2. Platz – Baubetriebswirtschaft
Echtzeit-Sensordaten für BIM4LIFE
Preisträgerin: Olga Golovina
olga.mgsu(at)gmail.com
Projekt
Auf Baustellen kommt es immer noch häufig zu Unfällen. Bestehende Vorschriften zur Arbeitssicherheit werden nicht immer eingehalten. Der sehr dynamische Baustellenfortschritt, insbesondere die Anpassung an die Vorschriften zur Arbeitssicherheit, wird oftmals nicht in Echtzeit erfasst.
Olga Golovina kombiniert Echtzeit-Sensordaten auf Baustellen mit Daten des Building Information Modeling-Modells (BIM-Modells) mit dem Ziel, die Arbeitssicherheit und Arbeitsproduktivität auf Baustellen zu verbessern. Die Zuordnung einzelner Beinahe-Unfälle zu den BIM-Bauteilen ermöglicht es dabei, frühzeitig Gefahrenstellen zu erkennen und umgehend Maßnahmen zur Erhöhung der Arbeitssicherheit zu ergreifen. So zeigt das System beispielsweise sofort an, wo sich Bauarbeiter und Baumaschinen auf der Baustelle zu nahe kommen.
Bewertung der Jury
Die Preisträgerin Olga Golovina verknüpft Sensordaten mit einem digitalen Gebäudemodell und zeigt damit den Zusammenhang zwischen Arbeitsproduktivität und Arbeitssicherheit auf. Der hohe Praxisbezug für den Baustellenalltag, die Anwendung neuer Verfahren sowie der zu erwartende wirtschaftliche Nutzen waren für die Jury ausschlaggebend, diese Arbeit mit dem zweiten Platz im Bereich Baubetriebswirtschaft auszuzeichnen.
Die Preisträgerin
Olga Golovina interessiert sich seit ihrem Studium an der Moskauer Staatlichen Universität für Bauwesen für das Thema BIM. Durch ihre Auslandsstudienaufenthalte an der Bauhaus-Universität Weimar sowie in den USA an der Stanford University und dem Georgia Institute of Technology konnte sie neue Erkenntnisse gewinnen und wichtige Erfahrungen sammeln. Besonders interessant war für sie dabei die interdisziplinäre Zusammenarbeit aller Projektbeteiligten an kapitalintensiven Bauprojekten, bei denen innovative digitale Technologien eingesetzt wurden.
Ihre bisherigen Praxiserfahrungen in großen Beratungs- und Bauunternehmungen wird sie nun in einer berufsbegleitenden Doktorarbeit an der Ruhr-Universität Bochum am Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen einsetzen.
Das Besondere am Projekt
Durch die Fusion von Echtzeit-Sensordaten, zum Beispiel die Verortung von Arbeitern und Maschinen durch hochpräzise Global Navigation Satellite System Datenlogger und vorhandenen Ist-Daten in BIM, kann der fundamentale Zusammenhang zwischen der Arbeitsproduktivität und der Arbeitssicherheit gezeigt werden. Besondere Aufgaben in diesem Projekt befassten sich mit neuen Definitionen und automatischen Methoden, um die Produktivität und Arbeitssicherheit zeitnah zu messen. Die wissenschaftliche Darstellung des empirisch festgestellten Zusammenhangs zwischen Arbeitsproduktivität und Arbeitssicherheit durch sensorunterstützende Datensammlungs- und objektiv-analytische Auswertungsmethoden sowie den baupraktischen Konsequenzen dieser Innovation für Menschen und Bauverfahren waren ebenfalls besondere Herausforderungen. Die Resultate erster Baustellentests der entwickelten Methoden und Technologien sind vielversprechend für die Praxis.