Con el apoyo de estudiantes de la Universidad Católica del Norte, la gerencia de Seguridad y Salud Ocupacional busca crear prototipos que ayuden a disminuir los accidentes.
Mack Díaz, Alejandro Leyton, Carlos Zuleta y Claudio Cubillos son los cuatro estudiantes de la Universidad Católica del Norte que hoy están en Minera Antucoya trabajando en sus proyectos ‘Capstone’. Se trata de dos iniciativas: ‘Machine Learning’ y ‘Evaluación de factibilidad de un modelo predictivo de incidentes’, que buscan ayudar a proteger la salud de trabajadoras y trabajadores, entregando información y herramientas para evitar accidentes o eventos futuros.
“Los ‘Capstone’ son proyectos que vienen a generar innovación en la Compañía a través de distintos estudios de investigación para el área de Reportabilidad y Mejoramiento de la Gerencia de Seguridad y Salud Ocupacional. En este caso, el ‘Capstone Project’ de este año se está realizando en conjunto con la Universidad Católica del Norte. Nosotros les damos el proyecto y ellos lo vienen a desarrollar acá en faena”, expresó Daniela Alarcón, jefa de Reportabilidad y Mejoramiento de Minera Antucoya.
La iniciativa de Machine Learning trata de un modelo de aprendizaje automático que tendrá un ‘chatbot’, en el cual trabajadoras y trabajadores de la Compañía podrán ingresar datos de un evento y así obtener información sobre su potencial (alto o bajo) y qué acciones se deben seguir. Para esta iniciativa se está trabajando con una muestra de datos con el fin de no vulnerar los sistemas de ciberseguridad. Una vez terminada, se harán las respectivas conexiones a Bases de Datos en conjunto con Excelencia Operacional y Analítica Avanzada.
“La importancia de este proyecto es que busca proteger la salud de los trabajadores al darles información de manera rápida y fácil, evitando problemas que puedan suceder ante el desconocimiento de una tarea critica”, comentó Mack Díaz, estudiante de Ingeniería en Computación e Informática.
Este prototipo que se centra en dos aspectos: entregar una respuesta instantánea sobre algún evento y facilitar el acceso a estadísticas sobre la recurrencia de estos sucesos.
“El prototipo permite describir un evento mediante su interfaz. El modelo tomará el dato entrante y lo usará para predecir la tarea que se le debe asignar a dicho suceso. También, la plataforma tendrá un apartado de estadísticas sobre los accidentes más frecuentes de la empresa, lo que permitirá tomar decisiones en el área de Seguridad y Salud Ocupacional”, explicó Alejandro Leyton, estudiante de Ingeniería en Computación e Informática.
Algoritmo predictivo
Con el proyecto ‘Evaluación de factibilidad de un modelo predictivo de incidentes’ se busca crear un algoritmo a partir de la base de datos con la que cuenta el área de Seguridad y Salud Ocupacional. Esto con el fin de generar un modelo que prediga los posibles accidentes en el área de Mantenimiento Mina y, de esta manera, poder evitarlos.
“La meta es disminuir el número de incidentes, aportando a la seguridad de los trabajadores y manteniendo una continuidad operacional”, aclaró Carlos Zuleta, estudiante de Ingeniería Civil en Minas.
Actualmente, los estudiantes están trabajando en la etapa inicial de este proyecto. “Estamos conociendo los procesos, recopilando la data, modelándola, para luego comenzar a probar prototipos de posibles algoritmos que se adecuen más a las necesidades de la empresa”, finalizó Claudio Cubillos, estudiante de ingeniería en Gestión de Riesgos y Medio Ambiente.
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