Tecnología aplicada a la seguridad en el trabajo: Análisis de datos en tiempo real
Lecciones de seguridad
Continuando con la saga de herramientas avanzadas que la tecnología ha puesto al servicio de la seguridad en el trabajo, hoy vamos a hablar del análisis de datos en tiempo real que lleva la capacidad predictiva del Big Data a otro nivel, ya que aporta una capacidad de respuesta instantánea que transforma la prevención de riesgos en una estrategia activa.
Continuando con la saga de herramientas avanzadas que la tecnología ha puesto al servicio de la seguridad en el trabajo, hoy vamos a hablar del análisis de datos en tiempo real que lleva la capacidad predictiva del Big Data a otro nivel, ya que aporta una capacidad de respuesta instantánea que transforma la prevención de riesgos en una estrategia activa.
A diferencia del análisis de datos tradicional, que suele basarse en la revisión de información histórica, el análisis en tiempo real permite responder instantáneamente a situaciones y condiciones de riesgo que puedan surgir. Al monitorear continuamente las condiciones del entorno de trabajo y el rendimiento de los equipos, gracias a sensores y dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) instalados en el entorno laboral se pueden detectar y abordar problemas de seguridad de inmediato.
Los sensores IoT pueden monitorear la temperatura, la humedad y la presencia de gases peligrosos en tiempo real. Si las condiciones superan los umbrales de seguridad, se pueden activar alarmas automáticas y procedimientos de evacuación, reduciendo significativamente el riesgo de accidentes graves.
El análisis de datos en tiempo real también permite detectar comportamientos de riesgo por parte de los trabajadores y corregirlos al momento. Mediante el uso de cámaras inteligentes y sensores de proximidad, es posible identificar si un trabajador está en una zona restringida sin autorización, o si no está utilizando el equipo de protección individual (EPI) necesario.
Los algoritmos de inteligencia artificial procesan las imágenes y datos recibidos y emiten alertas inmediatas en caso de incumplimiento de los protocolos de seguridad. Al intervenir de forma inmediata, las empresas pueden reducir los accidentes laborales y mantener un entorno de trabajo seguro y controlado.
Por otra parte, el mantenimiento predictivo, del que hablábamos en el post anterior, se vuelve aún más eficiente cuando los datos de las máquinas se analizan en tiempo real, ya que, si un componente comienza a mostrar signos de deterioro o mal funcionamiento, el sistema genera una alerta para que el equipo técnico lo revise antes de que se produzca el fallo.
En cuanto a la gestión de emergencias, en caso de un incidente, como un incendio o una fuga de gas, los sistemas conectados pueden enviar datos instantáneos sobre la localización exacta del peligro, la presencia de personas trabajadoras en la zona afectada y la ruta de evacuación más segura. Esta información permite coordinar una respuesta rápida y efectiva, minimizando el riesgo y facilitando la intervención de los servicios de emergencia.
Además, el análisis de datos en tiempo real permite también monitorizar el estado físico de las personas trabajadoras para prevenir incidentes relacionados con la fatiga y el estrés, dos factores que incrementan el riesgo de accidentes. A través de dispositivos portátiles, como relojes inteligentes o pulseras, se pueden medir parámetros como la frecuencia cardíaca, el nivel de actividad o el ritmo de sueño.
Si los datos en tiempo real indican que una persona presenta signos de fatiga extrema o altos niveles de estrés, se pueden activar alertas para que tome un descanso o para reducir su carga de trabajo temporalmente. Esto ayuda a disminuir los accidentes relacionados con la falta de concentración o agotamiento.
