Expert systems in assessing the construction process safety taking account of the risk of disturbances

• Autorzy: Siemaszko A. , Jakubczyk-Galczynska A. , Grzyl B.

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0012.6239

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The objective of the paper is to present the issue of safety management during the construction process. Threats in the form of disturbances may occur in the preparatory phase, during the execution of the construction project and also during its operational use. The article presents the concept of applying the methodology based, among others, on Learning Bayesian Networks, Artificial Neural Networks and Support Vector Machine, which can be used for building a system for diagnostic and decision-making support at each stage of the construction process. The use of expert systems when it comes to making choices related to construction issues can bring many benefits to decision-makers, as it reduces the risk of taking a wrong decision, and, thus, increases the construction process safety.

Słowa kluczowe

EN

construction safety; artificial intelligence; expert system

• Wydawca: Wydawnictwo Akademii Wojsk Lądowych imienia generała Tadeusza Kościuszki
• Czasopismo: Scientific Journal of the Military University of Land Forces
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 50, No. 3(189)
• Strony: 218--227
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Siemaszko A.

• Department of Metal Structures and Management in Civil Engineering, Faculty of Civil and Environmental Engineering, Gdańsk University of Technology, Poland

autor

Jakubczyk-Galczynska A.

• Department of Metal Structures and Management in Civil Engineering, Faculty of Civil and Environmental Engineering, Gdańsk University of Technology, Poland

autor

Grzyl B.

• Department of Metal Structures and Management in Civil Engineering, Faculty of Civil and Environmental Engineering, Gdańsk University of Technology, Poland

Bibliografia

• Asefa, T., Kemblowski, M., Urroz, G. and McKee, M. (2005). Support vector machines (SVMs) for monitoring network design. Ground Water. no. 43(3), pp. 413-422.
• Cristianini, N. and Shawe-Taylor, J. (2000). Introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods. Cambridge University Press.
• Drzewiecka, J. and Paslawski, J. (2011). Analiza zaklocen procesow budowlanych. Budownictwo i Inzynieria Srodowiska, no. 2, pp. 475-479.
• Dz. U. z 1994 Nr 89, poz. 414 z pozn. zm. (1994). Ustawa z dnia 7 lipca 1994 r. – Prawo budowlane.
• Dz. U. z 2002 r. Nr 108, poz. 953. (2002). Rozporzadzenie Ministra Infrastruktury z dnia 26 czerwca 2002 r. w sprawie dziennika budowy, montazu i rozbiorki, tablicy informacyjnej oraz ogloszenia zawierajacego dane dotyczace bezpieczenstwa pracy i ochrony zdrowia.
• Dz. U. z 2003 r. Nr 120, poz. 1126. (2003). Rozporzadzenie Ministra Infrastruktury z dnia 23 czerwca 2003 r. w sprawie informacji dotyczacej bezpieczenstwa i ochrony zdrowia oraz planu bezpieczenstwa i ochrony zdrowia.
• Dz. U. z 2003 r. Nr 47, poz. 401. (2003). Rozporzadzenie Ministra Infrastruktury z dnia 6 lutego 2003 r. w sprawie bezpieczenstwa i higieny pracy podczas wykonywania robot budowlanych.
• Jakubczyk-Galczynska, A. and Siemaszko, A. (2014). Identyfikacja ryzyka zaklocen logistycznych podczas planowania procesu inwestycyjnego na wybranym przykladzie. Logistyka, no. 3, pp. 5670-5677.
• Jakubczyk-Galczynska, A., Apollo, M. and Szczepanski, M. (2012). Czynniki ryzyka wypadkow podczas prowadzenia robot drogowych. Miekkie techniki zarzadzania bezpieczenstwem pracy. Technika Transportu Szynowego, no. 9, pp. 1253-1261.
• Lesniak, A. (2012). Przyczyny opoznien budowy w opiniach wykonawcow. Czasopismo Techniczne, 1-B, no. 2(109), pp. 57-68.
• Lesniak, A. and Plebankiewicz, A. (2010). Opoznienia w robotach budowlanych. Zeszyty Naukowe. Wyzsza Szkola Oficerska Wojsk Ladowych im. gen. T. Kosciuszki, no. 3, pp. 332-339.
• Morajda, J. (2007). Narzedzia sztucznej inteligencji w ekonomii i zarzadzaniu – zastosowania i perspektywy rozwoju. II Konferencja Sceno.
• Neapolitan, R.E. (2004). Learning Bayesian Networks. Pearson Prentice Hall.
• Ossowski, S. (1996). Sieci neuronowe w ujeciu algorytmicznym. Warszawa: Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
• Slownik terminow z zakresu bezpieczenstwa narodowego. (2008). Warszawa: Akademia Obrony Narodowej.
• StatSoft. (2014). Inc. STATISTICA data analysis software system. Version 12.
• Vapnik, V.N. (2000). The Nature of Statistical Learning Theory. 2nd Ed. (Statistics for Engineering and Information Science). New York: Springer-Verlag.
• Wieczorek, Z. (2009). Budownictwo. Wymagania bezpieczenstwa pracy. Panstwowa Inspekcja Pracy.
• Wypadki przy pracy w budownictwie badane przez inspektorow pracy. (2011). Kielce: Okregowy Inspektorat Pracy.
• Wypadki przy pracy w budownictwie zbadane przez PIP w latach 2010-2012. (n.d.), [online]. Available at: http://fundacjaprawbudowlanca.pl/uploads/files/Wypadki%20przy%20pracy%20do%202012%20roku%20(1)(2).pdf [Accessed: 20 September 2018].