Construcción de un perfil de riesgos mediante el análisis de accidentes laborales de una empresa específica durante el periodo 2019-2023
Este trabajo tiene como objetivo principal desarrollar un perfil de riesgo para una organización específica mediante el análisis de los accidentes laborales ocurridos entre 2019 y 2023. Para ello, se recopilaron y codificaron datos detallados sobre variables personales, laborales y organizativas, cr...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/423478 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/423478 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Industrial hygiene Industrial safety Salut en el treball Seguretat en el treball Àrees temàtiques de la UPC::Economia i organització d'empreses::Seguretat industrial |
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Construcción de un perfil de riesgos mediante el análisis de accidentes laborales de una empresa específica durante el periodo 2019-2023Briceño Otoya, Pedro AntonioIndustrial hygieneIndustrial safetySalut en el treballSeguretat en el treballÀrees temàtiques de la UPC::Economia i organització d'empreses::Seguretat industrialEste trabajo tiene como objetivo principal desarrollar un perfil de riesgo para una organización específica mediante el análisis de los accidentes laborales ocurridos entre 2019 y 2023. Para ello, se recopilaron y codificaron datos detallados sobre variables personales, laborales y organizativas, creando una base de datos integral. Se realizó un análisis univariante de las características de los accidentes para conocer la siniestralidad de la empresa, pero estas variables no fueron utilizadas para la creación del perfil de riesgo, ya que solo estaban presentes en los trabajadores que sufrieron accidentes. Paralelamente, se codificaron datos comunes tanto para trabajadores accidentados como no accidentados. A partir de este conjunto de datos, se aplicó un modelo de regresión logística binaria (Accidente vs. No accidente) utilizando el software estadístico RStudio. El modelo permitió identificar variables claves asociadas a la probabilidad de sufrir un accidente en la empresa. Entre los factores de riesgo más significativos se encontraron la edad, que aumenta el riesgo de accidentes a medida que los empleados se hacen mayores, y la pertenencia a la subdivisión SAT (servicio de atención técnica). Por otro lado, la antigüedad en la empresa y pertenecer a subdivisiones como Comerciales, CRC (call center) y Estructura (trabajos de oficina) resultaron ser factores de protección, reduciendo significativamente la probabilidad de accidentes. Con base en estos resultados, se elaboró un perfil de riesgo específico para la organización, que sirvió como base para la recomendación de medidas preventivas y estrategias eficaces para la reducción de accidentes laborales. Las recomendaciones incluyen la creación de programas de capacitación personalizados, inversión en herramientas ergonómicas y la optimización de la distribución de recursos de seguridad en las áreas de mayor riesgo. Este enfoque, basado en un modelo binario, proporciona una herramienta robusta para la identificación de factores de riesgo y facilita la toma de decisiones informadas en la gestión de la seguridad y salud laboral. Las recomendaciones propuestas no solo buscan reducir la incidencia de accidentes, sino también optimizar los protocolos de seguridad y fortalecer la cultura preventiva dentro de la empresa.Universitat Politècnica de CatalunyaRodríguez Mondelo, Pedro Manuel20242024-10-2920252025-02-05master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccNAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2117/423478reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2117/4234782026-05-27T15:37:01Z |
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Este trabajo tiene como objetivo principal desarrollar un perfil de riesgo para una organización específica mediante el análisis de los accidentes laborales ocurridos entre 2019 y 2023. Para ello, se recopilaron y codificaron datos detallados sobre variables personales, laborales y organizativas, creando una base de datos integral. Se realizó un análisis univariante de las características de los accidentes para conocer la siniestralidad de la empresa, pero estas variables no fueron utilizadas para la creación del perfil de riesgo, ya que solo estaban presentes en los trabajadores que sufrieron accidentes. Paralelamente, se codificaron datos comunes tanto para trabajadores accidentados como no accidentados. A partir de este conjunto de datos, se aplicó un modelo de regresión logística binaria (Accidente vs. No accidente) utilizando el software estadístico RStudio. El modelo permitió identificar variables claves asociadas a la probabilidad de sufrir un accidente en la empresa. Entre los factores de riesgo más significativos se encontraron la edad, que aumenta el riesgo de accidentes a medida que los empleados se hacen mayores, y la pertenencia a la subdivisión SAT (servicio de atención técnica). Por otro lado, la antigüedad en la empresa y pertenecer a subdivisiones como Comerciales, CRC (call center) y Estructura (trabajos de oficina) resultaron ser factores de protección, reduciendo significativamente la probabilidad de accidentes. Con base en estos resultados, se elaboró un perfil de riesgo específico para la organización, que sirvió como base para la recomendación de medidas preventivas y estrategias eficaces para la reducción de accidentes laborales. Las recomendaciones incluyen la creación de programas de capacitación personalizados, inversión en herramientas ergonómicas y la optimización de la distribución de recursos de seguridad en las áreas de mayor riesgo. Este enfoque, basado en un modelo binario, proporciona una herramienta robusta para la identificación de factores de riesgo y facilita la toma de decisiones informadas en la gestión de la seguridad y salud laboral. Las recomendaciones propuestas no solo buscan reducir la incidencia de accidentes, sino también optimizar los protocolos de seguridad y fortalecer la cultura preventiva dentro de la empresa. |
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