Ricardo Díaz, premio al ‘Mejor Trabajo de Investigación en Prevención de Riesgos Laborales’

Ricardo Díaz, durante la exposición del trabajo (Redacción: UDIMA Media)

Es catedrático de Ingeniería Química y Materiales de la UDIMA

La Sociedad Castellana de Medicina y Seguridad en el Trabajo ha concedido durante la Clausura del V Congreso Internacional de Salud Laboral y Prevención de Riesgos el premio al ‘Mejor Trabajo de Investigación en Prevención de Riesgos Laborales’ a un equipo dirigido por el catedrático de Ingeniería Química y Materiales de la Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA) Ricardo Díaz.

El trabajo analiza el absentismo laboral en sistemas de producción en serie o en cadena. Concretamente, se estudia el caso de una industria de montaje de accesorios para automoción situada en Cataluña y que cuenta con más de 400 trabajadores en plantilla, según explica el profesor Díaz a UDIMA Media.

Las estadísticas de absentismo se pueden analizar desde varios frentes entendiendo la influencia directa sobre el trabajador cuya realidad laboral se encuentra inmersa en un sistema de turnos y dentro de una cadena de producción.

En este contexto, el trabajo analiza la flexibilidad de que disponen los trabajadores en el número de horas mensuales según demande la empresa, en función de la reducción de horas al objeto de evitar un expediente de regulación de empleo y mantener la integridad de la plantilla.

Los datos han sido tomados entre 2011 y 2016 y han servido para realizar un modelo matemático que establezca la relación entre el número de bajas laborales, la edad de los trabajadores y las horas por turno trabajado.

Con este modelo, se podrían predecir por extrapolación las bajas que se producirían a futuro, de mantenerse las mismas políticas y estándares de gestión de PRL y RRHH y con los mismos perfiles de edad del trabajador y sistema horario de turnos.

Además, se ha comparado la metodología tradicional de la regresión lineal simple frente a un doble grado múltiple, dadas las complejidades de relacionar de manera directa las variables influyentes, al objeto de crear un modelo predictivo de mayor fiabilidad.

El catedrático Ricardo Díaz, responsable del equipo que ha llevado a cabo esta investigación, ha lamentado no haber dispuesto de más datos para poder desarrollar un modelo que relaciones otras variables que pueden ser influyentes e incluso más determinantes en el absentismo laboral.

El profesor Díaz ha añadido que “este trabajo no es más que un ejemplo de una nueva forma de diagnosticar el absentismo y las bajas laborales”. Concluye que su grupo de investigación en UDIMA “está capacitado para desarrollar modelos matemáticos con fiabilidades superiores en la predicción de las bajas. Esto lo hemos demostrado en los modelos realizados para la industria siderúrgica, en los que se tuvo acceso a un número mayor de datos de las variables influyentes en las bajas”.

Al igual que haría un facultativo de la medicina, el trabajo de los técnicos de prevención debe basarse en un diagnóstico previo y posteriormente en un tratamiento. Actualmente, no existen herramientas de diagnóstico de riesgos basadas en experiencias anteriores que permitan predecir matemáticamente y con cierta fiabilidad los riesgos de cada empresa o de cada sector productivo.

Así, los técnicos basan su trabajo en un diagnóstico intuitivo y en implementar acciones preventivas genéricas, tal como haría un médico recetando antibióticos de amplio espectro cuando observa la existencia de fiebre, pero no conoce el origen y el lugar de la infección.

Con la aplicación de estos modelos matemáticos en cada ámbito empresarial, se podría identificar los riesgos concretos y los perfiles laborales más vulnerables a causar baja; de manera que al aplicar específicamente las acciones preventivas se lograría una mayor eficacia en los resultados y una mayor eficiencia en los recursos empleados.

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