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Artículo

Developing a Model for Safety Risk Assessment under Uncertainty for the Manufacturing Industry: A Case Study of Pole Factory Hazards in Riyadh, Saudi ArabiaDesarrollo de un modelo de evaluación de riesgos de seguridad bajo incertidumbre para la industria manufacturera: Un estudio de caso sobre los peligros de la fábrica de postes de Riad (Arabia Saudí)

Resumen

En la industria manufacturera se producen muchos accidentes laborales debidos a sucesos peligrosos. Los estudios y estadsticas disponibles sobre seguridad laboral en el Reino de Arabia Saud demuestran la necesidad de mejorar el entorno de trabajo introduciendo tcnicas eficaces de anlisis y evaluacin de los riesgos de seguridad para controlar los sucesos ms peligrosos. El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo general para evaluar los riesgos de seguridad mediante la integracin de la simulacin Monte Carlo (MCS) y la teora de conjuntos difusos (FST) para superar la incertidumbre y la falta de disponibilidad de datos sobre la gravedad y la probabilidad de los peligros. La MCS utiliza el software para modelizar peligros que presentan aleatoriedad e incertidumbre y disponen de datos histricos. En cambio, FST utiliza un cdigo Matlab para evaluar el juicio de expertos sobre peligros que presentan incertidumbre epistmica o no disponen de datos histricos. Se seleccion la fbrica de postes Al-Babtain de Riad como caso de estudio en el entorno de la fabricacin para demostrar la aplicabilidad y eficacia del modelo desarrollado. De los 371 peligros identificados mediante la serie 18001 de evaluacin de la seguridad y la salud en el trabajo, slo cinco se analizaron con las dos tcnicas de modelos. La probabilidad y gravedad de estos cinco peligros se recogieron y analizaron para obtener los niveles de riesgo. A continuacin se elabor una lista de peligros y sus prioridades de tratamiento. Segn los valores de riesgo calculados con ambas tcnicas, el suceso ms peligroso fue . Los resultados del modelo propuesto mostraron las distribuciones, estadsticas, percentiles y lmites de riesgo de los peligros seleccionados. Estos resultados apoyan la toma de decisiones y aumentan la eficacia y la flexibilidad de las evaluaciones de riesgos de seguridad, lo que significa que el modelo propuesto es fiable y aplicable para la evaluacin de riesgos de seguridad en condiciones de incertidumbre y falta de disponibilidad de datos en la industria manufacturera.

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