En la industria moderna, la investigación de incidentes es solo una pequeña parte de la gestión de riesgos. Es mucho más importante construir un sistema de gestión de incidentes que permita prevenirlos en el futuro. En su presentación, Dmitry Zubov, Director de HSE en Danone, comparte su experiencia práctica y explica cómo la empresa pasó de la simple búsqueda de culpables a un análisis profundo de las causas raíz y la previsión de riesgos.
El ponente destaca que el sistema de seguridad de Danone se basa en varios principios clave. En primer lugar, la empresa cree que todos los accidentes se pueden prevenir y el único objetivo aceptable es cero incidentes. En segundo lugar, la seguridad depende del comportamiento de cada empleado. En tercer lugar, la responsabilidad principal de la seguridad recae en los gerentes de línea. Y, por último, ningún beneficio justifica la violación de las normas de seguridad.
En Danone se investigan absolutamente todos los incidentes, incluyendo microlesiones, primeros auxilios y cuasi accidentes (near-miss). Esto se debe a la gran cantidad de personal subcontratado en las instalaciones. La empresa involucra a los contratistas en su sistema de seguridad en las mismas condiciones que a los empleados de plantilla. Este enfoque permite identificar problemas sistémicos y prevenir incidentes más graves.
Para investigar incidentes en Danone, utilizan una combinación de métodos: el diagrama de Ishikawa (5M/6M) y el análisis de los «5 porqués». El ponente analiza los errores comunes al usar estos métodos por separado. Por ejemplo, el análisis de los «5 porqués» sin las 5M puede no revelar todas las causas del incidente, y el uso exclusivo de las 5M puede no llegar a las causas raíz. La combinación de métodos permite obtener una imagen objetiva y desarrollar un plan eficaz de medidas correctivas.
La presentación examina en detalle la transición de un enfoque reactivo a uno proactivo. Danone está desarrollando un sistema de previsión de incidentes utilizando redes neuronales. El sistema analizará una enorme cantidad de datos: perfiles de empleados, nivel de riesgos por ubicaciones, resultados de auditorías, situación del negocio y otros factores. Esto permitirá identificar «señales de alarma» y prevenir incidentes antes de que ocurran.
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