¿Imaginas predecir y hasta impedir accidentes en operaciones mineras? ¿Puede un ejecutivo tener conocimiento previo de posibles incidentes o lesiones? No necesitas una máquina del tiempo, esta es una de las tendencias más importantes de 2017 en HSEQ. Las herramientas de analítica predictiva están revolucionando la gestión del área en todo el mundo.
Los indicadores clásicos como tasas de lesiones e incidentes solo reflejan resultados de procesos. No entregan conocimiento accionable para impedir accidentes ni minimizar riesgos potenciales, como los que afectan a las empresas mineras. Pero el análisis predictivo combina inteligencia artificial, machine learning y algoritmos para analizar los datos disponibles y predecir cuándo o dónde puede ocurrir un accidente. Aplicaciones integradas y móviles, de gran profundidad y amplitud, están llevando la analítica predictiva al próximo nivel. Una combinación de funcionalidades de autoservicio, herramientas colaborativas y dashboards interactivos ofrecen acceso inmediato a datos en tiempo real.
Como resultado, los ejecutivos de HSEQ son menos dependientes (o incluso totalmente libres) de TI para identificar tendencias, monitorear métricas clave y gestionar incidentes, a la hora de hacer predicciones que permitan mejorar la seguridad ocupacional.
¿Vale la pena invertir en estas herramientas? Definitivamente.
Un artículo de EHS Today sobre análisis predictivo y seguridad en el mercado estadounidense muestra que las empresas en sectores de alto riesgo puede obtener considerable ROI en áreas clave:
- Una empresa del sector energía redujo 67% su tasa de lesiones en 18 meses
- Una compañía de manufactura disminuyó su tasa de días perdidos 97% en un año
- Una constructora logró importantes mejoras de seguridad, incluyendo cero incidentes de tiempo perdido en 90% de sus obras
Es más, el artículo agrega que la analítica predictiva es capaz de predecir accidentes del trabajo con una precisión de 97%.
El potencial impacto positivo en las tasas de incidentes, primas de seguro o compensación directa de los trabajadores, por ejemplo, debería ser suficiente para eliminar cualquier temor de sobrecarga de data, más reportería o mayores gastos. La tecnología predictiva es una fuerza transformativa que tendrá un enorme impacto en las organizaciones que usan Big Data. Markets and Markets estima que la industria del software predictivo llegará a USD 9,2 mil millones en 2020.
Sin embargo, el análisis es tan bueno como la información que alimenta el sistema. Si la data está corrupta, el análisis no tiene valor predictivo. Por tanto, las empresas deben asegurar que sus datos son relevantes y están listos para ser usados.
La clave de la precisión en los resultados radica en el reporteo oportuno y exhaustivo de todos los percances sin resultados (incidentes) y lesiones menores, lo que requiere un considerable y constante esfuerzo para mantener una cultura de seguridad. Cuando ocurre un accidente la reacción natural es preguntar qué sucedió y cómo podemos evitar futuros incidentes. El software de analítica predictiva ofrece todas estas respuestas, pero también nos deja sin excusas.
