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A medida que el mundo emerge de la pandemia de COVID-19, la infraestructura se ha convertido en un tema candente. Muchos consideran que reinvertir en activos críticos como carreteras, puentes, redes de servicios públicos y sistemas de alcantarillado, así como expandir el servicio de internet de banda ancha, es una estrategia clave para impulsar la recuperación económica.
La Sociedad Americana de Ingenieros Civiles (ASCE) informó que se necesitarán al menos $2.6 billones de dólares en la próxima década para reparar deficiencias críticas en activos de infraestructura clave en los EE. UU. que actualmente están calificados, en promedio, con una C—. Sin una inversión sustancial para reparar o reemplazar estos activos, los expertos advierten que las fallas estructurales podrían costar vidas.
En respuesta, los ingenieros ahora utilizan soluciones de análisis predictivo para ayudarlos a prever con mayor precisión dónde podría ocurrir el próximo fallo, permitiéndoles priorizar sus recursos limitados y actuar de manera más temprana y eficaz ante las deficiencias detectadas antes de que puedan desencadenar una catástrofe.
El Poder del Análisis Predictivo
El análisis predictivo implica aplicar algoritmos estadísticos e inteligencia artificial (IA) para ayudar a identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. Utilizando estas herramientas, las organizaciones pueden aprovechar sus datos de seguridad para predecir qué tipos de eventos son más probables e identificar las circunstancias en torno a cómo podrían ocurrir. Esto ayuda a informar los esfuerzos de prevención de incidentes mediante una mejor toma de decisiones, priorización y uso de recursos.
Por ejemplo, el 3 de mayo de 2021, veintiséis personas fallecieron cuando un paso elevado del sistema de tránsito rápido de la Ciudad de México se derrumbó. Los informes preliminares indicaron que el colapso fue causado por el fallo de una viga estructural que sostenía el paso elevado de concreto. Las investigaciones revelaron que el deterioro significativo había estado ocurriendo durante muchos años. El análisis predictivo podría haber ayudado a prever tal falla, permitiendo un mantenimiento y reparaciones oportunas.
Aplicando el Análisis Predictivo a la Seguridad Ocupacional
El análisis predictivo también puede usarse para anticipar y prevenir lesiones y muertes ocupacionales. Al analizar datos históricos de seguridad, los empleadores pueden descubrir cómo diferentes variables podrían influir en la probabilidad de eventos adversos. Crear modelos basados en estos datos permite a las organizaciones anticipar dónde podrían ocurrir fallas específicas e intervenir temprano para reducir el riesgo de daño.
Con una mayor aplicación regulatoria que aumenta el riesgo de sanciones y multas, y las tasas de lesiones que impactan las divulgaciones ESG y el acceso a inversiones, prevenir lesiones y muertes seguirá siendo un objetivo crítico para las empresas en el futuro.
Implementación del Análisis Predictivo en Tu Organización
Definir los Objetivos del Programa: Comienza identificando los objetivos de tu programa. ¿Qué problemas específicos estás tratando de resolver? ¿Qué resultados esperas lograr? ¿Cómo se alinean estos objetivos de EHS con los objetivos organizacionales más amplios? Determina los recursos necesarios en todos los niveles organizacionales para construir y mantener el programa a lo largo del tiempo.
Recopilar Datos de Seguridad Relevantes:
Reúne una variedad de datos de seguridad, incluyendo indicadores adelantados y rezagados, para construir la imagen más completa del riesgo operativo. Los datos históricos de incidentes son un buen punto de partida.
Involucrar a los Trabajadores de Primera Línea:
Asegúrate de que los trabajadores de primera línea estén activamente involucrados en el programa de seguridad para mantener un flujo constante de datos de alta calidad. Utiliza aplicaciones móviles de EHS para simplificar la recolección y el reporte de datos.
Automatizar la Recolección de Datos:
Integra sensores, instrumentos de lectura directa y otros dispositivos IoT en tu solución de gestión de datos para garantizar un flujo constante y sin interrupciones de datos.
Asegurar la Calidad de los Datos:
Evalúa continuamente la calidad de los datos que se recopilan. Datos precisos son esenciales para hacer predicciones y tomar decisiones confiables.
Elegir el Modelo Predictivo Adecuado:
Trabaja con un Científico de Datos para seleccionar la técnica de modelado predictivo adecuada para tus necesidades. Las opciones incluyen análisis de árboles de decisión, análisis de regresión y redes neuronales.
Proteger la Privacidad de los Datos:
Implementa controles de seguridad robustos para evitar el acceso no autorizado a información de salud personal (PHI) o información personal identificable (PII). Asegúrate de que la herramienta cumpla con los estándares regionales de protección de datos.
Simplificar la Interpretación de Datos:
Selecciona una herramienta de análisis de datos fácil de usar que presente los resultados del modelado en un formato fácilmente comprensible para una toma de decisiones efectiva.
El análisis predictivo ofrece herramientas poderosas para anticipar y prevenir lesiones y muertes ocupacionales. Al aprovechar datos históricos de seguridad y aplicar modelos estadísticos avanzados, las organizaciones pueden predecir posibles incidentes y tomar medidas proactivas para prevenirlos. Este enfoque no solo refuerza la seguridad, sino que también está en consonancia con los objetivos generales de la organización y los requisitos regulatorios, garantizando así un futuro más seguro y sostenible para todos.
