Metodología para la prevención de accidentes de trabajo mediante análisis predictivo - Huidobro Cardenas, Edson Santiago (2023)
Este estudio tuvo como objetivo proponer una metodología para la prevención de accidente mediante el análisis predictivo. Primero se repasaron las cuestiones asociadas a seguridad y salud en el trabajo, sobre todo las causas que pueden tener los accidentes, ya que el control de las mismas nos lleva a la prevención de los mismos. Luego de esto, se revisaron las acciones que existen para prevenir los accidentes, entre ellas las diversas técnicas de análisis predictivo como la regresión y estadística bayesiana. Para definir la técnica a usar, primero, se realizó la recolección de datos provenientes del servicio de seguridad y salud en el trabajo del sujeto de estudio, siendo estos las fuentes los hallazgos reportados en el aplicativo de seguridad, observaciones de tareas operativas (OTO), registros de inspecciones formales y los registros de investigación de incidente y accidente de trabajo. Una vez habiendo recopilado estos datos, y debido a la forma que estaban estructurados, se decidió usar la regresión logística como técnica de análisis predictivo teniendo como unidad de análisis el comportamiento de cada variable en un mes en cada una de las empresas contratistas y áreas de la compañía que se han incluido en el estudio. Para la regresión logística, se tuvo que considerar variables independientes (predictoras) y respuestas, estas últimas solamente categóricas y dicotómicas, es decir solo tomaron dos valores, el valor de 1 cuando ocurre el suceso que se quiere prevenir y 0 cuando no ocurre el suceso. En este caso, se trabajó dos modelos, uno enfocado en prevenir la ocurrencia de sucesos en general, es decir incidentes y accidentes, y otro enfocado en prevenir la ocurrencia de sucesos con una severidad de accidente incapacitante, los cuales son los accidentes que ingresan en el cálculo de los indicadores de seguridad utilizados en el sujeto de estudio y en la minería peruana en general. Los modelos obtuvieron un porcentaje correcto de predicción de 69.6% y de 68.9 % y una capacidad de discriminación entre ocurrencia y no ocurrencia del suceso (área bajo la curva COR) de 75.7% y 77.8% respectivamente, alejado del 50% que representa el azar, es decir, la nula capacidad de discriminación. Una vez obtenido un modelo con un poder predictivo importante, la siguiente etapa del análisis predictivo es implementar la predicción y monitoreo del modelo en el sujeto de estudio, sin embargo, el presente estudio tiene la limitación de no haber aplicado esta etapa, solamente recomendando una metodología para su aplicación. Tal metodología se basa en la metodología ya existente e implementada que es la Seguridad Basada en el Comportamiento y en el Principio de Pareto.