Análisis predictivo de averías para prevención de accidentes laborales

Abstract

[ES] Hoy en día, el uso de nuevas tecnologías está siendo aplicado en la mayoría de los ámbitos laborales, facilitando así muchas tareas que pueden ser automatizadas con algoritmos de Machine Learning que habilitan una infinidad de beneficios para las empresas. En particular podemos destacar los modelos predictivos, herramientas que permiten tomar acción ante situaciones complejas que se presentan en el día a día y no siguen un patrón que se comprenda a simple vista. En el sector de maquinaria pesada, la reiteración de averías de los distintos equipos y componentes industriales es elevada, por lo que la prevención de una avería conlleva directamente la reducción de cualquier posibilidad frente accidentes laborales. Este proyecto tiene como objetivo, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, diseñar un modelo capaz de predecir futuras averías junto con los motivos por los que se producen, para optimizar la agilidad de los técnicos a la hora de detectar y resolverlas, disminuyendo así el riesgo laboral que estas pudiesen ocasionar en un futuro. Esta funcionalidad sería adaptada para que los distintos jefes de taller y responsables de departamento de una compañía del sector industrial puedan acceder desde cualquier dispositivo conectado a internet, utilizando la óptima conectividad de una serie de programas y herramientas que nos ofrece Microsoft, entre las que podemos destacar utilidades para Business Intelligence con Power BI y la gestión empresarial con Microsoft Dynamics 365 - Business Central.

[EN] Nowadays, the use of new technologies is being applied in most work environments, thus facilitating many tasks that can be automated with Machine Learning algorithms that enable a multitude of benefits for companies. In particular, we can highlight predictive models, tools that allow taking action in complex situations that arise daily and do not follow a pattern that can be easily understood. In the heavy machinery sector, the recurrence of breakdowns of various industrial equipment and components is high, so preventing a failure directly reduces the possibility of workplace accidents. The objective of this work is, through the use of machine learning techniques, to design a model capable of predicting future failures or incidents along with the reasons why they occur, to optimize the agility of technicians in detecting and resolving them, thereby reducing the occupational risk that these might cause in the future. This functionality would be adapted so that various workshop managers and department heads of an industrial sector company can access it from any internet-connected device, using the optimal connectivity of one of the tools offered by Microsoft, a business management software, Microsoft Dynamics 365 - Business Central.

[CA] Avui en dia, l'ús de noves tecnologies s'aplica en la majoria dels entorns laborals, facilitant així moltes tasques que poden ser automatitzades amb algoritmes d'Aprenentatge Automàtic que habiliten una infinitat de beneficis per a les empreses. En particular, podem destacar els models predictius, eines que permeten prendre accions davant situacions complexes que es presenten al dia a dia i no segueixen un patró que es comprenga a simple vista. En el sector de maquinària pesà, la reiteració d'averies dels diferents equips i components industrials és elevada, per la qual cosa la prevenció d'una averia comporta directament la reducció de qualsevol possibilitat front accidents laborals. Aquest treball té com a objectiu, mitjançant l'ús de tècniques d'aprenentatge automàtic, dissenyar un model capaç de predir futures averies o incidències juntament amb els motius pels quals es produeixen, per a optimitzar l'agilitat dels tècnics a l'hora de detectar-les i resoldre-les, disminuint així el risc laboral que aquestes pogueren ocasionar en un futur. Aquesta funcionalitat seria adaptada perquè els diferents caps de taller i responsables de departament d'una companyia del sector industrial puguen accedir des de qualsevol dispositiu connectat a internet, utilitzant l'òptima connectivitat d'una de les eines que ens ofereix Microsoft, un programari de gestió empresarial, Microsoft Dynamics 365 - Business Central.