BIM-based Accident Investigation: Central Repository and Visualization for Accident/Incident Data. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Final Thesis Draft v1.11.pdf Restricted to Repository staff only until 31 July 2025. Download (4MB)

Arabic Abstract

على الرغم من التقدم الملحوظ في السلامة على مدار العقود الثلاثة الماضية، تظل معدلات الحوادث والأمراض في قطاع البناء خمسة أضعاف المعدل الصناعي العالمي بسبب حجمه وتعقيده وطبيعته الديناميكية. تُعد الحوادث المرتبطة بالبناء، بما في ذلك الحوادث والاقتراب من الحوادث، فرصًا للتعلم والوقاية المستقبلية. في الشرق الأوسط، وخاصة المملكة العربية السعودية، تصل مشاريع البناء إلى ذروتها غير المسبوقة. وفقًا لبيانات من المؤسسة العامة للتأمينات الاجتماعية في السعودية (GOSI) خلال الربع الثالث من عام 2018، كانت 47٪ من جميع الإصابات المهنية المبلغ عنها في المملكة تتعلق بالبناء. تشير الزيادة في المشاريع إلى احتمال ارتفاع معدلات الإصابات. تُعد عمليات التعلم الفعّال من الحوادث (LFI)، التي تحلل وتشارك بيانات الحوادث لمنع تكرارها، غير مستغلة بشكل كافٍ حاليًا. يمكن أن يؤدي دمج أنظمة إدارة المعرفة (KM) ونمذجة معلومات البناء (BIM) إلى تحسين ممارسات السلامة من خلال تصنيف ومشاركة بيانات الحوادث بشكل منهجي، مما يعزز التعلم من الحوادث السابقة. هدفت هذه الدراسة إلى تحديد العوائق الحرجة والأسباب الكامنة وراء عدم القدرة على التعلم من الحوادث السابقة في البناء من خلال تقييم تصورات المهنيين في قطاع البناء في المملكة العربية السعودية (KSA) وتعزيز إدارة المعرفة لبيانات حوادث البناء من خلال تحديد التحديات في القطاع وتصميم نظام يعتمد على نمذجة معلومات البناء (BIM) للتعامل بكفاءة مع بيانات حوادث البناء. أولاً، تم تحديد العوائق أمام التعلم من الحوادث (LFI) من خلال الأدبيات وخبراء البناء وتم إجراء استبيان مع محترفي الصحة والسلامة في العديد من منظمات البناء. العوامل الأساسية التي تساهم في مشكلات التعلم هي 'رداءة جودة الإجراءات'، 'عدم التزام الإدارة'، 'الانتشار المحدود للنتائج'، 'عدم فهم كيفية وماذا يبلغ عنه'، و'جودة التقارير المحدودة'. حدد المشاركون أن المرحلة المتدخلة (تنفيذ الإجراءات الموصى بها) في نموذج التعلم من الحوادث (LFI) كانت المرحلة الأكثر أهمية من حيث فقدان التعلم المحتمل في منظمات البناء. بعد ذلك، كما ذكر أن تقنيات إدارة المعرفة المحسنة ضرورية لتعزيز عملية التعلم، حددت الدراسة وتناولت قضايا إدارة المعرفة في البناء من خلال الأدبيات ومدخلات الخبراء، مما أدى إلى تطوير نظام إدارة المعرفة والبيانات لحوادث البناء (BIM-CA/IKDMS) القائم على نمذجة معلومات البناء. تضمن النظام مستودعًا مركزيًا لجميع الحوادث، بما في ذلك التفاصيل، وأفلام الحوادث المعاد بناؤها من التقارير المنشورة، والدليل البصري. تم تقييم النظام من قبل متخصصين في صحة وسلامة البناء وتجربة مع طلاب إدارة الهندسة الإنشائية. أظهرت النتائج أن المشاكل مثل الأنظمة غير المتكاملة، وعدم وجود قاعدة بيانات، وصيغ الملفات غير القياسية، وتبادل المعلومات الورقية، والمشاركة المحدودة للمعلومات، وإمكانية الوصول المحدودة يمكن تصحيحها. ومع ذلك، وجد أن الفهم الورقي كان الأكثر تطلبًا إدراكياً والأكثر استهلاكًا للوقت مقارنة بالفهم المعتمد على الوسائل البصرية للحوادث. اقترح الخبراء تحسينات إضافية تتضمن تحليلات البيانات لأعداد الحوادث السنوية والبحث في الحوادث حسب نوع التدريب لتحديد التدريب على السلامة اللازم لمنع الحوادث في المستقبل.

English Abstract

Despite notable safety advancements over the past three decades, the construction sector's accident and sickness rates remain quintuple the global industry average due to its inherent size, complexity, and dynamic nature. Construction-related incidents, including accidents and near-misses, present opportunities for learning and future prevention. In the Middle East, particularly Saudi Arabia, construction projects are at an unprecedented peak. According to data from Saudi Arabia's General Organization for Social Insurance (GOSI) during the third quarter of 2018, 47% of all occupational injuries reported in the kingdom were related to construction. The increase in projects suggests a potential rise in injury rates. Effective incident learning (LFI) processes, which analyze and share incident data to prevent recurrences, are currently underutilized. Integrating knowledge management (KM) systems and Building Information Modeling (BIM) can improve safety practices by systematically categorizing and sharing incident data, thereby enhancing learning from past incidents. This research aimed to identify critical barriers and the reasons behind the inability to learn from past incidents in construction by empirically evaluating the perceptions of construction professionals in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA) and to enhance knowledge management of construction incident data by identifying challenges in the sector and designing a BIM-based system to efficiently handle construction incident data. Firstly, barriers to LFI were identified by literature and construction experts and a questionnaire survey was conducted with the health and safety professionals in multiple construction organizations. The primary factors that contribute to learning problems are ‘poor quality of actions’, ‘lack of commitment by management’, ‘limited dissemination of findings’, ‘lack of understanding of how and what to report’, and ‘limited quality of reports’. Participants identified that the intervening phase (performing recommended actions) in the LFI model was the most significant phase in terms of possible loss of learning in construction organizations. Then, as mentioned how improved knowledge management techniques are essential to enhance the learning process, the study identified and addressed KM issues in construction through literature and expert input, leading to the development of a BIM-based Construction Accident/Incident Knowledge and Data Management System (BIM-CA/IKDMS). The system included a central repository for all incidents, including details, reconstructed incident films from the published reports, and visual proof. The system was assessed by specialists in construction health and safety and an experiment with construction engineering management students. The results showed that problems like disintegrated systems, lack of a database, non-standard file formats, paper-based information exchange, restricted information sharing, and limited accessibility could be rectified. However, paper-based comprehension was found to be the most cognitively demanding and time-consuming as compared to visual-based comprehension of incidents. Experts suggested further enhancements by including data analytics for yearly incident numbers and searching incidents by training type to identify safety training needed to prevent mishaps in the future

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Management and Marketing Construction Engineering
Department:	College of Design and Built Environment > Architectural Engineering and Construction Management
Committee Advisor:	Naseer, Khwaja Mazher Mateen
Committee Members:	Alshibani, Adel and Ghaithan, Ahmed Mansoor Hussein
Depositing User:	WALEED USMAN (g202112730)
Date Deposited:	31 Jul 2024 10:32
Last Modified:	31 Jul 2024 10:32
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143016