Arbejdsmiljøvurdering med AI på byggepladser

Projektet kobler kendt viden om arbejdsmiljø og sikkerhedskultur med ny viden om AI og digitalisering. På den måde bygger det oven på eksisterende forskning, men omsætter den til en ny kontekst, hvor potentialet for at skabe både ny viden og praktisk værdi er stort.

En sikkerhedsrundering på en byggeplads, kan den udføres ved hjælp af videooptagelse og en AI analyse, som resulterer i en brugbar vurdering af arbejdsmiljømæssige udfordringer samt forslag til forbedringer.

Hvordan vurderes kvaliteten af AI identifikation af arbejdsmiljø udfordringer på en sikkerhedsrundering, sammenlignet med en sikkerhedsrundering som er udført af et menneske?

Hvilke typer arbejdsmiljøudfordringer kan AI identificere ud fra en video?

Hvilke typer af videoer giver det bedste resultat?

Forskningsprojektet er interessant for branchen, da det er tids- og ressourcekrævende for den ansvarlige aktør at udføre en sikkerhedsrundering samt samle og udarbejde dokumentationen hertil. Forskningen vil vise om der er potentiale i, at AI kan udføre en dækkende vurdering af arbejdsmiljøet samt udarbejde en brugbar dokumentation.

Projektet bidrager direkte til akademiets strategi om at styrke digitalisering og teknologisk innovation i undervisning og forskning. Ved at undersøge, hvordan AI og videoanalyse kan anvendes i arbejdsmiljøarbejdet. Projektet udvikler også ny viden, der kan integreres i både uddannelse og praksis.

Projektet styrker vidensgrundlaget i bygge- og anlægsuddannelserne ved at koble arbejdsmiljø og sikkerhed med digitalisering og kunstig intelligens. Resultaterne kan omsættes til cases og undervisningsmateriale, der giver de studerende indsigt i, hvordan ny teknologi kan anvendes til at forbedre sikkerhed og effektivitet på byggepladser.

Projektet skaber værdi for bygge- og anlægsbranchen ved at undersøge, hvordan AI og videoanalyse kan effektivisere arbejdsmiljøarbejdet og reducere ressourceforbruget til manuelle sikkerhedsrunderinger. Metoden kan muliggøre hyppigere og mere systematiske risikovurderinger, hvilket kan bidrage til færre ulykker, højere sikkerhed og bedre trivsel på byggepladser. Samtidig giver projektet erhvervet konkrete anbefalinger og nye metoder til at bruge digitale værktøjer.

1) Projektplanlægning

a. Afsøge området for relevante artikler, inden for projektet afgræsning

b. Finde relevante byggepladser som vil give tilladelse til at udføre projektet

c. Opsætning og test af forskellige AI typer

d. Opsætning og test af forskellige optagelse muligheder

2) Gennemførsel

a. Der optages videoer af arbejdsområder på en byggeplads, hvor typiske arbejdsmiljømæssige

udfordringer kan opstå.

b. Der udføres samme sikkerhedsrundering af en uvildig arbejdsmiljøekspert, som efterfølgende

udarbejder et runderingsskema

c. Der testes flere forskellige videotyper og videoerne optages systematisk, så de dækker

relevante områder (fx stilladser, maskiner, opbevaring af materialer, personlige værnemidler

osv.).

d. Videoerne gennemgås af AI, som analyserer dem for at identificere potentielle

arbejdsmiljømæssige udfordringer.

e. AI genererer en rapport, der inkluderer identificerede risici samt foreslåede løsninger.

3) Afslutning

a. Resultaterne sammenlignes med en traditionel sikkerhedsrundering udført af en

arbejdsmiljøekspert.

b. Arbejdsmiljøeksperter vurderer, i hvilken grad AI resultater stemmer overens med deres egne

observationer.

c. Der identificeres hvilke styrker og svagheder AI metode har.

4) Evaluering

a. Effektiviteten af video- og AI-metoden evalueres i forhold til nøjagtighed, tidsforbrug og

anvendelighed.

b. Der vurderes hvilke videotyper der giver det bedste resultater

c. Der gives en samlet vurdering af, om metoden kan anvendes som et supplement eller en

erstatning for traditionelle sikkerhedsrunderinger.

Metode

Dataindsamling

For at undersøge forskningsspørgsmålet indsamles data i form af videooptagelser fra byggepladser, hvor

arbejdsmiljømæssige udfordringer typisk opstår. Optagelserne vil systematisk dække områder som:

• Arbejde i højden (fx stilladser)

• Brug af maskiner og tekniske hjælpemidler

• Materialehåndtering og opbevaring

• Brug af personlige værnemidler

• Logistik og færdselsveje

Der vil blive testet flere forskellige videotyper for at vurdere, hvilken metode der giver det mest valide

grundlag for AI-analysen.

Parallelt udføres manuelle sikkerhedsrunderinger af arbejdsmiljøkoordinatorer eller eksperter, som fungerer som sammenligningsdatagrundlag.

Databehandling

AI-analyse

Videoerne behandles med AI-baserede computer vision-algoritmer, der er trænet til at identificere visuelle

risici (fx manglende hjelm, rod, maskinsikkerhed).

• Output fra AI’en samles i en rapport, der viser fundne risici og forslag til forbedringer.

Manuelle analyser

• Eksperter udfører parallelle observationer og rapporterer identificerede risici ud fra gældende standarder

og tjeklister.

• AI-rapporterne sammenlignes med de manuelle observationer for at vurdere overensstemmelse,

forskelle og eventuelle supplerende indsigter.

Analysestrategi

Analysen bygger på en sammenligning af AI’ens resultater med de manuelle sikkerhedsrunderinger.

• Vi tæller og sammenligner, hvor mange og hvilke typer risici de to metoder finder, og vi ser på forskelle i

tids- og ressourceforbrug.

• Vi taler med arbejdsmiljøeksperter om, hvordan de oplever AI’ens resultater i praksis, og laver små

casestudier af situationer, hvor AI og mennesker vurderer forskelligt.

• Vi ser på, om AI’ens analyser rammer det rigtige(pålidelige) og om de giver ensartede resultater.

Det forventes, at projektet vil vise, i hvilken grad AI-baseret videoanalyse kan identificere

arbejdsmiljømæssige udfordringer på en byggeplads, og hvordan dette sammenlignes med en traditionel

manuel sikkerhedsrundering. Mere konkret forventes det:

• At AI kan identificere et betydeligt antal af de samme risici som en menneskelig sikkerhedsrundering (fx

manglende brug af værnemidler, uorden på arbejdspladsen, uhensigtsmæssig materialehåndtering).

• At visse typer af udfordringer AI er bedre til at opdage (fx visuelle mønstre som rod, barrierer eller fravær

af hjelm), mens andre kræver menneskelig dømmekraft (fx organisatoriske forhold, kommunikation eller

kontekstforståelse).

• At kvaliteten og nøjagtigheden af AI’s resultater afhænger af kameratype, billedopløsning og billedformat,

så der kan udledes anbefalinger for, hvordan videooptagelser bedst gennemføres og efterbehandles

• At AI-metoden kan være tidsbesparende sammenlignet med manuel rundering, men samtidig kræver

efterfølgende menneskelig validering.

Dermed forventes projektet at give et nuanceret billede af potentialer og begrænsninger ved at anvende AI i

arbejdsmiljøarbejdet.

Slutproduktet vil være et working-paper som beskriver slutresultat af projektet

Projektet har potentiale til at skabe betydelig værdi for både forskning og praksis i byggebranchen. Hvis AIbaserede

sikkerhedsrunderinger viser sig valide og anvendelige, kan metoden:

• Effektivisere arbejdsmiljøarbejdet ved at reducere tids- og ressourceforbruget til manuelle

runderinger og dokumentation.

• Øge sikkerheden på byggepladser, fordi hyppigere og mere systematiske observationer bliver mulige

med AI som supplement.

• Understøtte innovation i arbejdsmiljøindsatsen, hvor byggebranchen kan afprøve nye digitale

værktøjer og dermed bidrage til den grønne og digitale omstilling.

• Inspirere andre sektorer med lignende sikkerhedsudfordringer (fx industri og transport) til at afprøve

tilsvarende metoder.

På længere sigt kan projektet dermed bidrage til at reducere antallet af arbejdsulykker, øge trivsel blandt

medarbejdere og samtidig udvikle nytænkende metoder.