Enligt statistik från Arbetsmiljöverket tillhör byggbranschen en av de branscher i Sverige som haft flest arbetsplatsolyckor med dödlig utgång, de senaste åren. På Mälardalens högskola (MDH) pågår ett forskningsprojekt tillsammans med NCC Sverige AB och Chalmers tekniska högskola, som undersöker hur maskininlärning (ML) kan användas för att förebygga arbetsplatsolyckor i byggbranschen.
– I dag samlar entreprenörer kontinuerligt in omfattande data om olyckorna som har inträffat på en byggarbetsplats. Med hjälp av ML kan de hitta underliggande mönster i den data de samlar in, vilket ger stor potential till att förutsäga olyckor i ett tidigt skede, säger Shahina Begum, projektledare vid MDH.
Syftet med projektet “Machine Learning for the prevention of occupational accidents in the construction industry” är att använda den bäst lämpade ML-algoritmen och säkerställa att den data som samlas in kan användas för att förebygga arbetsplatsolyckor i byggbranschen.
Förbättrad säkerhet på byggarbetsplatser
Forskningsprojektet finansieras av Vinnova och målet med projektet är att med hjälp av ML utveckla NCC:s arbete för att minska arbetsplatsolyckorna i branschen. Resultaten kommer att implementeras i säkerhetsaktiviteter på byggarbetsplatser och inom NCC.
– Med hjälp av ML kan byggföretag upptäcka delar i arbetet som kan leda till arbetsplatsolyckor och då sätta in åtgärder för att förbättra säkerheten på byggarbetsplatser. I förlängningen kan det även resultera i ökad produktion och ökat värde för kunden, säger Christian Koch, projektledare på Chalmers tekniska högskola.
Källa: Mälardalens Högskola
