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Title: Aplicación de la metodología Bowtie para disminuir el índice de accidentabilidad en la empresa Refrigeración Industrial K&C en el año 2024
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Issue Date: 2024
Institution: Universidad Tecnológica del Perú
Abstract: Esta investigación fue elaborada con el objetivo de aminorar el indicador de accidentabilidad de la organización Refrigeración Industrial K&C SAC para el periodo 2024 a partir del desarrollo del método Bowtie. Este método consiste en identificar los peligros y Top Event, analizar las causas y consecuencias de estos eventos, identificar y proponer barreras preventivas y correctivas para mitigar o desaparecer el riesgo. En el análisis realizado a la compañía, se evidenció que el índice de accidentabilidad superó a lo esperado que es tener este índice en cero, y las razones de que el índice de accidentabilidad se encontrara sobre lo esperado se debía al alto número de accidentes, actos sub estándares y condiciones sub estándares, a tener personal tercero no capacitado, no hacer registros correctos ni seguimiento a los indicadores y en muchos casos la deficiencia de gestión de equipos de cuidado y seguridad personal. Se aplicó la metodología descrita y se logró que para el periodo 2024 la tasa mensual de accidentabilidad disminuyera en un 66.96%, debido a que el número de accidentes, actos y condiciones sub estándares se mejoraron en un 44.44%, 32.80% y 13.39% respectivamente. Con ello, los índices de frecuencia y gravedad también mejoraron reduciéndose en 54.01% y 61.86% respectivamente. Se concluye que la metodología Bowtie ayuda a la mejora del índice de accidentabilidad gracias a la gestión que plantea en el reconocimiento de riesgos, peligros, causas y consecuencias, así como la deliberación de planes de acción preventivos y correctivos. Además, se concluye que el Bowtie es aplicable a una Mediana/Pequeña empresa.
Discipline: Ingeniería Industrial
Grade or title grantor: Universidad Tecnológica del Perú. Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero Industrial
Juror: Nuñez Bardales, Katheryne; Quintana Tineo, Emisanti; León Ramírez, Fernando Martín
Register date: 16-Dec-2024



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