Título: Mejora en la Supervisión SSOMA e Implementación de Planes de Acción en Prevención, para la Reducción de Anomalías, Accidentes e Incidentes en la empresa Cobra Perú-Servicios Eléctricos
Asesor(es): Hoyos Alayo, Walter Manuel
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Fecha de publicación: 2024
Institución: Universidad Tecnológica del Perú
Resumen: El presente trabajo, tiene como finalidad, la reducción de las Anomalías, Accidentes e Incidentes en la empresa Cobra Perú Servicios Eléctricos durante el año 2022. Este trabajo es aplicativo, con enfoque cuantitativo, el método de estudio es no experimental, el alcance es Transversal, Correlacional-Causal. La metodología que se siguió fue la implementación de Dashboards en Power Bi bajo el método Star y modelamiento de datos, lo cual permitió tener una medición completa de la tendencia de inspecciones detectadas de forma interna como externa, el reconocimiento de los trabajadores pendientes por visitar, y el nivel de detección de actos y condiciones subestándar, también se aplicó la implementación de un procedimiento operativo, que permita identificar correctamente los aspectos anómalos al momento de realizar una inspección, se aplicó un plan de acción que permitirá reducir las anomalías más reincidentes detectadas por el cliente, por otro lado para facilitar la obtención de la documentación y formatos en campo, se implementó un Google Site, denominado Ssomatizate que permita obtener la información que necesitan los trabajadores tales como procedimientos, formatos anclados a un Sharepoint, por otro lado, se realizó la creación de unos códigos QR, que permitan tener las capacitaciones, certificaciones, fotochecks, cursos entre otra documentación del personal en campo, guardados en un One Drive que permitirán el reconocimiento eficaz de las aptitudes del trabajador. Los resultados, después de la aplicación de estas herramientas, fueron: la reducción de accidentes con baja en 100% con lo cual los índices de Frecuencia y Gravedad también se redujeron, la reducción de los incidentes en un 33%, la reducción de anomalías en un 50%, se mejoró el incremento de las inspecciones en un 45%, se redujeron las anomalias de los jefes de cuadrilla reincidentes en un 78%, las anomalías con factor identificación de trabajadores, se redujeron en un 88%, , se logró digitalizar y agregar dentro del Google Site Ssomatizate el 100% de documentación, la cual se encontrará de forma digital.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Industrial
Institución que otorga el grado o título: Universidad Tecnológica del Perú. Facultad de Ingeniería
Grado o título: Ingeniero Industrial
Jurado: Salvatierra García, Yeimy; Herrera Torreblanca, Ximena Johana; León Ramírez, Fernando Martín
Fecha de registro: 10-jul-2024