pirámide de heinrich y seguridad ocupacional* · • testear empíricamente los postulados de la...

Pirámide de Heinrich y Gestión de la Seguridad Ocupacional(*)(**)

Pablo Marshall

Escuela de Administración, PUC Chile

Pablo Marshall Escuela de Administración, PUC 1

(*) Marshall P, M Singer & A Hirmas (2017) Heinrich's Pyramid and Occupational Safety: A Validation Methodology. Safety Science.(**) Auspiciado por la ACHS


PresentaciónInstituto de Seguridad Minera

Lima, 18 de Abril

Contenido

1. La Pirámide de Heinrich

2. Objetivo del Estudio

3. La Asociación Chilena de Seguridad

4. Modelo Poisson Gamma

5. Modelo Multinomial Dirichlet

6. Test de la Pirámide de Heinrich

7. Conclusiones


1. La Pirámide de Heinrich


Herbert William Heinrich (1886 - 1965)

• Heinrich, HW (1931) Industrial Accident Prevention. A Scientific Approach. New York: McGraw-Hill

• Bird,FE & GL Germain (1996) Loss Control Management: Practical Loss Control Leadership.Oslo:Det Norske Veritas

• Bellamy LJ et al (2008) The Software ToolStorybuilder and the Analysis of the Horrible Storiesof Occupational Accidents. Safety Science

• Gallivan, SK et al (2008) Is the Principle of a StableHeinrich Ratio a Myth? Drug Safety

La Pirámide de Heinrich: Accidentes Laborales


Fatales 1

Graves 29

Leves 300

Leves: 90,9% Graves: 8,8% Fatales: 0,3%

Axioma del Dominó de Heinrich


Ambiente Social

Personalidad

Actos / Condiciones Inseguras

Accidentes

Lesiones

Axioma 1La ocurrencia de un accidente invariablemente es el resultado de una secuencia de

factores, un factor es el accidente mismo

Accidentes Laborales y Riesgo


Riesgo = Exposición × Probabilidad × Severidad

Deficición RiesgoEl riesgo es la amenaza de que ocurra un evento con efectos negativos y que alguien o algo puedan verse afectados por él

Definición Riesgo RAEContingencia o proximidad de un daño

2. Objetivo del Estudio

• Modelar la incidencia de accidents en distintas industrias en Chile

• Modelar la severidad de los accidents en distintas industrias en Chile

• Testear empíricamente los postulados de la pirámide de Heinrich

• Testear la hipótesis de que una reducción en el número de accidents en la base de la

pirámide genera disminuciones en la parte alta de la pirámide

• Obtener conclusiones para la gestión de la seguridad ocupacional


3. La Asociación Chilena de Seguridad (ACHS)


• Mutualidad privada sin fines de lucro, administradora del seguro social contra riesgos deaccidentes del trabajo y enfermedades profesionales contemplado en la Ley 16.744.

• La ACHS es la mutualidad más grande en Chile con 50.000 empresas y 2.300.000trabajadores afiliados

• Prestaciones que ofrece la ACHS a las empresas afiliadas• Prevención• Prestaciones de Salud• Prestaciones Económicas (subsidios, indemnizaciones y pensiones)

4. Modelo Poisson – Gamma Riesgo: Exposición y Probabilidad



En una primera etapa consideramos sólo Exposición y ProbabilidadLa Severidad se analiza en una segunda etapa

Accidentes: Modelo Poisson – Gamma


X X X

T Timet = 0

El número de accidentes de una unidad económica en un intervalo de tiempo T tiene distribución de probabilidades Poisson

Intensidad Accidentes: Modelo Gamma


Distribución Gamma

Probabilidades de Accidentes


Empresa λ = 1 Empresa λ = 4

Datos Descriptivos


(*) Enero 2013 a Abril 2015.

Actividad EconómicaUnidades

EconómicasTrabajadores

Promedio AccidentesTasa

Accidentes

Agricultura 8229 25.0 35656 0.086

Pesca 641 40.0 4971 0.092

Minería 590 67.0 3129 0.066

Industria Manufacturera 9042 35.0 62366 0.101

Electricidad, Gas y Agua 905 16.0 1525 0.057

Construcción 5604 22.0 19663 0.101

Comercio 16752 24.0 78817 0.090

Hoteles y Restaurantes 4997 26.0 22113 0.118

Transporte y Comunicaciones 7010 23.0 24799 0.091

Servicios Financieros 3108 25.0 6096 0.059

Propiedades 19348 19.0 44744 0.084

Administración Pública 3730 58.0 24467 0.081

Educación 4875 43.0 27512 0.087

Servicios Sociales y Salud 2269 45.0 16642 0.086

Servicios Comunitarios 6415 24.0 22746 0.092

Servicios Privados Hogares 1607 6.0 927 0.045

95122 26.9 396173 0.089

Unidades Económicas, Trabajadores y Accidentes Según Actividad Económica(ACHS, 28 Meses*)

Estimaciones Modelo Poisson – Gamma


Modelo Parámetros

LL

(x 10^-3)

AIC

(x 10^-3)

BIC

(x 10^-3) R2Poisson 1 -375.1 750.2 750.2Poisson por Actividad Económica 16 -365.5 731.1 731.3 0.025Poisson por Región 15 -373.4 746.9 747.0 0.004Poisson por Actividad Económica y Región 240 -358.0 716.5 718.8 0.045Poisson-gamma 2 -177.2 354.4 354.4 0.528Poisson por Actividad Económica 32 -176.2 352.5 352.8 0.530Poisson por Región 30 -176.9 353.8 354.0 0.528Poisson por Actividad Económica y Región 480 -175.0 351.0 355.5 0.532

Estimación Modelos Alternativos para el Número Total de Accidentes

Estimación Parámetros Modelo Poisson – Gamma


Actividad Económica Parámetro r Parámetro sIncidencia

Promedio λ

Agricultura 0.66 7.65 0.086

Pesca 0.75 8.33 0.090

Minería 0.35 5.58 0.063

Industria Manufacturera 0.63 6.22 0.101

Electricidad, Gas y Agua 0.71 12.82 0.055

Construcción 0.50 5.11 0.098

Comercio 0.73 8.04 0.091

Hoteles y Restaurantes 0.61 5.34 0.114

Transporte y Comunicaciones 0.6 6.74 0.089

Servicios Financieros 0.55 10.05 0.055

Propiedades 0.43 5.37 0.080

Administración Pública 0.70 9.32 0.075

Educación 1.03 12.86 0.080

Servicios Sociales y Salud 0.68 7.50 0.091

Servicios Comunitarios 0.65 7.43 0.087

Servicios Privados Hogares 1.65 38.57 0.043

Estimación Coeficientes Según Actividad Económica

Modelo Gamma Industria Minera


Distribución Gamma Industria Minera

Percentil 25% = 0.003 Promedio = 0.063 Percentil 75% = 0.076

Análisis de Casos Específicos

• Empresa Promedio

Incidencia = 0.063

Promedio Accidentes = 0.063 × 2 × 67 = 8.4

• Empresa Percentil 75%

Incidencia = 0.076


• Empresa Percentil 25%

Incidencia = 0.003



Exposición : 2 Meses y 67 Trabajadores

Probabilidad Accidentes Empresa Minera Promedio


Probabilidad de Accidentes Empresa Minera Promedio67 Trabajadores, 2 Meses

Probabilidad Accidentes Empresa Minera Percentil 75%


Probabilidad de Accidentes Empresa Minera Percentil 75% , 2 Meses

Probabilidad Accidentes Empresa Minera Percentil 25%


Probabilidad de Accidentes Empresa Minera Percentil 25% , 2 Meses

Análisis de Casos Específicos

Suponga que una empresa de 67 trabajadores en los últimos 2 meses tuvo 5 accidentes

• Incidencia

Incidencia = 0.063 × 0.038 +5

2×67× 0.962 = 0.038

• Promedio Accidentes en 6 meses

Promedio = 0.038 × 6 × 67 = 15.3

• Promedio Accidentes en 6 meses con 120 trabajadores

Promedio = 0.038 × 6 × 120 = 27.4


0.037

Gestión de Prevención de Accidentes

• Estimar incidencia de manera más confiable en un período de tiempo

• Monitorear la evolución de la incidencia en el tiempo

• Predecir accidentes en un intervalo de tiempo futuro

• Evaluar el impacto de intervenciones o acciones preventivas


5. Modelo Multinomial – DirichletRiesgo: Exposición y Probabilidad



En una primera etapa consideramos sólo Exposición y ProbabilidadLa Severidad se analiza en una segunda etapa

Pirámide de Heinrich y Accidentes Fatales


Datos Descriptivos


Actividad Económica Leves Graves Fatales

Agricultura 0.992 0.007 0.001

Pesca 0.995 0.004 0.001

Minería 0.960 0.035 0.004

Industria Manufacturera 0.994 0.005 0.000

Electricidad, Gas y Agua 0.994 0.005 0.001

Construcción 0.992 0.007 0.001

Comercio 0.996 0.003 0.000

Hoteles y Restaurantes 0.998 0.002 0.000

Transporte y Comunicaciones 0.994 0.004 0.001

Servicios Financieros 0.998 0.002 0.000

Propiedades 0.996 0.003 0.001

Administración Pública 0.996 0.003 0.000

Educación 0.997 0.003 0.000

Servicios Sociales y Salud 0.999 0.001 0.000

Servicios Comunitarios 0.996 0.004 0.000

Servicios Privados Hogares 0.999 0.001 0.000

Proporción de Tipos de Accidentes Según Actividad Económica(ACHS, 28 Meses*)

(*) Enero 2013 a Abril 2015.

Modelo Multinomial – Dirichlet


Modelo Parametros

LL

(x 10^-3)

AIC

(x 10^-3)

BIC

(x 10^-3) R2

Multinomial 3 -6.35 12.71 12.74 0.000

Multinomial por Actividad Económica 48 -6.17 12.43 12.85 0.029

Multinomial por Región 45 -6.28 12.64 13.04 0.012

Multinomial por Actividad Económica y Región 720 -5.86 13.16 19.50 0.077

Multinomial-Dirichlet 3 -5.79 11.59 11.61 0.088

Multinomial-Dirichlet por Actividad Económica 48 -5.62 11.33 11.76 0.115

Multinomial-Dirichlet por Región 45 -5.72 11.53 11.92 0.100

Multinomial-Dirichlet por Actividad Económica y Región 720 -5.32 12.08 18.42 0.163

Estimación Modelos Alternativos para las Proporciones de Tipos de Accidentes

Se elije el modelo Multinomial Dirichlet

6. Test Pirámide de HeinrichPirámide de Heinrich y Datos ACHS


Indicator Minor Serious Fatal

Probabilidad Estimada 99,6% 0,3% 0,1%

Pirámide Heinrich 90,9% 8,8% 0,3%

¿Se cumple la Pirámide de Heinrich?

Probabilidad Grave e Intensidad Accidentes


Probabilidad Accidentes Grave e Intensidad Accidentes

¿Se cumple la Pirámide de Heinrich?


7. Conclusiones

• El modelo Poisson – Gamma , por Actividad Económica, es una buena representación de la intensidad de los accidentes

• El modelo Poisson – Gamma permite estimar la incidencia de accidentes, monitorear los cambios en el tiempo y predecir

• El modelo Multinomial – Dirichlet es una buena representación de los grados de severidad en los accidentes

• La pirámide de Heinrich no se cumple, estadísticamente, en la mayoría de las industrias. Sólo se cumple en Minería y Electricidad, Gas y Agua.

• La consecuencia económica y de gestión de lo anterior es nula. Para efectos prácticos, la pirámide de Heinrich se cumple.


pirámide de heinrich y seguridad ocupacional* · • testear empíricamente los postulados de la...

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