La revolución industrial, o revolución 1.0, fue un proceso de grandes transformaciones económicas y sociales que comenzaron en Inglaterra en el siglo XVIII. La primera fábrica se creó en Mánchester en 1806.
El uso de la máquina en los procesos mejoró notablemente la productividad en las fábricas lo que dio lugar a un progreso rápido. La industria textil mejoró la producción y la calidad de los tejidos gracias a la máquina de vapor, que transformaba en movimiento la fuerza expansiva del vapor de agua. Las industrias textil, metalúrgica y química tuvieron un gran crecimiento en Inglaterra y Europa en el S. XVIII. La agricultura también experimento grandes avances gracias a las nuevas herramientas, esto trajo consigo la revolución agrícola.
En el sistema fabril, la organización del trabajo era determinada por la disciplina que imponían las máquinas. Aparece el Capitalismo. A principios del siglo XIX, la máquina de vapor comenzó a utilizarse en los medios de transporte. En 1807 el primer barco a vapor. En 1825 el primer ferrocarril, que da lugar a otra revolución, la del transporte.
La segunda revolución industrial o 2.0, se caracterizó por la mejora de la producción gracias a la incorporación de nuevas fuentes de energía como la electricidad y el petróleo, la obtención de nuevos materiales como el acero y las nuevas formas de trabajo como la automatización y el trabajo en cadena. Así mismo surge un nuevo tipo de capitalismo: el capitalismo financiero, fruto de las grandes inversiones realizadas con los beneficios que había aportado el primer estallido industrial y el dinero procedente de la banca.
La tercera revolución industrial o 3.0 tiene su base es la confluencia y complementariedad de las nuevas tecnologías de comunicación y energía. El fuerte potencial de cambio que se consigue mediante la convergencia de las nuevas tecnologías en materia de comunicación y energía ha tenido importantes repercusiones, como:
- La expansión de energías renovables.
- La conversión de edificios en plantas de energía.
- Innovaciones en relación con los medios y procesos de almacenamiento de energía.
- Difusión de lo smart: smart city (ciudad inteligente), smart grid (distribución inteligente de energía), smart phone, smart TV…
- Formas de transporte más eficientes y menos contaminante (vehículos eléctricos, híbridos, entre otros).
Figura 1. Industria 4.0: Mapa mental
La cuarta revolución industrial conocida como Fábrica Inteligente o Industria 4.0 se basa en la digitalización de los procesos productivos en los centros de trabajo mediante sensores y sistemas de información para hacer más eficientes los procesos productivos. La Industria 4.0 se desarrolla alrededor de varios conceptos, tales son: Big Data, cloud computing, ciberseguridad, robótica, internet de las cosas (IoT), Digital Twin (simulación y prototipado) y realidad virtual, aumentada o mixta.
No obstante, y en este contexto el verdadero reto está en las personas, ya sea como individuo respecto de la evolución de su percepción y capacidades, o como grupo, respecto de la cultura de la propia organización, particularmente en el modo en que éstas van a enfrentar el proceso de transformación digital y cómo van a liderar el cambio que supondrá adaptarse al trabajo en estos entornos conectados.
Para valorar el impacto real o potencial sobre la seguridad y salud de los trabajadores que conlleva la implementación de los nuevos modelos de trabajo que requiere la Industria 4.0 resulta necesario conocer las herramientas que soportan su desarrollo, es por ello que a continuación se abunda en cada una de ellas.
- Big data y análisis de datos.
Big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y / o gran variedad que demandan formas de procesamiento de información innovadoras y rentables que permiten una visión mejorada, toma de decisiones y automatización de procesos (Gartner, 2018).
Actualmente es posible monitorizar el desarrollo de un proceso o de una organización y de esta labor surgen datos, muchos, terabytes o incluso petabytes, de gran tamaño y complejos, una gran cantidad de información que no puede ser tratada con los softwares de procesamiento empleados en la gestión convencional del proceso o de la organización. Sin embargo, el procesamiento y análisis de estos datos genera una información muy valiosa para el desarrollo estratégico de la organización y para la optimización y mejora del proceso.
La gran cantidad y variedad de datos permite el desarrollo de algoritmos para su análisis, interpretación e implementación en mejora de procesos, en particular cabe destacar, por su potencialidad influencia en la gestión de los riesgos laborales, los algoritmos que pueden ayudar a predecir, ya sea la demanda de servicios de un cliente, el funcionamiento de una máquina, las averías, las incidencias,… o los accidentes, o los que pueden ayudar al aprendizaje automático de las máquinas optimizando su funcionamiento, corrigiendo errores de producción o de prevención de riesgos laborales.
- Cloud Computing.
El cloud computing, computación en la nube o simplemente la nube supone el desplazamiento físico del lugar de almacenamiento de datos, e incluso de su procesamiento, desde el disco duro del PC al de servidores accediendo a estos a través de internet habitualmente.
Esta tecnología permite almacenar grandes volúmenes de datos situados en servidores a los que se accede a través de internet lo cual aporta una gran flexibilidad y movilidad tanto a la toma y transmisión, como a la consulta de datos. Los datos almacenados pueden surgir de sensores que automáticamente envía la información en el momento decidido y al lugar correspondiente conforme se haya programado o pueden provenir de la carga de estos tomados in situ por profesionales. Así mismo, esta información puedo volver de vuelta de manera automática a los equipos, máquinas, sensores… o ser consultadas en tiempo real desde cualquier punto con acceso a internet.
- Robótica.
Se define robótica como la técnica que aplica la informática al diseño y empleo de aparatos que, en sustitución de personas, realizan operaciones o trabajos, por lo general en instalaciones industriales (DRAE, 2019).
La interferencia entre humanos y robots en el entorno de trabajo se lleva estudiando desde hace décadas.
En Robot Safety: Overview of Risk Assessment and Reduction (Chinniah, 2016) se resumen algunas causas de accidentes relacionadas con robots.
En Real-time safety for human robot interaction (Kulic & Croft, 2006) las autoras definen una estrategia para garantizar la seguridad durante la interacción entre humanos y robots en tiempo real.
- Internet de las cosas (IoT).
El internet de las cosas, también denominado IoT por las siglas en inglés de Internet of Things, aborda la conexión de dispositivos con identificadores únicos y con capacidad de conectarse y transferir datos a través de internet.
- Simulación y prototipado (Digital Twin).
El Digital Twin o gemelo digital es una tecnología que se basa en la réplica virtual de objetos (instalaciones, máquinas,..) o procesos que simulan el comportamiento de los objetos reales, por ejemplo un modelo digital en 3D de un edificio es el digital twin del edificio real.
El gemelo digital junto con el IoT permite monitorizar una instalación real o simularla, bin antes de usarla o simular un uso futuro para alcanzar conclusiones respecto de su respuesta ante determinadas solicitaciones o circunstancias.
- Realidad virtual.
Según la -real Academia de la Lengua, se entiende por realidad virtual la representación de escenas o imágenes de objetos producida por un sistema informático, que da la sensación de su existencia real.
- Ciberseguridad.
La ciberseguridad o seguridad informática es la disciplina de la informática que se encarga de la protección de las infraestructuras computacionales y especialmente de los datos que contienen o que circulan a través suyo.
La aplicación a la gestión de los riesgos laborales que actualmente se está dando con cada uno de los ejes entorno a los que gira la Industria 4.0 está en una fase incipiente, como se muestra a continuación.
- Big data y análisis de datos.
En Big data platform for health and safety accident prediction (Anuoluwapo et al, 2019) se evidencia el uso de Big Data para el análisis de riesgos laborales con el objetivo de predecir la accidentalidad y con ello poder combatirla.
Un ejemplo más es el trabajo Using Big Data to manage safety-related risk in the upstream oil & gas industry: A research agenda (Tan, Ortiz-Gallardo & Perrons, 2016) en el que los autores utilizan las herramientas analíticas de big data en la industria del petróleo y del gas para mejorar las estadísitacas de lesiones y muertes debidas a accidentes de trabajo.
En algunas investigaciones se emplean simultáneamente varias tecnologías, como evidencia el trabajo Application research of technologies of Internet of Things,big data and cloud computing in coal mine safety production (Xiaoping, Yanjun & Yanzi, 2014) en el que buscando la mejora de la seguridad en las operaciones en minas de carbón los autores han trabajado con IoT, big data y cloud computing.
- Cloud Computing.
En el trabajo IT Technology Implications Analysis on the Occupational Risk: Cloud Computing Architecture (Cioca & Ivascu, 2014) los autores tratan el proceso de evaluación del riesgo laboral utilizando la nube.
Con un enfoque similar al trabjo anterior en Comparative Study of Information Security Risk Assessment Models for Cloud Computing systems (Jouini & Rabai, 2016) se realiza una comparativa respecto de metodologías de evaluación de riesgos mediante modelos implementados en la nube.
El Cloud Computing amplía las posibilidades que proporciona el big data con quien se complementa como ya se mostró en uno de los trabajos referidos en el apartado anterior.
- Robótica.
Se prevé que en 2019 haya en todo el mundo alrededor de 2.6 millones de robots, estimándose para 2020 en torno a 150.000 millones y de 700.000 millones para 2025 (Process Industry Informer, 2019).
La relación entre la robótica y la gestión de riesgos laborales destaca especialmente por la interferencia de una con otra y sus consecuencias laborales, especialmente respecto del desempleo que puede generar el empleo de robots en entornos de trabajo, eclipsando las aplicaciones que pueda proporcionar el uso de robots a la mejora de las condiciones de seguridad.
- Internet de las cosas (IoT).
Según la empresa Gartner, en 2020 habrá en el mundo aproximadamente 26 mil millones de dispositivos con un sistema de conexión al internet de las cosas.
El uso de IoT para la mejora de las condiciones de trabajo se ha analizado en multitud de trabajos. Por ejemplo, en Discussion on Application of IOT Technology in Coal Mine Safety Supervision (Yinghua et al, 2012) se estudia el empleo de IoT para fortalecer la supervisión de la seguridad en una mina de carbón.
En A Study on the Fire IOT Development Strategy (Zhang & Yu, 2013) los autores estudian las ventajas de la implementación del IoT para combatir el fuego en hogares.
En Internet of Things (IoT) in high-risk Environment, Health and Safety (EHS) industries: A comprehensive review (Thibaud et al, 2018) los autores hacen una revisión de las publicaciones sobre IoT en industria de alto riesgo para la seguridad y salud de los trabajadores como son las industrias de la minería y la energía y muestran las tendencias que esperan respecto del uso de estas tecnologías para estas industrias.
- Simulación y prototipado (Digital Twin).
El Digital Twin es una de las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas (Gartner, 2017).
Se han realizado multitud de estudios sobre la aplicación del Digital Twin, por ejemplo, a la evaluación de estructuras de aeronaves (Seshadri & Krishnamurthy, 2017) al mantenimiento predictivo de frenos automotrices (Magargle et al, 2017). Sin embargo no se han localizado trabajos de investigación orientados a analizar la aplicación del gemelo digital a la mejora de las condiciones de trabajo.
- Realidad virtual.
En consonancia con lo expuesto por Twyman (2014) donde indica que la aparición de la tecnología y su crecimiento está dando lugar a una nueva ciencia de la enseñanza y del aprendizaje; y los cambios que se están originando en nuestro modo de vida pueden estar llevándonos a una transformación en cómo se produce la educación, resulta fundamental adaptar la metodología docente actual a las posibilidades actuales, ya que no solo es posible educar de otro modo, si no que esto es demandado por el propio alumno acostumbrado a desenvolverse de manera cotidiana con TIC, como pone de evidencia Lengel (2013), según el cual, la educación 3.0. (que correspondería a la educación en el contexto actual) se focaliza en la personalización, en el individualismo y en el uso de herramientas digitales para conseguir una educación más significativa y efectiva conectando el aprendizaje con los intereses y experiencias de los estudiantes.
En la literatura técnica y científica pueden consultarse gran cantidad de estudios en los que se ha tratado la aplicación de la realidad virtual a la seguridad y salud en el trabajo, como el uso de realidad virtual para la formación en seguridad en construcción (Sacks, Perlman & Barack, 2019), para la formación en seguridad minera (Squelch, 2001) o para la formación de cirujanos cardiovasculares (Aggarwal et al, 2006).
- Ciberseguridad.
La ciberseguridad es un aspecto que preocupa no sólo a las organizaciones empresariales o a los usuarios, si no que los propios gobiernos conscientes de la importancia estratégica para las sociedades que dirigen del conocimiento y la aplicación de los conceptos de ciberseguridad están realizando políticas activas de información y difusión del mismo, por ejemplo, en España el Instituto Nacional de Ciberseguridad de España (INCIBE, 2019) dispone de una web con multitud de información sobre la materia.
En los párrafos siguiente se evalúa el resultado de la investigación realizada sobre los conceptos tratados en este trabajo.
- Big data y análisis de datos.
Una aplicación de la potencialidad del big data es la posibilidad de analizar muchos y muy variados datos como los que se obtendrían de caracterizar los riesgos de un lugar de trabajo, sensorizarlo y sensorizar a los trabajadores permite obtener datos sobre su exposición al riesgo y analizarlo mediante métodos y herramientas estadísticas, objetivando datos sobre la seguridad del trabajador como puede ser la exposición a los riesgos o calculando la probabilidad de que un riesgo pueda llegar a materializarse.
Todos los datos obtenidos permitirán aplicarlos en la predicción del accidente y, por lo tanto en combatirlo, o en el aprendizaje automático, de manera que sea posible corregir un procedimiento o un proceso de trabajo de forma automática para hacerlo más seguro
- Cloud Computing.
Las características del big data y su aplicación al análisis de datos provenientes de la gestión del riesgo laboral se complementan con las del Cloud Computing al aportar esta tecnología mayor capacidad de almacenamiento y de procesamiento y la movilidad o flexibilidad que permite la carga o consulta de datos desde cualquier terminal con acceso a la red, fundamentalmente internet, cuyas limitaciones la establecen la posibilidad de conexión, que en caso de aparatos móviles está directamente relacionado con la cobertura de operadoras de telefonía o de redes wifi, y la velocidad de trasmisión de datos, hecho este que mejorará ostensiblemente en un futuro próximo con la implementación de la tecnología 5G.
- Robótica.
De acuerdo con la definición del diccionario de la Real Academia de la Lengua Española, los robots sustituyen a los humanos en el desarrollo de operaciones, dada la progresión prevista en el número de robots expuesta en apartados anteriores, siendo evidente que van a aportar valor añadido al desarrollo de tareas, laborales y cotidianas, también es evidente que las cifras expuestas se traducen en una amenaza para la cantidad de trabajo disponible para el ser humano, es decir el horizonte próximo amenaza con elevar el número de desempleados, un problema que habrá de abordarse.
Además de esta amenaza es evidente que, si aumenta en las proporciones expuestas el número de robots, esto supondrá un cambio muy disruptivo de las condiciones de trabajo respecto de las actuales, por lo tanto, las metodologías de evaluación y gestión de riesgos que conocemos actualmente habrán de actualizarse para dar respuestas válidas.
- Internet de las cosas (IoT).
La sensorización de “las cosas” la toma de datos y su transmisión a través de internet es una fuente muy valiosa para la monitorización de los trabajadores respecto de los riesgos laborales a los que se expone en el desarrollo de su trabajo. Los elementos empleados para ello se denominan werables y pueden encontrase en la ropa de trabajo, en los EPI´s (Smart EPI´s), en las herramientas o en las máquinas.
Los datos que generarán los werables y el tratamiento adecuado de los mismos prometen una fuente de información valiosísima para caracterizar el riesgo, la exposición al mismo del trabajador y por lo tanto para la implementación de nuevas metodologías de control de riesgos de mayor fiabilidad que las actuales.
- Simulación y prototipado (Digital Twin).
El hecho de simular un centro de trabajo, una instalación, una máquina o un proceso para obtener información sobre sus prestaciones a futuro o en determinadas circunstancias resulta un contexto ideal para su aplicación al estudio de los riesgos laborales y su influencia sobre el trabajador, que aun no habiéndose encontrado literatura científica sobre ello parece oportuno que se lleve a cabo como una variable más de estudio.
Digitalizar el centro de trabajo, modelar los riesgos del mismo y simular la actuación del trabajador en ese entorno puede ayudar a predecir la exposición a los riesgos laborales de los trabajadores y ha combatirlos, por lo tanto parece una herramienta a considerar en el diseño de los mismos.
- Realidad virtual.
Recrear en la realidad un centro de trabajo con condiciones de trabajo ideales, es posible pero costoso. Además, tiene una limitación que no tiene la realidad virtual y es que con esta tecnología el escenario se puede replicar en cualquier parte, sin necesidad de grandes inversiones. En ese sentido, resulta una herramienta sumamente barata, transferible, colaborativa y replicable, que no sólo permite el aprendizaje de alumnos y docentes dentro de un aula o centro educativo, si no dentro de una comunidad educativa incluso transnacional.
Las instalaciones, maquinaria y el propio material que se utilizan hoy en día en el proceso formativo, bien en los centros de trabajo o en los actuales centros formativos, son objetivamente peligrosos para la seguridad y salud de los alumnos, las prácticas de aprendizaje en escenarios virtuales resultan un excelente complemento docente y discente, previo al comienzo de las prácticas reales en los centros de trabajo, para entrenar de un modo práctico al alumno en rutinas de trabajo previas a su incorporación al centro de trabajo real, aumentando de ese modo la protección a la seguridad y salud de los alumnos durante su formación. El uso de la realidad virtual es aplicable al aprendizaje seguro, tanto inicial como de reciclaje.
- Ciberseguridad.
Todas las tecnologías que se han tratado en apartados anteriores se desarrollan en, o a través de, infraestructuras informáticas, garantizar que éstas sean seguras, y por lo tanto que a la información que contienen o transportan sólo acceda quien deba, y no terceros sin autorización con intenciones o intereses malintencionados, es un requisito indispensable para el buen funcionamiento de las mismas, y especialmente para la confianza que requieren administradores y usuarios.
La implementación de las tecnologías que conforman la Industria 4.0 en la gestión de los riesgos laborales es incipiente, sin embargo las primeras experiencias y su potencialidad auguran un impacto en el modelo actual que, entre otros y fundamentalmente, dará paso de un concepto cualitativo sobre la probabilidad de que se materialice un riesgo, a uno cuantitativo, pues será factible caracterizar al mismo y medirlo aplicando las leyes de la estadística, objetivando de esa manera el resultado de una evaluación de riesgos.
La potencialidad de estas herramientas se multiplica cuando se emplean simultáneamente.
La posibilidad del uso de la nube para la gestión de datos mediante acceso remoto desde un terminal móvil da lugar a un gran flexibilidad respecto de la presencia física de los trabajadores en el centro de trabajo, lo que da lugar a nuevas formas de organización y de relación, legales y personales, en el entorno de trabajo y con ello de nuevos riesgos y nuevos entornos de riesgos hasta ahora poco conocidos.
El reto no es tanto el aprendizaje de las herramientas propias de la Industria 4.0, si no la gestión del cambio que conlleva (para la organización, para su cadena de valor y para el individuo) no sólo el uso de las herramientas, si no el impacto que ello va a ocasionar en la organización del trabajo (y de la prevención), en la percepción del mismo (y del riesgo), el contexto en el que se desarrolla, la definición de políticas y estrategias, el establecimiento de objetivos y la medición de resultados.
El elevado número de robots previstos en entornos de trabajo van a provocar un cambio radical en los centros de trabajo, en su organización y en los riesgos. Los empresarios van a ver oportunidades de mejora en la productividad gracias a los robots. Los trabajadores van a concebir a los robots dentro de las organizaciones como amenazas para su puesto de trabajo.
Por definición las operaciones en las que se sustituya a personas por robots para su ejecución reducirán la exposición a riesgos laborales, es decir gracias al empleo de robots descenderá la siniestralidad, además de aumentar la productividad, sin embargo provocará destrucción de puestos de trabajo lo que influirá en las políticas de Responsabilidad Social Corporativa de las organizaciones y en las políticas públicas de empleo, de digitalización y de seguridad social.
El uso de werables en el entorno de trabajo es la sensorización del trabajador, por lo tanto el uso de estos elementos puede proporcionar una valiosa información sobre los riesgos del trabajador y por ende sobre sus condiciones de seguridad, teniendo en cuenta que la medición se puede realizar en continuo y por lo tanto la evaluación d ellos riesgos.
El modelado de los lugares de trabajo y la simulación del comportamiento del trabajador en su entorno es una potencial fuente de identificación y eliminación de riesgos que promete resultados muy interesantes en la fase de concepción o diseño del centro de trabajo, la instalación, la máquina o el proceso al que se le aplique.
La realidad virtual enriquecerá el aprendizaje y la enseñanza aportando nuevas herramientas para docentes y discentes de enseñanza y aprendizaje en entornos seguros, resulta una herramienta que ya se está empleando pero que ofrece una potencialidad y unas mejoras que probablemente aún no se aciertan a calibrar.
Trabajar seguro en el ámbito laboral es eliminar o minimizar los riesgos para los trabajadores, en el contexto que define la Industria 4.0, ese mismo concepto de trabajo seguro ha de proyectarse respecto del ámbito informático. En la era de la digitalización el trabajo seguro requiere de lugares de trabajo seguros y ciberseguros, una cosa sin la otra es incompleta.
Todos los cambios que se están empezando a intuir o siquiera a disfrutar, o sufrir, anuncian una revolución en el entorno laboral con desaparición de puestos de trabajo, aparición de otros nuevos, en entornos muy cambiantes, con nuevas jerarquías de decisiones, con nuevos riesgos para los trabajadores y con nuevas configuraciones en la organización del trabajo en las organizaciones que habrán de involucrar o considerar agentes externos desconocidos hasta hoy pueden ser los robots colaborativos. En ese ecosistema, que se mostrará en un futuro muy próximo, el reto será involucrar a la persona, las tecnologías pueden reprogramarse, pero las personas necesitan aprender, aceptar y adaptarse, y eso no es inmediato, la resistencia al cambio es el reto a resolver por las organizaciones del primer cuarto del siglo XXI.
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