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Editorial

¿Qué es la Ingeniería de la Resiliencia?

Los sistemas socio técnicos son cada vez menos lineales y más complejos, por lo que los modelos de análisis de la siniestralidad clásicos, lineales, explican peor la realidad. En consecuencia, los métodos y herramientas desarrollados hasta el momento, basados en tales modelos clásicos, no resultan suficientemente útiles en muchas situaciones. En este contexto surge el modelo sistémico de accidentes, que los considera fenómenos emergentes, y la resiliencia como la característica del desempeño que puede ayudar a mejorar la seguridad.

El término Resiliencia, se origina a principios del siglo XIX por la Royal Navy británica, para explicar la propiedad de algunas maderas que son capaces de soportar cargas importantes, sin llegar a romperse. La Ingeniería de la Resiliencia surge liderado por Hollnagel, Woods y Levenson en 2006 a nivel mundial. Se trata de un nuevo paradigma en la seguridad en el que más que la búsqueda de los fallos se busca aprender del funcionamiento normal y exitoso, en mejorar el desempeño mediante la variabilidad, en facilitar la variabilidad y no constreñirla, con el fin de alcanzar el éxito. La Ingeniería de la Resiliencia considera que los modelos de accidentes que veníamos manejando (que denominamos SAFETY I) están superados, y no representan bien la realidad de los sistemas socio técnico complejos. Esto no significa que no puedan aún ser útiles, si bien su utilidad irá decreciendo pues la complejidad de los sistemas socio técnicos irá creciendo.

La evolución de estos modelos (SAFETY I) partió de los modelos de causa raíz y de Heinrich de principios del siglo XX basados en los fallos de tipo técnico, para posteriormente tras el accidente de la central nuclear de Three Miles Island en 1979 potenciarse la teoría del error humano, y tras el accidente de Chernobil y el del transbordador Challenger en 1986, impulsarse la teoría de la Cultura de Seguridad y de los Fallos de tipo Organizacional. Estos modelos asumen que un accidente no es más que una disrupción de un sistema naturalmente estable y lineal. Por lo tanto, ya sea encontrando la ficha de dominó débil y eliminándola, o en el caso complejo, tapando los agujeros del queso, referido a las interrelaciones entre los actos inseguros y las debilidades de las barreras o defensas representadas, podremos llegar a tener sistemas seguros. Ambos modelos presuponen el accidente como un fenómeno de tipo resultante, es decir, que puede predecirse a partir de sus partes constituyentes. El accidente es visto en estos modelos como el resultado de una combinación lineal, simple o compleja, de eventos. En definitiva, estos modelos buscan el cumplimiento en el “modo” diseñado. Se trata de modelos normativos/prescriptivos.

El enfoque sistémico de la Ingeniería de la Resiliencia, denominado como SAFETY II, es más una revolución que una evolución, y rompe con el pasado a un nivel epistemológico, explicando los accidentes como combinaciones inesperadas (o agregación de eventos), también denominada "concurrencia" o "resonancia" que conducen a la “emergencia” de un suceso no deseado. El accidente no es para estos modelos un fenómeno resultante que puede predecirse a partir de sus partes o elementos, si no que se considera un fenómeno emergente, browniano, que no puede serlo. Este modelo reconoce que los sistemas son siempre variables, debido tanto a la variabilidad del ambiente (exógena) como a la variabilidad de los subsistemas que lo componen (endógena). La variabilidad endógena es atribuible en gran medida a las personas, tanto a nivel individual como grupal. Sin embargo, esto no implica en ninguna medida que el desempeño humano sea erróneo o fallido, sino al contrario, el desempeño variable además de inevitable es muy necesario para alcanzar el éxito al encarar la complejidad del mundo real.

Así, no se hacen a la hora de la verdad los trabajos siguiendo al detalle los procedimientos y protocolos pensados de antemano, Work-as-imagined. Los procedimientos además no pueden ser exhaustivos, muchas veces esto es imposible, puesto que la complejidad no puede predecirse enteramente, pero es que además se realizan ajustes que no son caprichosos, sino necesarios ante la complejidad por lo que se desarrollan variaciones que debieran ser asumibles sobre lo normalizado, Work-as-done. Los resultados obtenidos así, difieren en ocasiones de lo que se esperaba o de lo que se requería normativamente, si bien casi siempre exitosamente. Las acciones "normales" alcanzan el éxito precisamente porque la gente es capaz de ajustar su comportamiento a las condiciones locales, ya que los recursos -la información y el tiempo- son finitos, y los ajustes casi siempre serán el resultado de un análisis limitado de las condiciones de trabajo en tiempo real, más que de un análisis completo de las mismas. De hecho, la gente, y en el contexto laboral los trabajadores, aprenden rápido a anticiparse a lo no esperado, recurriendo a las variaciones y a los ajustes, lo que les permite ser proactivos y resolver los problemas a medida que van surgiendo con la experiencia que van acumulando. Puesto que este es el modo habitual de actuar, las acciones fuera de lo reglado no pueden, por definición, calificarse de erróneas. Hay que considerar que a nivel del desempeño humano individual, la optimización local o los ajustes son la norma más que la excepción. De hecho, la adaptabilidad y flexibilidad del trabajo humano es precisamente la razón de su eficiencia, y lo que permite salvar tiempo que será necesario para evaluar las situaciones futuras ante las que actuar y alcanzar así el éxito en el desempeño. Los fallos ocurren cuando los ajustes salen mal, pero tanto las acciones como los principios del ajuste son técnicamente correctos. Esta adaptabilidad y flexibilidad del trabajo humano es la razón de no alcanzar el éxito siempre, aunque rara vez sea la "causa" de estos fallos. En todo caso, la variabilidad es inevitable y debe reconocerse como la clave del éxito tanto como del fallo, es la forma en que se puede asegurar que las cosas vayan bien.

El Funtional Resonance Analysis Model (FRAM)

En este contexto de modelos complejos no lineales, las técnicas tradicionales de evaluación de riesgos e investigación de accidentes, como el árbol de fallos o el árbol de sucesos, que pueden ser adecuadas para accidentes que no requieren explicaciones muy elaboradas, dejan de ser útiles para otros accidentes o riesgos. Una estructura fija como un árbol no ayuda a representar la concurrencia de posibles eventos ni de acoplamientos dinámicos y efectos como la resonancia. Son incapaces de tener en cuenta como un sistema lentamente o de forma abrupta, puede llegar a ser inestable.

El modelo que se impone a nivel mundial es el propuesto por Hollnagel, el Funtional Resonance Analysis Model (FRAM). Este modelo considera que los sistemas son dinámicos, y que pueden pasar de ser estables a inestables, tanto de forma lenta como de golpe, siendo imposible en muchas ocasiones prediseñar, programar, o anticiparse a los ajustes que serán necesarios realizar. Como hipótesis se parte de que es prácticamente imposible diseñar, idear o planificar teniendo en cuenta todo pequeño detalle o toda situación que puede "emerger". Todo el que diseña instrucciones ha tenido esta experiencia. Así que la esencia es comprender cuando un sistema puede perder su estabilidad dinámica y llegar a ser inestable.

El FRAM usa un modelo no lineal complejo sistémico, asumiendo que los accidentes son el resultado de combinaciones inesperadas (resonancia) de la variabilidad normal, acoplamientos entre funciones que resuenan, pero que tampoco son aleatorias, aunque no se pueda atribuir a una simple combinación lineal de causas enlazadas. La seguridad se consigue entonces monitorizando el sistema y amortiguando la variabilidad entre las funciones del sistema. Por supuesto requiere la habilidad de anticiparse a futuros eventos de forma continua.

FRAM caracteriza los sistemas complejos basándose en las funciones que se desempeñan, no en cómo se estructura el sistema. Los límites del sistema son definidos a través de la descripción de las funciones.

13th FRAMily International Workshop

Los próximos 27, 28 y 29 de mayo se desarrollará por primera vez en España el 13th International Workshop on the Functional Resonance Analysis Method (FRAMily), co-organizado por el grupo de investigación de la Cátedra de Prevención y RSC de la Universidad de Málaga con el líder mundial en la materia, el doctor danés Erik Hollnagel. El congreso al que asiste la élite mundial sobre Ingeniería de la Resiliencia, cuenta con la participación de expertos de 22 países diferentes, entre ellos: Japón, Corea del Sur, EE.UU, Australia, Nueva Zelanda, Canadá, Brasil, Suecia, Dinamarca, Noruega, Suiza, UK, Holanda, Alemania, Francia, Austria, Canadá, Italia, Bélgica, Portugal, Nigeria, y España.

En esos días este grupo de investigadores y expertos de la industria analizarán como la herramienta desarrollada por el doctor Hollnagel, el Funtional Resonance Analysis Method, puede contribuir a la mejora de la seguridad de los sistemas socio-técnicos complejos ayudando a la prevención de potenciales accidentes sistémicos en sectores como el aeroespacial, el tráfico marítimo o ferroviario, la industria petroquímica, el vehículo autónomo, o los servicios de emergencia de salud.

El Workshop se organiza para incentivar el debate y la discusión sobre el nuevo paradigma de la seguridad basado en los modelos sistémicos de accidentes. En el programa se han preparado mesas centradas en la integración del FRAM con otras herramientas, el desarrollo de herramientas software y FRAM y las aplicaciones del FRAM a diferentes sectores industriales. El Workshop finalizará presentando la siguiente edición que se celebraré en el país nipón.

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