Right-time safety system to prevent close calls between construction workers and equipment

  • Although around 7.5% of all workers in the European Union work in construction, they account for 15% of all the accidents and for 30% of all the fatalities at work. Every fifth of these accidents result from workers colliding with objects or vehicles while being in the rather complex and dynamic work environment. The advent of digitization in the construction industry now enables the use of new technologies which can lead to an increase in occupational safety. For example, modern proximity detection systems and alerting technology can warn workers and machine operators in runtime when people and machines are approaching dangerously. Computational algorithms that have been created then can enable safety specialists to automatically derive detailed information on previously unknown risks. These can in turn be used along the entire construction safety management chain, in improved work preparation and model-based safety planning and training, in order to proactively avoid the dangers.
  • Obwohl 7,5% aller Erwerbstätigen in der Europäischen Union im Baugewerbe arbeiten, entfallen auf sie 15% aller Unfälle und 30% aller tödlichen Arbeitsunfälle. Jeder fünfte dieser Unfälle kommt durch zu nahen Kontakt mit Baumaschinen oder Teilen davon im komplexen und dynamischen Baustellenumfeld zustande. Dies macht das zeitnahe Erkennen, Melden, Analysieren und Beheben von Gefahrenstellen zwingend erforderlich. Der Einzug der Digitalisierung im Bauwesen ermöglicht den Einsatz neuer Technologien, die zu einer Erhöhung der Arbeitssicherheit führen können. So lassen sich beispielsweise mithilfe moderner Annäherungs- und Warntechnologie die Arbeiter und Maschinenführer in Echtzeit warnen. Erstellte Berechnungsalgorithmen ermöglichen es den Sicherheitsfachkräften das automatische Ableiten von Detailinformationen zu bisher nicht bekannten Risiken. Diese finden nun Verwendung in einer modellbasierten Arbeitsvorbereitung und Sicherheitsschulung, um die Gefahrenstellen proaktiv zu vermeiden.

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Metadaten
Author:Olga GolovinaGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-94755
DOI:https://doi.org/10.13154/294-9475
Referee:Markus KönigORCiDGND, Carl T. HaasGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2022/12/16
Date of first Publication:2022/12/16
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
Date of final exam:2022/09/19
Creating Corporation:Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
GND-Keyword:Sicherheit; Sensor; Building Information Modeling; Maschinenführer; Baustelle
Institutes/Facilities:Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurbau, Umwelttechnik
faculties:Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY-NC 4.0 - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International