¿Los datos de los sistemas de alerta de proximidad son útiles para tomar mejores decisiones de seguridad en el lugar de trabajo?

Los sistemas de alerta de proximidad (PWS) se utilizan ampliamente en entornos industriales para proporcionar alertas en tiempo real y generar datos retrospectivos que pueden mejorar significativamente las estrategias de seguridad en el lugar de trabajo. Pero, ¿cómo pueden estos datos respaldar exactamente la toma de decisiones de salud y seguridad más inteligentes y basadas en la evidencia?

En este artículo, analizamos las principales formas en que los datos de PWS ayudan a los profesionales de la seguridad a identificar los riesgos, prevenir incidentes y mejorar las operaciones del sitio.

Identificación de zonas u horas del día de alto riesgo

Comencemos por examinar cómo los datos del PWS pueden resaltar las ubicaciones y los tiempos de las interacciones de alto riesgo entre las personas y la maquinaria en movimiento.

Muchos sistemas de alerta de proximidad registran las coordenadas GPS o los datos de zona para cada interacción. Los equipos de seguridad pueden usar estos datos para crear mapas térmicos que revelen dónde ocurren las interacciones peligrosas con mayor frecuencia. Estas herramientas visuales ayudan a identificar zonas peligrosas, rutas mal diseñadas o áreas en las que las máquinas y los peatones se acercan habitualmente.

Con esta información, los equipos pueden rediseñar las pasarelas, ajustar los planes de gestión del tráfico o introducir restricciones basadas en el tiempo, por ejemplo, para abordar los riesgos que aumentan durante los cambios de turno o en las horas de carga más concurridas.
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Supervisar las tendencias que casi no se producen para prevenir futuros incidentes

Los datos del sistema de alerta de proximidad son particularmente valiosos para comprender los patrones de cuasiaccidentes. Las soluciones PWS avanzadas, incluidos los sistemas basados en etiquetas, pueden registrar qué operador, peatón o máquina estuvo involucrado en un cuasi accidente.

Sistemas como Zona de sensores también permiten a los equipos vincular información complementaria, como funciones laborales o actividades específicas, a cada máquina y etiqueta. Esta información adicional ayuda a identificar los patrones de riesgo recurrentes relacionados con determinadas tareas, operadores o ubicaciones. El resultado son intervenciones más específicas, desde capacitación adicional hasta cambios en los procedimientos, antes de que ocurra un incidente.
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Respaldar las investigaciones de incidentes con datos confiables

Cuando ocurre un incidente, los datos de PWS pueden proporcionar datos vitales que respalden investigaciones exhaustivas y basadas en pruebas:

• Establecer el cronograma — Los registros con fecha y hora reconstruyen la secuencia de eventos que precedieron, durante y después del incidente.
• Localizar el incidente — Los datos GPS o de zona indican la ubicación exacta, lo que ayuda a identificar los peligros que contribuyen a ello.
• Identificación de las partes involucradas — Los registros del sistema conectan a las máquinas, los operadores y los peatones con el evento.
• Comprender el comportamiento previo a un incidente — Los datos de movimiento y las alertas previas pueden revelar prácticas inseguras o señales de advertencia omitidas.

Estos datos refuerzan la rendición de cuentas, facilitan el análisis de las causas fundamentales e informan las acciones preventivas.
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Respaldar el mantenimiento seguro de las máquinas

Algunos sistemas de alerta de proximidad ofrecen datos de tipo telemático, rastrean las horas de las máquinas, el estado de mantenimiento o los intervalos de inspección. Al monitorear esta información, los equipos de seguridad pueden garantizar que el equipo se revise y mantenga con regularidad. Esto reduce el riesgo de fallos mecánicos, como fallos en los frenos o en la dirección, que podrían provocar colisiones u otros incidentes peligrosos.
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Resumen

Los datos del sistema de alerta de proximidad ofrecen mucho más que alertas en tiempo real. Cuando se utilizan de forma proactiva, ayudan a las organizaciones a:

• Identifique zonas y horarios de alto riesgo
• Detecte los patrones de cuasierror antes de que provoquen daños
• Reforzar las investigaciones de incidentes
• Mantenga la maquinaria segura mediante un mantenimiento basado en datos

En última instancia, aprovechar los datos de PWS permite a los equipos de seguridad pasar de estrategias reactivas a preventivas, lo que fomenta lugares de trabajo más seguros, reduce el tiempo de inactividad y mejora el cumplimiento.