Inteligencia artificial aplicada a la prevención de riesgos laborales en labores de Mantenimiento
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Jesús Arruza Gómez
Responsable Estrategia de Producto y Presales Innovación
Securitas Seguridad España, S.A.
La prevención de riesgos laborales (PRL) es fundamental para garantizar la seguridad y salud de los trabajadores en cualquier empresa. En España, la siniestralidad laboral sigue siendo una preocupación significativa, con 647.495 accidentes de trabajo con baja registrados en 2023, de los cuales 616 fueron mortales [1].
La siniestralidad en las labores de mantenimiento es una preocupación significativa en el ámbito laboral, y la implementación de medidas preventivas es crucial para reducir los accidentes y enfermedades profesionales. Los sectores más afectados son la industria extractiva, la metalurgia, la construcción de maquinaria y los operadores de instalaciones industriales. Los accidentes suelen producirse por la falta de métodos de trabajo adecuados, deficiencias en la organización del trabajo, protección insuficiente, señalización inadecuada y falta de formación e información. Las principales formas de accidente incluyen aplastamientos, golpes, choques, quemaduras y heridas abiertas, con una frecuencia mayor de hospitalizaciones en comparación con otras actividades [1].
La implementación de medidas preventivas es clave para reducir estos accidentes, especialmente en la actividad de mantenimiento, donde los riesgos son elevados debido a la naturaleza de las tareas. El mantenimiento industrial ha evolucionado significativamente con la incorporación de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT). Estas innovaciones no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también juegan un papel crucial en la prevención de riesgos laborales y la reducción de la siniestralidad. Este artículo explora cómo la IA y el IoT están transformando el mantenimiento industrial y cómo estas tecnologías se alinean con la nueva Ley de Industria en España.
La nueva Ley de Industria y Autonomía Estratégica [2] representa un impulso decisivo hacia la transformación digital del tejido industrial español, con un impacto directo en las estrategias de mantenimiento. Al fomentar la digitalización y la automatización de procesos, esta normativa no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también refuerza la capacidad preventiva frente a riesgos técnicos y operacionales. Tecnologías como el mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial, la sensorización avanzada y los sistemas de gestión automatizados permiten anticipar fallos, optimizar recursos y reducir los tiempos de inactividad, alineándose con los objetivos de resiliencia y sostenibilidad que promueve la ley. En este nuevo marco, el mantenimiento deja de ser una función reactiva para convertirse en un pilar estratégico de la competitividad industrial.
La Inteligencia Artificial (IA) ofrece capacidades avanzadas para la predicción y mejora de la eficiencia en las operaciones de mantenimiento. Es importante reconocer que la IA tiene múltiples ámbitos de aplicación más allá de los evidentes; IA sobre los datos (por ejemplo, ChatGPT) o sobre el video y la imagen (por ejemplo, la detección de mascarilla). Sin ánimo de ser sistemático, podemos destacar aquellas que tienen directa relación y aplicabilidad a las labores de mantenimiento:
- Visión Artificial: Gracias a la presencia o incorporación de cámaras IP en los lugares a controlar, se hace posible contar con modelos de inteligencia artificial que permiten la detección de conductas o situaciones indicativas de potencial riesgo. Como por ejemplo el uso incorrecto de Equipos de Protección Individual (EPIs) y la manipulación inadecuada de cargas. La clave reside en que si el ojo humano experimentado es capaz de ver sobre dicha imagen esta situación de potencial riesgo, entonces es posible desarrollar un modelo que, convenientemente entrenado con muchas imágenes, pueda detectar por sí solo estas situaciones. Habilitando la respuesta temprana por la generación de una alarma proactiva, realizando un proceso de corrección apoyado con la prueba documental o realizando un refuerzo formativo e informativo a los operarios para asegurar que dicha situación de riesgo no se vuelva a producir.
- IA de Audio: Analizar el espectro de frecuencia del sonido y comparar patrones normales de ruido frente a patrones anómalos es ya una realidad. Permite la detección temprana de anomalías en maquinaria mediante el análisis de frecuencias normales y anómalas, lo que ayuda a prevenir fallos, accidentes y la planificación de mantenimientos de forma óptima aportando un ahorro a largo plazo significativo y una defensa de la cuenta de resultados de la empresa.
- IA Ambiental: La monitorización de parámetros ambientales (O2, CO, H2S, índice de explosividad -LEL-), el entrenamiento de modelos de inteligencia sobre los metadatos obtenidos del patrón de normalidad vs patrones anómalos, junto con la velocidad de evolución de los mismos, hoy por hoy están facilitando la toma de decisiones que permiten proteger la salud y la integridad de los operarios. Es el caso por ejemplo de las labores de mantenimiento que se realizan en espacios confinados, donde se debe controlar el acceso / salida en base a la calidad de la atmósfera de trabajo. La monitorización continua y gestión en base a modelos IA está permitiendo realizar un control continuo (no discreto, como suele hacerse en base a prevencionistas a pie de espacio confinado) sino solo cumplir con la normativa y salvar vidas.
- IA sobre Datos: Tener las herramientas operativas digitalizadas, en especial aquellas que permiten la gestión y control de la instalaciones y mantenimiento, es ya imprescindible para la empresa; no solo para el control sino para la diferenciación de sus servicios con respecto a la competencia. Todas estas herramientas digitales generan toneladas de registros que, convenientemente tratados y correlacionados, son fundamentales para la óptima planificación de los trabajos. Cuanto más madura es la organización a nivel operaciones, más se logra pasar de la gestión por experiencia o por “sensaciones” a hacerlo basado en datos. En un primer nivel, tomando decisiones sobre información meramente descriptiva y, en un segundo nivel basada en un nivel de predicción. Pasando de la reacción a la anticipación. Es justamente en este nivel operativo en el que la implantación de modelos de IA sobre los datos permite alcanzar niveles de eficiencia operacional que se constituyen ya en una diferenciación respecto a la competencia.
Imagen 1. Modelo de referencia IA de Securitas.
Es importante reseñar que, en definitiva, lo que se genera con un modelo de inteligencia son metadatos categorizados que sirven en última instancia para tomar decisiones sobre los procesos de negocio. Su correcta implementación a lo largo y ancho de las empresas puede ser un motor de mejora y vector estratégico para la eficiencia operativa; muy especialmente en labores de mantenimiento.
IA aplicada a la gestión de mantenimientos en Securitas
En Securitas apostamos por la transformación digital de la seguridad, protección y aseguramiento de negocio de nuestros clientes. Y lo hacemos comenzando por nuestras propias plataformas y procesos.
Securitas cuenta con varias herramientas digitales en el ámbito de Mantenimiento. Para el personal de campo cuenta con una app de Field Services que permite la planificación, asignación, control y seguimiento de toda la actividad. Gracias disponer para cada uno de nuestros clientes y en todas sus ubicaciones, de información actualizada en tiempo real, nuestro personal (y clientes)
cuentan con dashboard únicos con la visión de alto nivel de cumplimiento y ejecución de los compromisos (KPIs claves) así como de la capacidad de llegar a realizar análisis de datos al detalle, por filtros múltiples, sobre una actividad en concreto.
Las existencias de material también están digitalizadas tanto en el caso de la furgoneta de cada Técnico como en los almacenes centrales, y son consultables por el Técnico en cualquier momento.
Sobre Field Services se han desplegado diversas automatizaciones, robots lógicos y modelos de inteligencia que permiten gestionar de forma más eficiente las labores de mantenimiento, reduciendo el número de desplazamientos y maximizando la productividad de los técnicos.
Imagen 2. Claves para un mantenimiento eficiente
De forma complementaria, gracias a la correcta integración de los sistemas y a su conexión y supervisión de estos desde nuestro SOC (Securitas Operation Center), al despliegue de más de 40 robots lógicos con IA que permiten realizar de forma automatizada cerca de 650.600 tareas al año así como ejecutar más de 865.000 supervisiones remotas de mantenimientos.
Gracias a la implantación de nuestras propias plataformas de gestión y planificación de flotas y seguridad embarcada, tanto los vehículos de nuestros vigilantes como de nuestros técnicos realizan una planificación inteligente de los trabajos para minimizar recorridos y el gasto y maximizar la productividad. Así es como nuestros cerca de 700 técnicos de campo y varios cientos de vigilantes de Mobile hacen más de 250.000 intervenciones de mantenimiento y 2 millones de rondas de vigilancia y 160.000 servicios de acuda al año, respectivamente, en clientes y sites distribuidos por todo el territorio nacional.
Imagen 3. Los 5 principios que definen la forma de entender el mantenimiento de Securitas
Por último, dicha transformación digital la trasladamos a nuestros clientes persiguiendo elevar el nivel de seguridad y protección y asegurar los procesos de negocio. En este sentido la IA y automatización juega un papel clave. Así es como desplegamos modelos de inteligencia sobre el parque de cámaras de videovigilancia, con independencia del fabricante de estas, y aseguramos aspectos tan diversos como el correcto uso de EPIs, la detección automatizada de incidentes, el control de los tiempos de carga y descarga de mercancía, o la detección de incendio en grandes masas forestales con sensórica IoT e IA entrenada a tal fin.
CONCLUSIÓN
La integración de la IA y el IoT en el mantenimiento industrial representa una revolución en términos de predicción, eficiencia y seguridad. Estas tecnologías no solo mejoran la capacidad de reacción y prevención de incidentes, sino que también facilitan la formación continua de los empleados, contribuyendo a una cultura de seguridad más robusta. La nueva Ley de Industria en España refuerza la importancia de estas innovaciones, posicionando al mantenimiento como un pilar estratégico de la competitividad industrial.
REFERENCIAS
[1]. Ministerio de Trabajo y Economía Social, "Estadísticas de accidentes de trabajo", 2023. Disponible en: https://www.insst.es/documents/94886/96076/talleres+mantenimiento.pdf/adbc8ac2-096c-4a7e-aa5e-8c5a2b676ff7?t=1527163596444
[2]. España. Ley 7/2024, de 20 de diciembre, de Industria y de la Autonomía Estratégica Industrial. Boletín Oficial del Estado, núm. 307, 21 de diciembre de 2024. Disponible en: https://www.boe.es/eli/es/l/2024/12/20/7
