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Gestión de la fatiga predictiva frente a reactiva en minería - Fatigue Science

Escrito por Fatigue Science | 30-jul-2024 16:24:55

La fatiga es un reto siempre presente en la industria minera, con implicaciones de gran alcance para la seguridad, la productividad y el bienestar de los trabajadores.

A medida que las operaciones mineras se esfuerzan continuamente por mejorar sus prácticas de gestión de la fatiga, la atención se centra cada vez más en los beneficios de las soluciones proactivas y predictivas de gestión de la fatiga como Readi de Fatigue Science, junto con tecnologías reactivas más tradicionales como las cámaras en cabina como Hexagon y Caterpillar DSS.

En este artículo, exploraremos las diferencias entre los enfoques reactivo y proactivo de la gestión de la fatiga, examinaremos sus respectivos puntos fuertes y debatiremos cómo pueden complementarse para maximizar la seguridad y la eficiencia en las operaciones mineras.

Gestión reactiva de la fatiga: Cámaras en cabina

Las tecnologías reactivas de gestión de la fatiga, como las cámaras en cabina, vigilan a los operarios en busca de signos de fatiga, alertándoles a ellos y a sus supervisores cuando se detectan riesgos relacionados con la fatiga. Estos sistemas desempeñan un papel crucial a la hora de identificar y abordar los riesgos de fatiga en tiempo real, ayudando a prevenir accidentes y a garantizar la seguridad de los trabajadores.

Ventajas:

  • Supervisión y alerta en tiempo real de los casos de fatiga
  • Proporciona información inmediata a los operarios
  • Puede contribuir a una cultura de seguridad y concienciación

Desafíos:

  • Sólo se detecta la fatiga cuando ya se ha convertido en un riesgo crítico.
  • Es difícil aplicar contramedidas una vez que surge el riesgo.
  • Puede perturbar las operaciones, ya que es necesario detener el camión.
  • Gran cantidad de falsas alarmas

Gestión predictiva de la fatiga: Tecnologías predictivas como Readi

Las soluciones de gestión predictiva de la fatiga, como Readi de Fatigue Science, aprovechan las nuevas tecnologías para anticiparse a los riesgos de fatiga antes de que se produzcan, lo que permite mitigarlos de forma proactiva.

Gracias al aprendizaje automático y a modelos biomatemáticos validados científicamente, Readi puede predecir con exactitud los niveles de fatiga de un operario para cada hora de su turno, lo que permite a los supervisores asignar de forma proactiva frenos de descanso específicos y, ocasionalmente, reasignar tareas críticas a operarios menos fatigados en casos de fatiga excepcional.

Es importante destacar que la información sobre la fatiga se adapta a las necesidades de los atareados supervisores de turno, preparándose como una alerta que se envía al teléfono de cada supervisor al comienzo del turno. La alerta señala a los operarios con fatiga crítica de su cuadrilla, así como a los que se prevé que vayan a tener fatiga crítica más adelante en el mismo turno.

Ventajas:

  • Anticipa y mitiga los riesgos de fatiga antes de que se conviertan en un problema.
  • Permite adoptar contramedidas específicas, con suficiente antelación para aplicarlas.
  • Fomenta un enfoque proactivo de la gestión de la fatiga y la cultura de la seguridad basado en datos y mediciones reales.

Desafíos:

  • Requiere la integración con los flujos de trabajo y sistemas operativos existentes.
  • Puede requerir un cambio en la mentalidad organizativa, de prácticas de seguridad reactivas a proactivas.

Enfoques complementarios para una gestión óptima de la fatiga

Aunque las tecnologías de gestión de la fatiga reactiva y proactiva tienen cada una sus propias ventajas, muchas empresas mineras encuentran grandes beneficios en su uso combinado.

Al integrar ambos enfoques, las operaciones mineras pueden beneficiarse de la detección de "último recurso" que proporcionan las cámaras en cabina, al tiempo que aprovechan los conocimientos predictivos de soluciones como Readi para gestionar de forma proactiva los riesgos de fatiga y optimizar la seguridad y la productividad.

También hay cada vez más pruebas de que la tecnología predictiva puede reducir materialmente las falsas alarmas que se producen por el uso de cámaras en cabina, ayudando a diferenciar la verdadera fatiga de una lectura defectuosa de la cámara al proporcionar esencialmente una "segunda fuente de datos".

De hecho, un estudio reciente que incluyó más de 2,1 millones de horas de trabajo en tres importantes minas de México y Perú demostró la eficacia de la plataforma Readi para predecir la probabilidad de microsueños registrados por la cámara de un operador.

La investigación descubrió que la plataforma Readi era capaz de predecir de forma fiable cuándo un operario tendría 12 veces más probabilidades de sufrir microsueños más adelante en ese turno. Este innovador estudio confirma el valor del uso de la tecnología de gestión predictiva de la fatiga en las operaciones diarias, tanto para medidas proactivas como para mejorar el valor de las inversiones existentes en sistemas de cámaras.

Creciente aceptación generalizada de la tecnología predictiva de la fatiga

Recientemente, la tecnología predictiva ha ido ganando aceptación y reconocimiento generalizados, y esto también es cierto para la gestión de la fatiga.

En septiembre de 2022, el Consejo Nacional de Seguridad de EE.UU. reconoció a Readi, de Fatigue Science, como pionera de la gestión predictiva de la fatiga como mejor práctica, otorgándole el prestigioso Green Cross Safety Innovation Award.

Al utilizar Readi junto con tecnologías reactivas como las cámaras en cabina, las operaciones mineras pueden crear una estrategia integral de gestión de la fatiga que mejore la seguridad, la eficiencia y el rendimiento operativo general.

Adopción de la gestión predictiva de la fatiga con Readi de Fatigue Science

A medida que la industria minera sigue evolucionando, también debe hacerlo su enfoque de la gestión de la fatiga. Al adoptar el poder de la gestión predictiva de la fatiga a través de tecnologías como Readi, las operaciones mineras pueden complementar las medidas de seguridad reactivas existentes para crear un enfoque más completo y proactivo de la gestión de los riesgos de fatiga.