Zeigen Muster und Schwachstellen die im Alltag übersehen werden.
It reveals patterns and weaknesses that are overlooked in daily operations.
Near Misses, Deficiencies, technische Befundbilder und Ursachencluster.
Near misses, deficiencies, technical findings and root cause clusters.
Werden erst wirksam wenn sie in Entscheidungen zurückfließen.
It only becomes effective when it feeds back into decision-making.
Nach Themen und Flottencluster strukturieren und regelmäßig besprechen.
Structure by topic and fleet cluster, and review regularly.
Sicherheitsdaten in der Schifffahrt umfassen ein breites Spektrum: Unfall- und Vorfallberichte, Near-Miss-Meldungen, PSC-Inspektionsergebnisse, interne Audit-Befunde, technische Condition Reports und Crew-Feedback. Das Problem liegt selten im Mangel an Daten – es liegt in der fehlenden Systematik bei der Auswertung.
Die meisten Reedereien sammeln Sicherheitsdaten primär zur Erfüllung von ISM-Code-Anforderungen (Kapitel 9: Reports and Analysis of Non-Conformities, Accidents and Hazardous Occurrences). Das Ergebnis sind Statistiken, die in Quartalsberichten erscheinen: Anzahl der Near Misses, Lost Time Injuries (LTI), PSC-Detentionen. Diese Zahlen erfüllen die Berichtspflicht, liefern aber selten die Einsichten, die für tatsächliche Prävention notwendig wären.
Der Unterschied zwischen Compliance-Reporting und wertvoller Datenanalyse liegt in der Tiefe. Statt nur zu zählen, wie viele Near Misses gemeldet wurden, sollte analysiert werden: Welche Systeme oder Bereiche sind betroffen? Gibt es saisonale Muster? Korrelieren bestimmte Vorfälle mit Crew-Wechseln, bestimmten Handelsrouten oder Schiffsaltersgruppen? Erst wenn Daten in Kategorien und Zeitreihen überführt werden, entstehen verwertbare Muster.
Besonders wertvoll sind Root-Cause-Analysen. Ein einzelner Maschinenraumschaden ist ein Vorfall. Zehn Maschinenraumschäden in einer Flotte, die alle auf mangelhafte Wartung von Brennstoff-Booster-Pumpen zurückzuführen sind, sind ein systemisches Problem, das eine gezielte PMS-Änderung und Schulungsmaßnahme erfordert. Ohne Root-Cause-Analyse bleibt jeder Vorfall ein Einzelfall.
Die Paris-MoU-Datenbank bietet ein Beispiel für den Wert aggregierter Sicherheitsdaten. Betreiber können die häufigsten Deficiency-Kategorien für ihren Schiffstyp und ihre Flagge abfragen und daraus gezielte Präventionsmaßnahmen ableiten. Wenn beispielsweise „Fire Safety“ und „Life-Saving Appliances“ die Top-Feststellungen für Bulker unter einer bestimmten Flagge sind, kann der Superintendent seine nächste interne Inspektion genau darauf fokussieren.
Safety data in shipping encompasses a broad spectrum: accident and incident reports, near-miss notifications, PSC inspection results, internal audit findings, technical condition reports and crew feedback. The problem rarely lies in a lack of data – it lies in the absence of systematic analysis.
Most shipping companies collect safety data primarily to fulfil ISM Code requirements (Chapter 9: Reports and Analysis of Non-Conformities, Accidents and Hazardous Occurrences). The result is statistics that appear in quarterly reports: number of near misses, lost time injuries (LTI), PSC detentions. These figures satisfy the reporting obligation but rarely deliver the insights necessary for actual prevention.
The difference between compliance reporting and valuable data analysis lies in depth. Rather than merely counting how many near misses were reported, the analysis should ask: which systems or areas are affected? Are there seasonal patterns? Do certain incidents correlate with crew changes, specific trade routes or vessel age brackets? Only when data is organised into categories and time series do actionable patterns emerge.
Root-cause analyses are particularly valuable. A single engine room casualty is an incident. Ten engine room casualties across a fleet, all traceable to inadequate maintenance of fuel booster pumps, represent a systemic problem requiring a targeted PMS amendment and training measure. Without root-cause analysis, every incident remains an isolated event.
The Paris MoU database provides an example of the value of aggregated safety data. Operators can query the most common deficiency categories for their vessel type and flag, and derive targeted preventive measures from the results. If, for instance, “Fire Safety” and “Life-Saving Appliances” are the top findings for bulkers under a certain flag, the superintendent can focus the next internal inspection precisely on those areas.
Der praktische Nutzen von Sicherheitsdaten entsteht erst, wenn sie in den Entscheidungsprozess eingebunden werden. Das bedeutet: Daten müssen nicht nur gesammelt und berichtet, sondern regelmäßig in Management-Meetings besprochen und in konkrete Maßnahmen übersetzt werden.
Ein bewährtes Format ist die monatliche Safety-Review, bei der der DPA (Designated Person Ashore) zusammen mit dem technischen Management die wichtigsten Vorfälle, Trends und offenen Maßnahmen durchgeht. Das Ziel ist nicht eine weitere Statistik-Präsentation, sondern die Beantwortung von drei Fragen: Was hat sich geändert? Was erfordert eine Reaktion? Was können wir präventiv tun?
Flottencluster-Analysen sind besonders wirkungsvoll. Wenn drei von fünf Schiffen desselben Typs innerhalb eines Jahres ähnliche Befunde bei Rettungsmitteln zeigen, deutet das auf ein systemisches Problem hin – nicht auf drei Einzelfälle. Die Reaktion sollte eine flottenweite PMS-Anpassung sein, nicht drei einzelne Korrekturen.
Auch die Rückkopplung an Bord ist entscheidend. Crew-Mitglieder, die Near Misses melden, erhalten selten Feedback darüber, was mit ihrer Meldung passiert ist. Das untergräbt die Meldekultur. Wenn die Crew dagegen sieht, dass ihre Meldung zu einer konkreten Verbesserung geführt hat – etwa einer geänderten Arbeitsanweisung oder einem zusätzlichen Sicherheitshinweis – steigt die Meldebereitschaft deutlich.
The practical value of safety data only materialises when it is integrated into the decision-making process. This means: data must not only be collected and reported but regularly discussed in management meetings and translated into concrete measures.
A proven format is the monthly safety review, in which the DPA (Designated Person Ashore) together with technical management reviews the most significant incidents, trends and open actions. The aim is not another statistics presentation but answering three questions: What has changed? What requires a response? What can we do preventively?
Fleet cluster analyses are particularly powerful. If three out of five vessels of the same type show similar life-saving appliance findings within a year, this points to a systemic issue – not three individual cases. The response should be a fleet-wide PMS adjustment, not three separate corrections.
Feedback to the crew on board is equally critical. Crew members who report near misses rarely receive information about what happened as a result of their report. This undermines reporting culture. When the crew sees, however, that their report led to a concrete improvement – such as a revised work instruction or an additional safety notice – reporting willingness increases significantly.
Eine mittelgroße Tankerreederei mit 15 Schiffen stellte fest, dass die PSC-Inspektionsergebnisse über zwei Jahre hinweg eine auffällige Häufung von Feststellungen im Bereich „Fire Fighting Equipment“ zeigten. Die einzelnen Vorfälle wirkten harmlos – abgelaufene Feuerlöscher, fehlende Markierungen, nicht funktionsfähige Brandklappen.
Erst die systematische Analyse zeigte das Muster: Die betroffenen Schiffe waren alle im selben Alter (12-15 Jahre) und hatten alle denselben PMS-Wartungszyklus für Brandschutzausrüstung. Der Zyklus war für neuere Schiffe ausgelegt und berücksichtigte nicht den erhöhten Verschleiß älterer Systeme. Nach Anpassung des PMS-Zyklus und einer gezielten Schulung der Besatzungen sanken die Feststellungen im Folgejahr um über 60 Prozent.
Dieses Beispiel zeigt: Der Wert der Daten lag nicht in der einzelnen Feststellung, sondern in der Aggregation und Korrelation mit Schiffsalter und Wartungsplan. Ohne diese Analyse hätte jede Feststellung als Einzelfall behandelt und einzeln korrigiert werden müssen – ohne das zugrundeliegende Problem zu lösen.
A mid-sized tanker company with 15 vessels identified a conspicuous concentration of PSC findings in the “Fire Fighting Equipment” category over a two-year period. The individual findings appeared minor – expired fire extinguishers, missing markings, non-functional fire dampers.
Only systematic analysis revealed the pattern: the affected vessels were all of the same age (12-15 years) and all followed the same PMS maintenance cycle for fire-fighting equipment. The cycle had been designed for newer vessels and did not account for the increased wear on older systems. After adjusting the PMS cycle and conducting targeted crew training, findings in the following year dropped by over 60 per cent.
This example illustrates: the value of the data lay not in the individual finding but in the aggregation and correlation with vessel age and maintenance schedule. Without this analysis, each finding would have been treated as an isolated case and corrected individually – without resolving the underlying problem.
Drei Schritte für eine bessere Nutzung von Sicherheitsdaten:
Kategorisieren: Jede Meldung, jeder Befund und jede PSC-Feststellung nach System, Schiffstyp, Alter und Region klassifizieren. Standardkategorien ermöglichen spätere Vergleiche.
Aggregieren: Monatlich oder quartalsweise Muster suchen. Nicht die Gesamtzahl ist relevant, sondern die Verteilung nach Kategorien und die Veränderung über die Zeit.
Handeln: Jedes identifizierte Muster muss zu einer konkreten Maßnahme führen – sei es eine PMS-Änderung, eine Schulung, eine Beschaffungsentscheidung oder eine geänderte Inspektionsroutine. Maßnahmen ohne Zeitrahmen und Verantwortlichen sind wertlos.
Three steps for better utilisation of safety data:
Categorise: Classify every report, finding and PSC deficiency by system, vessel type, age and region. Standardised categories enable subsequent comparison.
Aggregate: Search for patterns monthly or quarterly. The total number is not what matters; rather the distribution across categories and the change over time.
Act: Every identified pattern must lead to a concrete measure – whether a PMS amendment, a training session, a procurement decision or a revised inspection routine. Measures without a timeframe and a responsible person are worthless.
Unverbindliches Erstgespräch – wir analysieren Ihre Situation und finden den besten Weg.Free initial consultation – we analyze your situation and find the best path forward.
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