En ny generation förebyggande åtgärder av arbetsolycksfall med maskininlärning
Research Project , 2019 – 2021

Maskininlärning kan underlätta analys av orsaker bakom arbetsolycksfall och incidenter. Arbetsolycksfallen är ett olöst problem i byggbranschen. Projektets syfte är att utveckla en prototyp av ett sådant maskininlärningsanalyssystem. Systemets effekt kan bli bättre förebyggande och en högra produktivitet.
Projektet utförs inom ramen av ett licentiatprojekt i ett samarbeta mellan NCC, Chalmers och Mälardalens Högskola.
Ett nulägesstudie av praxis kring registrering av arbetsolycksfall och incidenter genomföres för att bygga upp kunskap om det område som maskininlärningen ska göras på. Data från en arbetsolycksfalldatabas inom NCC insamlas och valideras. Flera olika maskininlärningsalgoritmer testas på materialet och den bästa kombination av algoritmer (de som bäst förutser olycksfallen) sammanställs i en prototyp som sedan testas hos NCCs säkerhetsansvariga. Projektets resultat kommuniceras i en licentiatavhandling, internationella artiklar, konferens papers, och artiklar i svenska facktidskrifter.

Participants

Christian Koch (contact)

Full Professor at Chalmers, Architecture and Civil Engineering, Construction Management

Collaborations

NCC AB

Solna, Sweden

Funding

Development Fund of the Swedish Construction Industry (SBUF)

Funding Chalmers participation during 2019–2021

Related Areas of Advance and Infrastructure

Sustainable development

Driving Forces

More information

Latest update

2020-07-10