Integrative Safety-Awareness-Model for the Prevention of Accidents on Construction Sites (iSAM)
Final Report Abstract
Baustellen zählen zu den gefährlichsten Arbeitsplätzen. Die Dynamik der Arbeitsprozesse auf Baustellen und die Tatsache, dass sicherheitsrelevante Tätigkeiten nicht ortsgebunden stattfinden, sind äußerst hohe Anforderungen für Sicherheitskonzepte. Zur Verbesserung der Arbeitssicherheit existieren drei Ansätze: Prävention, Gefährdungsbeurteilung und Überwachung. Im Bereich der Überwachung sind in erster Linie die Kontrollen durch Institutionen des Arbeitsschutzes und technische Lösungen zu nennen, die nur sporadisch durchgeführt werden oder nur auf vereinzelnde Arbeitsprozesse ausgelegt sind. Im Gegensatz dazu setzt die Prävention bereits in der Arbeitsorganisation an, um gefährliche Arbeitsprozesse entweder zu vermeiden oder durch geeignete Schutzmaßnahmen abzusichern. Zudem hat Prävention die Aufgabe das Wissen über Arbeitsgefährdungen zu erhöhen, was das Bewusstsein für Gefährdungen während der Arbeitsausführung sensibilisiert. Diese Maßnahmen konnten in der Vergangenheit die Situation auf Baustellen deutlich verbessern. Inzwischen stagnieren die Unfallzahlen allerdings seit einigen Jahren. Es sind also neue oder ergänzende Konzepte nötig. Das integrative Safety-Awareness-Modell (iSAM) knüpft an bestehende Präventionsansätze an und transportiert Prävention in den Bauablauf. Das Ziel des Forschungsprojekts war ein ganzheitliches System zur Echtzeit-Detektion von Gefährdungen im Bauablauf und zur Warnung von gefährdeten Personen. Hierzu wird bei iSAM das gesamte und elektronisch verfügbare Wissen über eine Baustelle genutzt um Gefährdungen im Arbeitsablauf aufzuspüren. Somit unterstützt iSAM die Bauleitung sowie Koordinatoren, die für die Arbeitssicherheit und den Gesundheitsschutz zuständig sind. iSAM arbeitet kontextsensitiv und erkennt Arbeitssituationen oder Bereiche, die wegen bestimmter Begebenheiten ein hohes Unfallrisiko aufweisen. Personen, die sich in einem erkannten Kontext mit erhöhtem Unfallrisiko aufhalten, werden durch Warnungen an mögliche Gefährdungen erinnert. So wird das Bewusstsein (Awareness) der Arbeiter auf Baustellen sensibilisiert. Zudem sind Zugriffe auf die Steuerungselektronik von Baumaschinen möglich, wodurch im Notfall diese Maschinen gestoppt werden können. Das iSAM System präsentiert sich als ein Expertensystem das aus den Komponenten Wissen (Knowledge), Bauprozesserkennung (Sensoring), Soft- und Hardware zur Wissensverarbeitung (Processing) sowie der Speicherung für Wissen und Eintrittswahrscheinlichkeiten von Gefährdungen (Awareness) besteht. Die Kernkomponente Awareness beinhaltet das gespeicherte Wissen in Form von mehreren Fach-Ontologien, die untereinander verknüpft sind. Knowledge umfasst das gesamte Wissen der realen Welt zu einem Bauprojekt (Gebäudemodell, Ablaufplanung usw.) sowie allgemeine Informationen (Gesetze, Regeln, vergangene Unfälle usw.). Eine Hauptaufgabe bei der Nutzung von iSAM ist die Formalisierung des vorhanden Wissens, das in heterogenen Datenformaten oder auch nur in Köpfen (z.B. Erfahrungswissen) vorhanden ist. Hierzu wurden verschiedene, das Bauwesen betreffende, Informationsquellen in Ontologien überführt und Möglichkeiten zur manuellen Eingabe geschaffen. Zudem wurde eine Gefährdungsontologie entwickelt, die neben der Verknüpfung von Wissen auch Eintrittswahrscheinlichkeiten beinhaltet. Intelligente Hard- und Software Einheiten (Safety Nodes) der Processing Komponente, die miteinander verbunden sind, spannen ein Netzwerk aus eigenständig agierenden Softwareeinheiten (Agenten) auf, die jeweils auf eine bestimmte Situationen spezialisiert sind (Multi-Agenten-System). Sie nutzen das gespeicherte Wissen, um daraus neues und Kontext-spezifisches Wissen zu erzeugen (Fusion) oder abzuleiten (Inferenz). Die Verarbeitung des Wissens und vor allem die Kommunikation zwischen den Agenten erfolgt in Echtzeit. Hierzu wurde ein Transport-Protokoll (UDP), das eine direkte Verbindung ohne gegenseitige Aushandlung erlaubt, gewählt. Für eine kollektive Verarbeitung wird Wissen in Triples (Subjekt-Prädikat-Objekt) an alle Teilnehmer im Netzwerk (Multicast) gleichzeitig übertragen. Die Konten entscheiden dabei selbst ob das Wissen für sie eine Relevanz besitzt. Weitere Wissensquellen können über das Sensoring eingebunden werden. Dazu kommen alle Sensoren und fremde Bus-Systeme (z.B. CAN in Fahrzeugen) in Frage, die im Rahmen einer Bauprozesserkennung Informationen zum Bauablauf oder zu Umweltbedingungen (z.B. Wetter) liefern und für die eine geeignete Schnittstelle (Soft- und Hardware) zu den iSAM Knoten existiert.
Publications
- Integrierte Ortung zur Vermeidung von Unfällen auf Baustellen. In: DVW - Gesellschaft für Geodäsie Geoinformation und Landmanagement e.V. (Hrsg.): 145. DVW-Seminar: Interdisziplinäre Messaufgaben im Bauwesen, 26. und 27. März 2015, Darmstadt Bd. 79. Augsburg : Wißner-Verlag, 2015 (Schriftenreihe des DVW)
Kreger, Michael ; Rüppel, Uwe
- Sicherheitsbeziehungen zur Detektion von Gefährdungen auf Baustellen. In: Real Ehrlich, Catia M. (Hrsg.) ; Blut, Christoph (Hrsg.) ; Geodätisches Institut und Lehrstuhl für Bauinformatik & Geoinformationssysteme, RWTH Aachen (Veranst.): 27. Forum Bauinformatik, 21. - 23. September 2015, Aachen. Berlin/Offenbach : Wichmann, 2015 (Berichte aus der Bauinformatik). – ISBN 978–3–87907–605–5, S. 131–139
Kreger, Michael ; Scheich, Patrick
- Agenten-basierte Echtzeitdetektion von gefährlichen Bauprozessen. In: Berthold, Tim et al. (Hrsg.): 28. Forum Bauinformatik - Tagungsband. Hannover : Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2016 (Berichte aus der Bauinformatik), 121-128
Kreger, Michael
(See online at https://dx.doi.org/10.15488/686) - Towards Hazards Detection on Building Sites Using Safety Interaction Matrices (SIM). In: Nobuyoshi, Yabuki (Hrsg.) ; Koji, Makanae (Hrsg.): Proceedings of the 16th International Conference on Computing in Civil and Building Engineering (ICCCBE), 06.-08. July 2016, Osaka, Japan ICCCBE2016 Organizing Committee, 2016. – ISBN 978– 4–9907371–2–2
Kreger, Michael ; Rüppel, Uwe
