Nell'industria moderna, l'indagine sugli incidenti è solo una piccola parte della gestione dei rischi. È molto più importante costruire un sistema di gestione degli incidenti che consenta di prevenirli in futuro. Nel suo intervento, Dmitry Zubov, Direttore HSE di Danone, condivide l'esperienza pratica e spiega come l'azienda sia passata dalla semplice ricerca dei colpevoli a un'analisi approfondita delle cause profonde e alla previsione dei rischi.
Il relatore sottolinea che alla base del sistema di sicurezza di Danone ci sono alcuni principi chiave. In primo luogo, l'azienda crede che tutti gli infortuni possano essere prevenuti e l'unico obiettivo accettabile è zero incidenti. In secondo luogo, la sicurezza dipende dal comportamento di ogni dipendente. In terzo luogo, la responsabilità primaria per la sicurezza spetta ai manager di linea. E, infine, nessun profitto giustifica la violazione delle regole di sicurezza.
In Danone vengono indagati assolutamente tutti gli eventi, inclusi i microinfortuni, gli interventi di primo soccorso e i quasi incidenti (near-miss). Ciò è dovuto al gran numero di personale in outsourcing nei siti. L'azienda coinvolge gli appaltatori nel proprio sistema di sicurezza alle stesse condizioni dei dipendenti interni. Questo approccio consente di identificare problemi sistemici e prevenire incidenti più gravi.
Per le indagini sugli incidenti in Danone viene utilizzata una combinazione di metodi: il diagramma di Ishikawa (5M/6M) e l'analisi dei "5 perché". Il relatore analizza gli errori comuni nell'uso di questi metodi separatamente. Ad esempio, l'analisi dei "5 perché" senza le 5M potrebbe non rivelare tutte le cause dell'evento, mentre l'uso delle sole 5M potrebbe non portare alle cause profonde. La combinazione dei metodi consente di ottenere un quadro obiettivo e di sviluppare un piano efficace di azioni correttive.
L'intervento esamina in dettaglio il passaggio da un approccio reattivo a uno proattivo. Danone sta sviluppando un sistema di previsione degli incidenti utilizzando reti neurali. Il sistema analizzerà un'enorme mole di dati: profili dei dipendenti, livello di rischio per sede, risultati degli audit, situazione aziendale e altri fattori. Ciò consentirà di identificare i "segnali di allarme" e di prevenire gli incidenti prima che si verifichino.
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