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

Projektleitung: Prof. Dr. Thomas Lachmann, Dr. Gabriele Bleser und Dipl. Psych. Jan Spilski

Beteiligte des Verbundprojekts: Technische Universität Kaiserslautern (CCS),  eBZ Kaiserslautern (Verbundkoordinator), AWSi (Saarbrücken), Oswald GmbH (Geisenheim), Gröber GmbH (Stuttgart) , UBIMAX GmbH (Bremen)

Geldgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Fördervolumen des Teilprojekts: 411.000 €

Laufzeit: 01.09.2018 - 31.08.2021

Inhalt: 

Ziel des Verbundprojektes ist es, innerhalb der Fördermaßnahme ein bauhandwerksspezifisches, intelligentes Assistenzsystem in Kombination mit leichtgewichtiger und flexibel einsetzbarer Sensorik zu entwickeln und dabei Verfahren der künstlichen Intelligenz zu integrieren. Das Assistenzsystem soll praxistauglich zur individuellen Belastungsabschätzung auf der Baustelle genutzt werden und durch Integration der Belastungsdaten in die Arbeitsplanung des Handwerks personalisierte Prävention von Belastungen des Handwerkers ermöglichen.

Das Center for Cognitive Science (CCS) der TU Kaiserslautern verfolgt im Rahmen von BauPrevent zwei wesentliche inhaltliche Ziele:

1. Die Entwicklung und Erprobung von Verfahren zur Abschätzung körperlicher Belastungen durch ein leichtgewichtiges Sensoriksystem mit einem Fokus auf der Erfassung und Bewertung von Körperhaltungen, insbesondere der Wirbelsäule durch IMUs (ggf. Oberarme, ggf. Nacken).

2. Ableitung von ersten Lösungsansätzen zur Akzeptanzsteigerung präventiver, gesundheitsbezogener IoT-Technologien im Handwerk durch die Integration von theoretischen Modellen des Gesundheitsverhaltens und der Technikakzeptanz und Validierung in der Zielgruppe Ausbauhandwerk.

 

Durch eine prozessbegleitende Evaluation, die wesentliche Elemente einer partizipativen Technologieentwicklung beinhaltet, soll durch das CCS die Grundlage für eine akzeptierte und praktikable technische Lösung geschaffen werden. Im Rahmen der Erprobungen werden daher technische Parameter sowie Usability- und Akzeptanzfaktoren erhoben und in der iterativen Systementwicklung berücksichtigt.