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Tecnología

Las minas reducen accidentes fatales gracias al análisis integrado de datos operativos

Infobae Tecno ·
Las minas reducen accidentes fatales gracias al análisis integrado de datos operativos

La industria minera en México enfrenta una transformación en materia de seguridad.

En 2024, el 83% de las muertes registradas por empresas del sector estuvo vinculado con fallos en los controles críticos, de acuerdo con el Consejo Internacional de Minería y Metales.

Frente a este panorama, la tecnología emerge como aliada para anticipar condiciones de riesgo, integrando datos operativos y señales tempranas que permitan prevenir accidentes graves antes de que ocurran.

El avance hacia una gestión proactiva del peligro marca un cambio de paradigma en la actividad minera, impulsado por la inminente entrada en vigor del Convenio 176 de la OIT en México y la aparición de plataformas como Safety Intelligence.

Tecnología y análisis de datos: anticipando riesgos mineros La minería mexicana se encuentra en una etapa de transición en la gestión de seguridad.

Tradicionalmente, las estrategias se orientaban a documentar incidentes y reforzar medidas a partir de los hechos consumados.

Sin embargo, la digitalización y el uso de datos están permitiendo un enfoque distinto: anticipar los riesgos antes de que deriven en tragedias.

Durante el año 2024, las empresas afiliadas a la Cámara Minera de México reportaron 13 accidentes mortales, una reducción respecto a los 16 casos del año anterior.

Además, la tasa de incidencia de accidentes disminuyó 38.3%, pasando de 1.33 a 0.82.

Aunque estos números muestran progresos, existe consenso en que la mayoría de los accidentes graves podrían evitarse mediante una prevención más eficaz, especialmente en lo concerniente a los controles críticos de seguridad.

El análisis de datos operacionales cobra un rol central en este proceso.

Las operaciones mineras generan diariamente volúmenes importantes de información a través de distintos sistemas y plataformas.

El desafío reside en que estos datos suelen estar fragmentados y, observados de forma aislada, pueden no revelar patrones significativos.

El concepto de “señales débiles” resulta clave en este contexto.

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