Vid inpasseringen till bygget sitter en kamera, vilken är placerad strax ovanför huvudhöjd. Den skannar av varje person som går in och ser om skyddsutrustning är på och sitter på rätt sätt. Ett program räknar antalet som gjort allt rätt och antalet som blivit fel. Ingen data om en viss individ gjort rätt eller fel sparas, det är gruppen som helhet som mäts.
Är skyddshjälm på och hakremmen knäppt? Är varselkläderna och skyddsglasögonen på? Det är de fyra sakerna som den artificiella intelligensen, AI, kollar efter.
Den tekniska lösningen är fortfarande på teststadiet men Cramo, som står bakom tekniken, tror att det finns potential för att den ska börja användas vid byggen. Fortfarande handlar mycket om att lära tekniken att identifiera när skyddsutrustningen är sitter på rätt eller fel.
– Vi märkte att modellen blev väldigt bra på att se hjälm och skyddsväst. Där emot var det svårare med skyddsglasögon och knäppt hakrem, för det kräver att personen ses från en viss vinkel. Har personen till exempel på sig en halsduk eller har skägg blir det svårare, säger Line Borgö, chef för Internet of things på Cramo.
Tekniken har testats på en av NCC:s byggarbetsplatser i Sverige. Claes Henschel, projektledare för Development & Operations Services på bolaget, berättar att de ser en potential i tekniken.
– I dag är det svårt att veta hur hög efterlevnaden är på kraven om obligatorisk skyddsutrustning. Att veta exakt hur den är och vilka områden som har förbättringspotential, där ser vi att tekniken kan vara en objektiv avläsare.
Efterlevnaden av användandet av skyddsutrustning rapporteras till platschefen, som får se vad som användes mest och minst. Foto: Cramo
Tanken är att lösningen ska göra det möjligt för respektive platschef på byggarbetsplatser att veta i vilken utsträckning som reglerna för skyddsutrustning efterlevs.
– AI kan vara ett hjälpmedel för hur det ser ut. Vet man hur läget är så blir det lättare att jobba med det. Det finns generell statistik för byggbranschen men det är lätt att slå ifrån sig med att det är från någon annanstans. Men har man data från sin egen arbetsplats så kan man jobba mer med det, säger Line Borgö.
Inga bilder sparas och inga människor har tillgång till strömmen av bilder från kameran. Inga individer pekas ut av programmet utan det som finns att tillgå är information om hur stor andel av inpasseringarna till byggarbetsplatsen som klarat av kraven om skyddsutrustning.
– Vår personal som är ute på plats ska få rätt uppfattning om varför vi inför det här. Det handlar snarare om att se på en aggregerad nivå hur efterlevnadsgraden är så att man jobbar för att stärka hela gruppens beteende i stället för att jaga enskilda medarbetare, säger Claes Henschel.
Tekniken behöver fortfarande finslipas. Den bygger på att den lär sig känna igen utrustningen som ska vara på och programmet ska fortsätta att träna på fler bilder för att kunna bli ännu bättre. Cramo kommer att fortsätta arbetet med att förenkla produkten för användning.
Claes Henschel och Line Borgö ser AI som ett hjälpmedel för att förbättra säkerheten vid byggarbetsplatser men att det inte ensamt kan lösa ett problem. Line Borgö menar att det handlar om attityder, att det ska finnas tid för det och ett intresse samt att huvudentreprenören ska se det som något prioriterat. Claes Henschel håller med.
– Jag tycker att det är en av alla lösningar som krävs. Man kan se det som hjälpmedlen till en bil. Bara för att du har backsensorer ska du inte sluta titta i backspeglarna. Du måste ha ett körkort, rätt beteende och riskmedvetenhet.
Han menar att produkten snarare ska ses som ytterligare ett verktyg för att fånga upp saker som inte ses eller görs.
