Predicción de riesgos laborales

Identificar factores de riesgo y mejorar la seguridad en el trabajo

Desarrollamos modelos predictivos para anticipar riesgos laborales y facilitar la toma de decisiones preventivas.

Tecnologías

Machine Learning

Sector

Energía

Tipo

Proyecto

Objetivo

Desarrollar un modelo predictivo para la Prevención de Riesgos Laborales (PRL).

Con el objetivo de mejorar la seguridad y salud en el trabajo y definir acciones de prevención, Redeia ha contado con el IIC para identificar las variables que más impactan en el riesgo de que ocurra un incidente o accidente laboral y predecir el riesgo asociado a cada actividad o trabajo.

Se puso en marcha un proyecto exploratorio con tres objetivos:

Estimar, de forma eficaz, la probabilidad de que suceda, en los próximos días, un incidente o un accidente en cada línea o actividad de trabajo.

Identificar los factores que impactan en ese riesgo.

Estudiar el impacto de las inspecciones y acciones correctivas.

Solución

Se desarrolló un modelo predictivo para obtener un scoring de riesgo de accidente o incidente en cada actividad de la organización. Además, se realizó un análisis de la explicabilidad del modelo, atendiendo al peso de cada variable en el riesgo de cada actividad de trabajo

Previamente, y como es habitual en este tipo de proyectos, se realizó un extenso análisis descriptivo de la siniestralidad, para conocer en detalle el impacto que esta tiene en la organización y cómo se distribuye atendiendo a diferentes variables, como el tipo de actividad, la subcontrata, los días festivos o las horas de trabajo acumuladas en el equipo, entre otros. Para este trabajo, Redeia puso a disposición del IIC una base de datos histórica de accidentes e incidentes, factores de riesgo y mejoras.

En este proyecto, se aplicó una metodología Agile, con reuniones semanales con el cliente y un objetivo y alcance de alto nivel. Además, se involucró desde el inicio a todos los stakeholders: responsables de prevención, áreas de producción, procesos, recursos humanos, área de IT, legal, protección de datos, etc.

Beneficio

Solo con el análisis de datos, representado en forma de cuadro de mando, Redeia pudo obtener varias conclusiones sobre los factores relevantes para la prevención de accidentes. Entre otras, destacamos:

Actividades y subcontratas con más porcentaje de accidentes/incidentes.
Causas más habituales de accidentes en relación con las lesiones.
Efectividad de las medidas que estaban aplicando.
Evolución de la siniestralidad a lo largo de los años.

Por otro lado, el modelo de predicción entrenado con el histórico de datos se mostró eficaz y resultó de gran utilidad poder conocer, para cada actividad, los factores que, en cada momento, pesan más en el riesgo de accidente o incidente.

Este modelo, que arroja tanto un scoring de riesgo como las variables que impactan en este, mejorará la toma de decisiones con carácter preventivo, lo que a su vez se espera que conlleve una progresiva reducción de los índices de accidentabilidad y una mejora sustancial en las condiciones de seguridad y salud en la organización.

Datos de interés

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