In der modernen Industrie ist die Untersuchung von Vorfällen nur ein kleiner Teil des Risikomanagements. Viel wichtiger ist es, ein Vorfallmanagementsystem aufzubauen, das es ermöglicht, diese in Zukunft zu verhindern. In seinem Vortrag teilt Dmitry Zubov, HSE-Direktor bei Danone, praktische Erfahrungen und erklärt, wie das Unternehmen von der einfachen Schuldsuche zu einer tiefgehenden Analyse der Grundursachen und zur Risikoprognose übergegangen ist.
Der Sprecher betont, dass das Sicherheitssystem von Danone auf mehreren Schlüsselprinzipien basiert. Erstens glaubt das Unternehmen, dass alle Unfälle vermeidbar sind und das einzige akzeptable Ziel null Vorfälle ist. Zweitens hängt die Sicherheit vom Verhalten jedes einzelnen Mitarbeiters ab. Drittens liegt die Hauptverantwortung für die Sicherheit bei den direkten Vorgesetzten. Und schließlich rechtfertigt kein Profit einen Verstoß gegen die Sicherheitsregeln.
Bei Danone werden absolut alle Vorfälle untersucht, einschließlich Mikrotraumata, Erster Hilfe und Beinaheunfällen (Near-Miss). Dies hängt mit der großen Anzahl von Outsourcing-Mitarbeitern an den Standorten zusammen. Das Unternehmen bindet Auftragnehmer unter den gleichen Bedingungen in sein Sicherheitssystem ein wie festangestellte Mitarbeiter. Dieser Ansatz ermöglicht es, systemische Probleme zu erkennen und schwerwiegendere Vorfälle zu verhindern.
Zur Untersuchung von Vorfällen verwendet Danone eine Kombination von Methoden: das Ishikawa-Diagramm (5M/6M) und die „5-Warum“-Analyse. Der Sprecher analysiert häufige Fehler bei der isolierten Verwendung dieser Methoden. Zum Beispiel deckt die „5-Warum“-Analyse ohne 5M möglicherweise nicht alle Ursachen eines Vorfalls auf, während die alleinige Verwendung von 5M möglicherweise nicht zu den Grundursachen führt. Die Kombination der Methoden ermöglicht es, ein objektives Bild zu erhalten und einen effektiven Plan für Korrekturmaßnahmen zu entwickeln.
Der Vortrag beleuchtet detailliert den Übergang von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz. Danone entwickelt ein System zur Vorfallprognose mithilfe neuronaler Netze. Das System wird eine riesige Datenmenge analysieren: Mitarbeiterprofile, Risikoniveaus nach Standorten, Auditergebnisse, die Geschäftssituation und andere Faktoren. Dies wird es ermöglichen, „Warnsignale“ zu erkennen und Vorfälle zu verhindern, bevor sie auftreten.
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