ProHuman, herramienta de predicción de fallo humano.

Ángel Gil Pérez 28 de abril de 2022

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Ángel Gil Pérez

CEO/Fundador de RenderSide SL

1. RESUMEN

Dentro del área de desarrollo correspondiente a la ingeniería del Factor Humano, el equipo de RenderSide junto con otras instituciones de reconocido prestigio ha desarrollado ProHuman. Una herramienta metodológica computerizada con la que se propone un análisis cualitativo y cuantitativo dentro del concepto metodológico de un análisis HRA (Human Reliability Analysis). Con ProHuman tratamos de reducir la tolerancia de error sobre las valoraciones probabilísticas consideradas dentro de un análisis HRA, facilitando la determinación de puntos de mejora que quedan ocultos respecto al nivel de riesgo. Para ello, la metodología utilizada se fundamenta en un análisis paramétrico de conceptos cognitivos como causas raíz determinantes de un evento iniciador por fallo humano.

2. CONTEXTUALIZACIÓN

Son muchas las referencias experienciales y bibliográficas que hablan de las necesidades actuales que suscita el concepto de fiabilidad humana. A continuación se hace mención a una de estas referencias (INSST_NTP360,199&) que resume y engloba la demanda existente en lo que compete a la realización de un análisis integral de la causa de fallo humano.

“El diseño de los sistemas debería basarse en un modelo de conducta humana en términos psicológicos, que considerase las capacidades cognitivas y sus limitaciones. Esta información será de gran utilidad cuando se necesite reducir la probabilidad de error. Por analogía con los componentes técnicos, esto equivale a conocer lo que ha fallado, lo que ha causado el fallo y cómo se ha manifestado el fallo.  Todas estas características hacen que sea necesario diseñar métodos de análisis de la fiabilidad humana que permitan identificar el error humano y valorar su contribución a la fiabilidad del sistema”.

Tras el estudio actual de contextualización del factor humano podemos concluir que:

• Los Análisis de Fiabilidad Humana (Human Reliability Analysis - HRA) cuentan con una parte correspondiente a un análisis cualitativo y otra a un análisis cuantitativo dirigida a la estimación probabilística del factor humano (Martón, 2014)
• Existen una gran variedad de metodologías de Análisis de Fiabilidad Humana (Human Reliability Analysis - HRA), donde el denominador común es la dificultad de su implementación y la subjetividad e incertidumbres que conllevan debido a las diferentes valoraciones a través de juicios de expertos que requieren (Ruiz-Sánchez, 2009).
• Actualmente, algunas metodologías de Análisis de Fiabilidad Humana (Human Reliability Analysis - HRA) cuentan con la incorporación de conceptos cognitivos a nivel teórico aplicados como factores de forma generalistas (Performance Shaping Factors - PIF) que requieren una valoración subjetiva para su aplicación (NUREG-2114, 2016).
• Es necesario mejorar el cálculo de la probabilidad del factor humano, al igual que la identificación de las causas reales que lo originan, a través de la incorporación a los análisis de aspectos cognitivos del comportamiento humano y las múltiples variables que lo determinan. En los últimos años, el avance de los estudios sobre fiabilidad humana va muy de la mano de las aportaciones en el campo de la psicología: por un lado, en la fundamentación de los modelos de comportamiento y, por otro, en la crítica de estas mismas técnicas, en especial hacia las simplificaciones de tipo operativo, que tienen como efecto perverso un encubrimiento de los mecanismos psicológicos del error, y ello, a su vez, impone una limitación fuerte al desarrollo de mejoras a los sistemas (Ruiz-Moreno, 2012).
• Es necesario ligar el análisis de fiabilidad a una evaluación ergonómica del puesto de trabajo. Remodelar la tarea, permite a la persona adaptarse mejor a las variaciones de la situación de trabajo y, por lo tanto, se consigue una mejora sobre el nivel de riesgo asociado al entorno laboral (Leplat-Terssac, 1990).

3. PROHUMAN COMO AYUDA A LA GANANCIA DE CONFIABILIDAD

A la hora de estudiar el fallo humano, algunas de las técnicas actuales evalúan términos cognitivos a nivel teórico a través de valoraciones subjetivas respecto al evento iniciador o causa primigenia de fallo, dentro de un árbol de sucesos accidental. A efectos de seguridad y fiabilidad laboral, es prioritaria la necesidad de atajar las incertidumbres que este tipo de proceder introducen en una evaluación rigurosa del factor humano y, por consiguiente, sobre la estimación del valor de confiabilidad de la instalación industrial correspondiente. ProHuman tiene la finalidad de reducir la incertidumbre y obtener un valor mucho más aproximado a la realidad, analizando parámetros cognitivos del trabajador/a dentro de su ecosistema humano-máquina (trabajador/a - lugar de trabajo).

Desde RenderSide proponemos una herramienta dirigida a la evaluación y optimización del puesto de trabajo en aras de aumentar el grado de satisfacción laboral, maximizar el empoderamiento del trabajador/a y en definitiva reducir el nivel de riesgo asociado a la instalación, en dependencia de las labores que se realizan dentro de la misma. Uno de los aspectos importantes de ProHuman es su potencialidad para adoptar acciones de mejora y recomendaciones que deriven en una mejora ergonómica del ecosistema socio-técnico del mismo. Es decir, que la relación máquina-persona sea enormemente más eficaz frente al concepto de seguridad. De manera general, la obtención de parámetros concluyentes se plantea desde la simulación computarizada de una tarea dada dentro de un escenario virtual 3D. El objetivo es gestionar dichos parámetros que determinan un factor o condicionador numérico que, a su vez, conlleva una aproximación a la realidad sobre el valor de la probabilidad de fallo final (HEP – Human Error Probability).

4. BASES DE DESARROLLO (RENDERSIDE / MIT / HARVARD / UAM)

Para la creación de la herramienta metodológica ha sido necesario cubrir diversos aspectos teóricos tanto a nivel de desarrollo de software como a nivel de cálculos neurocientíficos incorporados en el mismo. Con esta finalidad, ProHuman ha sido desarrollado íntegramente por los ingenieros de RenderSide junto con la colaboración de las áreas de cognición de entidades como el MIT (Massachusetts Institute of Technology),  HARVARD  University y la UAM  (Universidad Autónoma de Madrid).

Siendo conscientes de las tasas de accidentalidad a nivel industrial y del contexto metodológico actual, ProHuman se enmarca dentro del ecosistema de análisis de confiabilidad humana. Su AI (Artificial Intelligence) ha sido configurada y programada para conseguir una reducción de las incertidumbres en lo que respecta al entendimiento de las causas reales de fallo y obtener una valoración posterior de probabilidad de fallo más ajustada a la realidad. Tal como se viene solicitando en las diferentes referencias bibliográficas indicadas al inicio de este documento.

La Figura 1 muestra unas imágenes del framework de gestión de datos donde se puede acceder a las diferentes gráficas de desarrollo en función del nivel de riesgo con el que se cuenta en tiempo real.

A diferencia de otras metodologías y estudios HRA que precisan de un arduo desarrollo de análisis y conformación del método de trabajo, ProHuman es una herramienta de software pensada para su uso de manera autónoma. Es decir, de manera embebida a la propia aplicación se aloja toda la formulación necesaria para poder determinar de manera numérica todas las necesidades paramétricas, a nivel cognitivo, establecidas para obtener una valoración relativa al nivel de aparición primigenia del error humano.

De manera complementaria, ProHuman proporciona un framework computacional que opera como una base y gestor de datos donde de manera gráfica y numérica son presentados los resultados correspondientes a los cálculos de la Probabilidad de fallo final condicionada. Como punto reseñable, la gestión interna de la propia herramienta ofrece al usuario una propuesta de recomendaciones dirigidas a aumentar el grado de confiabilidad y seguridad de la instalación.

ProHuman cuenta con un desarrollo práctico donde se lleva a cabo la recogida de datos y los cálculos necesarios a nivel cognitivo. Esta fase de ensayo se ha creado a través de la recreación de un escenario 3D simulado basándonos en una tarea estándar correspondiente a un contexto industrial. Para ello, la escena de análisis -y “juego”- se ha creado utilizando tecnología inmersiva gracias al uso de dispositivos de realidad virtual ( VR - Virtual Reality). El hecho de sumergir al trabajor/a en un entorno inmersivo ayuda a aumentar el grado de precisión en lo que respecta al cálculo de los parámetros objetivo, ya que concede al usuario la capacidad de moverse por un entorno controlado y desarrollado exhaustivamente para tales propósitos.

La Figura 2, muestra la base metodológica utilizada en la aplicación de análisis del factor humano, donde se pone de relevancia el principal objetivo al que se dirige esta herramienta. Es decir, el de dotar al trabajador/a de las mejores estrategias de desarrollo personal y grupal para conseguir una reducción de los niveles de riesgos en una instalación/organización.

5. PRINCIPALES METAS

El objetivo principal es contar con la capacidad de establecer recomendaciones, a nivel de salvaguardas, contribuyendo así a la mejora de las habilidades y capacidades del trabajador/a para reducir la probabilidad de aparición de causas iniciadoras de accidentes. Se considera de extrema necesidad, descifrar aquellos posibles riesgos que a día de hoy quedan ocultos, tras llevar a cabo un análisis de riesgos de procesos, debidos a una carencia de información a la hora de tener en cuenta al trabajador/a de manera holística. Es decir, que se obvien en el análisis de riesgos, parámetros cognitivos condicionantes del índice de riesgo asociado al escenario accidental.

ProHuman puede ser utilizado en cualquier ámbito industrial, siendo su aplicación más potente en aquellos contextos industriales que contengan una mayor peligrosidad intrínseca. La Figura 3 muestra las metas sobre las que se pone el foco.

6. BIBLIOGRAFÍA

• INSTITUTO NACIONAL DE SEGURIDAD Y SALUD EN EL TRABAJO (INSST). Fiabilidad humana: conceptos  básicos. En: INSST.199&, no NTP360.
• UNITED STATES NUCLEAR REGULATORY COMMISSION (USNRC). Cognitive Basis for Human. Reliability Analysis NUREG-2114 Office of Nuclear Regulatory Research. En: NUREG-2114. 2016.
• LEPLAT, J; TERSSAC, G. Les facteurs humains de la fiabilité. En:  Marseille (France), Ed. Octares. 1990.
• Ruiz-Moreno,JM; Trujillo,HM. Modelos para la evaluación del error humano en estudios de fiabilidad de sistemas. En: Facultad de Psicología. Universidad de Granada. 2012.
• Ruiz-Sánchez, T; Nelson, F; Andrade-Durán, E; Castillo-Téllez, M. Comparación de metodologías de análisis de confiabilidad humana para eventos post-iniciadores de accidentes en BWR. En: Universidad Autónoma de Nayarit, México. 2009.