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Generación de sistemas integrados de seguridad predictiva para la minería

4 abril, 2021 por Seguridad Minera Dejar un comentario

El COVID-19 ha puesto la seguridad en el centro de atención para todos, impulsando una mayor conciencia de nuestras acciones y movimientos a medida que avanzamos en nuestra vida diaria. Si bien el enfoque en la seguridad obviamente no es nuevo para la industria minera, ahora se dan las condiciones para mover el dial hacia un objetivo de cero daños mediante el uso de análisis predictivos y dispositivos portátiles. Sin embargo, al hacerlo, es probable que las empresas necesiten integrar diferentes conjuntos de datos y sistemas, mientras impulsan de manera más proactiva la colaboración de la industria. Si esto no sucede, es posible que todavía estemos destacando el potencial de mejora dentro de unos años, sin haber visto mucho progreso.

APP Seguridad Minera

Si bien la seguridad siempre ha sido fundamental para la minería, el COVID-19 ha destacado que es esencial para mantener la confianza de los empleados y la comunidad. Como resultado, las empresas ahora van más allá de la implementación de controles internos sólidos y están invirtiendo en capacitación intensiva. Muchos también están tomando medidas para que los trabajadores estén fuera de peligro mediante el despliegue acelerado de soluciones de automatización y robótica.

Sin embargo, para mover el dial de los resultados de seguridad, la industria debería adoptar una nueva generación de sistemas integrados y predictivos. La propagación de COVID-19 puede haber allanado el camino para los dispositivos portátiles al hacer que las personas se sientan más cómodas con los mecanismos de seguimiento y rastreo. Sin embargo, es probable que los wearables sean solo un primer paso.

Para llevar esto al siguiente nivel, las empresas mineras deberían crear programas diseñados para prevenir incidentes de seguridad antes de que ocurran. La capacidad de agrupar datos para impulsar análisis cada vez más complejos ahora hace posible pasar del análisis de seguridad histórico a soluciones predictivas. La clave es aprovechar esta confluencia de problemas para marcar el comienzo de una nueva ola de sistemas de seguridad que coloquen a las empresas en el camino hacia cero daños. Esto significa aprovechar el poder de los análisis de seguridad de una manera más integrada que en el pasado.

Un enfoque integrado de la analítica de seguridad

No hay duda de que la próxima generación de análisis avanzados e inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de avanzar significativamente hacia cero daños. Con los datos correctos, la analítica puede ayudar a las empresas a ir más allá de un simple análisis de eventos pasados ​​para identificar posibles escenarios futuros que crean un mayor riesgo de que ocurra un incidente. Estos modelos predictivos pueden ayudar a prevenir incidentes de seguridad antes de que ocurran.

Sin embargo, uno de los puntos conflictivos para la analítica avanzada consiste en agregar los datos correctos. Muchas empresas han aprendido por las malas que la simple recopilación de cantidades masivas de datos de seguridad es insuficiente. La mayoría de las empresas mineras tienen informes detallados que rastrean la cantidad de lesiones sufridas por los trabajadores, la tasa de frecuencia de los incidentes de seguridad y muchas otras métricas. Pero todos estos datos se recopilan después del hecho. Las empresas que se toman en serio el monitoreo de las condiciones para prevenir incidentes de manera proactiva necesitan una mayor comprensión de las circunstancias y los impulsores de esos incidentes.

Si bien esto comienza con la capacidad de reconocer las señales de advertencia tempranas, no se detiene allí. “Existen numerosas historias de empresas de todo el mundo que fueron advertidas de un peligro potencial para la seguridad, pero que no tomaron las medidas adecuadas para prevenirlo”, señala Karla Velásquez, socia de Minería y Metales de Deloitte Perú. «Esto subraya la necesidad real de algunas empresas de mejorar sus controles internos».

En consecuencia, para llegar a cero daños, la mayoría de las empresas deben ir mucho más allá de sus prácticas actuales. ¿Qué herramientas y formación adicionales se necesitan? ¿Algunas condiciones laborales mejoran los resultados de seguridad? ¿Existen comportamientos particulares que las empresas deberían fomentar o evitar? Las ideas a considerar relacionadas con estas preguntas y más se pueden encontrar en los datos que ya existen (figura 1).

Sin embargo, muchas empresas tienen dificultades para acceder a este nivel de datos. Eso es en parte porque a menudo reside en sistemas desconectados. “A medida que las empresas mineras avancen hacia centros neurálgicos integrados y comiencen a construir lagos de datos para toda la empresa, podrán aprovechar los datos necesarios para ejecutar modelos predictivos avanzados”, explica Shak Parran, socio de consultoría de Deloitte Canadá.

Al permitir que las empresas combinen grandes cantidades de datos, en lugar de ver cada uno de forma aislada, un enfoque integrado puede ayudarlas a descubrir patrones ocultos de comportamiento o condiciones que contribuyen a los incidentes. Al mismo tiempo, los modelos predictivos pueden posicionarlos para apuntar a escenarios operativos de alto riesgo y grupos de empleados para intervenir antes de que ocurran estos incidentes.

Una clave aquí será que los mineros unifiquen sus fuentes de datos dispares para proporcionar a todos en la organización acceso a datos consistentes, confiables y siempre disponibles. Si la propiedad de los datos sigue siendo informal, con una responsabilidad indefinida y estándares de datos inconsistentes, el análisis de seguridad simplemente no puede producir los beneficios que promete.

El conocimiento real depende de una gobernanza de datos madura, que puede hacer que las empresas mineras designen directores de datos u otros ejecutivos responsables de establecer estándares de datos en toda la organización. Hacer realidad el potencial de un futuro sin daños también puede requerir que las empresas mineras miren más allá de sus propias fuentes de datos internas. “Para predecir con éxito el nivel de riesgo de las actividades, se requieren muchas fuentes de datos dispares, a veces incluso de varias empresas”, agrega Shak Parran. «Esto subraya la necesidad de una mayor colaboración entre industrias».

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