kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Hur kan artificiell intelligens användas för att analysera och förbättra säkerheten på byggarbetsplatser?
KTH, School of Architecture and the Built Environment (ABE), Civil and Architectural Engineering, Sustainable Buildings.
KTH, School of Architecture and the Built Environment (ABE), Civil and Architectural Engineering, Sustainable Buildings.
2025 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
How can artificial intelligence be utilized to enhance safety on construction sites? (English)
Abstract [sv]

Denna rapport utforskar hur artificiell intelligens (AI) kan användas för att analysera och förbättra säkerheten på byggarbetsplatser. Genom en riktad litteraturstudie identifieras nyckeltekniker som datorseende, maskininlärning och sensorer, vilka möjliggör realtidsövervakning, prediktiv riskanalys och automatiserade varningssystem. Studien visar att AI kan upptäcka farliga situationer och avvikelser från säkerhetsrutiner snabbare än traditionella metoder. Exempel inkluderar identifiering av brist på skyddsutrustning och obehörig närvaro i riskzoner. Trots teknologins potential lyfts flera utmaningar – bland annat bristande datakvalitet, låg digital mognad i branschen, integritetsfrågor och juridiska oklarheter. För att AI ska kunna användas effektivt krävs en robust informationsinfrastruktur, utbildningsinsatser, samverkan mellan aktörer och tydliga riktlinjer för ansvar och dataskydd. Med rätt förutsättningar kan AI bli en nyckelfaktor för att minska olyckor och skapa en tryggare arbetsmiljö inom byggsektorn.

Abstract [en]

This report investigates how artificial intelligence (AI) can be used to analyze and improve safety on construction sites. Through a focused literature review, the study identifies key technologies such as computer vision, machine learning, and sensors that enable real-time monitoring, predictive risk analysis, and automated warning systems. The research demonstrates that AI can detect hazardous situations and safety violations faster than traditional methods—for instance, identifying missing protective gear or unauthorized presence in danger zones. Despite the potential, the study highlights several challenges, including poor data quality, low digital maturity in the sector, privacy concerns, and unclear legal responsibilities. To enable effective AI use, a robust data infrastructure, training initiatives, collaboration among stakeholders, and clear guidelines for responsibility and data protection are required. With the right conditions, AI can become a crucial tool in reducing accidents and fostering safer construction environments.

Place, publisher, year, edition, pages
2025.
Series
TRITA-ABE-MBT ; 25450
National Category
Engineering and Technology
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-365737OAI: oai:DiVA.org:kth-365737DiVA, id: diva2:1978280
Supervisors
Examiners
Available from: 2025-06-27 Created: 2025-06-27

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

By organisation
Sustainable Buildings
Engineering and Technology

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 89 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf