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Digitale sensorgestützte Präventionsassistenz zur Vermeidung von Belastungsgefährdungen im Bau-Handwerk (BauPrevent)

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Schlagwort: Künstliche Intelligenz (KI)

Fördermaßnahme: Zukunft der Arbeit: Mittelstand - innovativ und sozial - 2017 bis 2020

Laufzeit: 01.09.2018 - 31.08.2021

Forschungsziel: Ziel des Forschungsprojekts BauPrevent ist die prototypische Entwicklung eines praxistauglichen, bauhandwerks-spezifischen Sensorsystems zur individuellen Belastungsmessung, das am Körper getragen werden kann (Wearables). Das System soll die spezifischen Belastungen aufzeichnen, eine Gefährdungsbeurteilung durchführen und diese in die Arbeitsplanung integrieren. Als exemplarische Umsetzungsfälle werden das Maler- und das Stuckateurgewerbe untersucht.

Ansprechperson Projektkoordination

Michael Heil
+49 631 205601-601
m.heil@ebusiness-kompetenzzentrum.de

Ansprechperson bei PTKA

Sarah Rau, M.A.
+49 721 608-22703
sarah.rau@kit.edu

Detaillierte Projektbeschreibung

Problemstellung
Digitale Assistenzsysteme unterstützen das Handwerk
Beschäftigte des Bauhandwerks, wie beispielsweise Maler und Lackierer, sind häufig schweren körperlichen Belastungen ausgesetzt, die zu Erkrankungen und Arbeitsausfällen führen können. Gründe hierfür sind oft nicht ergonomisch gestaltete Arbeitsumfelder oder unbewusste Fehlhaltungen der Beschäftigten. Trotz verpflichtender Gefährdungsbeurteilung durch das Unternehmen und Unterweisung der Beschäftigten bleibt die körperliche Belastung der Mitarbeiter bei der Arbeitsplanung meist unberücksichtigt. Um im Bauhandwerk lange und gut arbeiten zu können, müssen gesundheitsschädliche körperliche Belastungen präventiv erkannt und reduziert werden.

Ziel
Ziel des Forschungsprojekts BauPrevent ist die prototypische Entwicklung eines praxistauglichen, bauhandwerks-spezifischen Sensorsystems zur individuellen Belastungsmessung, das am Körper getragen werden kann (Wearables). Das System soll die spezifischen Belastungen aufzeichnen, eine Gefährdungsbeurteilung durchführen und diese in die Arbeitsplanung integrieren. Als exemplarische Umsetzungsfälle werden das Maler- und das Stuckateurgewerbe untersucht.

Vorgehensweise
Die Neuentwicklung des leichtgewichtigen, tragbaren Sensornetzwerkes zielt darauf ab, Daten zu körperlichen Fehlbelastungen, etwa durch nicht ergonomische Haltungen, optimal zu erfassen. Aufbauend darauf werden Algorithmen zur Auswertung der Belastungsdaten erforscht, die eine Gefährdungsbeurteilung ermöglichen. Das projekteigene Empfehlungssystem nutzt diese Algorithmen zur Ermittlung präventiver Handlungsoptionen. Diese können einerseits zur Einsatzplanung genutzt werden, um körperliche Belastungen zu reduzieren und Arbeitsabläufe der Handwerker präventiv zu gestalten. Darüber hinaus erhält der Handwerker individuelle Empfehlungen während des Arbeitsprozesses unmittelbar auf speziell hierfür ausgelegte Wearables, die ihn über seine Belastung informieren und Vorschläge zur Vermeidung langfristiger negativer Auswirkungen auf die Gesundheit unterbreiten. Neben den technischen Aspekten werden im Projekt das Nutzungsverhalten und die Akzeptanz von Bauunternehmern und Bauhandwerkern beleuchtet. Das Sensorennetzwerk wird durch die beteiligten Handwerksbetriebe prototypisch erprobt und durch die Forschungseinrichtung evaluiert.

Ergebnisverwertung
Die Vorhabenergebnisse werden durch assoziierte Partner bei Handwerkskammern und handwerklichen Bundes- und Landesverbänden, über die bauhandwerksspezifischen Netzwerke sowie über eigene Veranstaltungen verbreitet. Erkenntnisse, Konzepte, Software- und Hardwaremodule werden in die beteiligten Firmen integriert bzw. weiterentwickelt. Langfristig sind die Ergebnisse auf weitere Berufsgruppen, wie Maurer und Fliesenleger sowie auch auf andere Branchen, wie zum Beispiel auf Speditionen, übertragbar.

Projektpartner
  • Adam Oswald GmbH
  • August-Wilhelm-Scheer Institut für digitale Produkte und Prozesse gGmbH
  • Christian Gröber GmbH & Co. KG
  • eBusiness-KompetenzZentrum gUG (haftungsbeschränkt)
  • TeamViewer Germany GmbH
  • Technische Universität Kaiserslautern

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