verbessern, aber weitgehend reaktiv bleiben, auf Raum-/Gebäudeskala operieren, selten Regeln für die Lagerung auf Artikel-Ebene durchsetzen und selten die Selektivität von Alarmmeldungen (Fehlalarme) berichten. Diese Arbeit präsentiert einen kompakten Prototyp, der RFID-basierte Verifikationen von Lagerzonen mit Umweltsensoren kombiniert, um die Einhaltung von Gesundheit, Sicherheit, Sicherheit und Umwelt (HSSE) auf der Ebene der Lagereinheit zu unterstützen. Ein ESP32-basierter Controller integriert drei RFID-Leser (niedrig/mittel/hochriskante Fächer) mit Temperatur-, Feuchtigkeits- und Gassensoren; Daten werden an eine IoT-Schnittstelle gestreamt für die Echtzeitvisualisierung und -benachrichtigung (z.B. implementiert über Blynk), während regelbasierte Logik lokale (Summer) und entfernte Alarme auslöst, wenn ein markierter Artikel in die falsche Zone gelegt wird oder Schwellenwerte überschritten werden. Eine szenariobasierte Bewertung von 18 Fällen (korrekte/falsche Platzierungen für repräsentative Artikel) ergab 100 % RFID-Tag-Erkennung und Platzierungsvalidierung, eine durchschnittliche Reaktionszeit von 2,37 s und keine Fehlalarme bei korrekten Platzierungen. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Verknüpfung von Platzierungsverifikation mit multi-sensorischer Überwachung selektive, latenzarme Warnungen bietet und gleichzeitig Störalarme vermeidet, wodurch quantitative Basislinien für die skalierbare Durchsetzung von HSSE in intelligenten Laboren etabliert werden.