⚙️ Herramientas para analizar y comprender los errores en el mantenimiento HFACS-ME / MEDA
Muchos estudios debaten el fondo de los errores humanos en el mantenimiento de la aviación, en su mayoría exponen como puntos clave la fatiga, la comunicación, la conciencia situacional, la aplicación de nuevas tecnologías, el incumplimiento de procedimientos, las relaciones entre supervisores y subordinados, la documentación técnica, el diseño de aeronaves, así como aspectos de salud, psicología y formación.
La forma en que la organización maneja estas situaciones y como desarrolla las investigaciones de los eventos en los que se sospeche que su origen es un error o violación por parte del personal, es clave para evitar que ocurran nuevamente.
Modelo del queso suizo (The Swiss-cheese model).
Este modelo representa un enfoque sistémico propuesto originalmente por James T. Reason. El mismo es utilizado en el análisis de riesgos y gestión de riesgos, en la aviación, la ingeniería y la asistencia sanitaria.
Con el enfoque de queso suizo, el error humano se considera como un síntoma de un problema mayor en la organización, y por lo tanto no es la causa raíz del evento.
La razón por la que lleva el nombre de queso suizo es porque se representan las defensas de la organización contra el fracaso con una serie de barreras, las cuales se representan como rebanadas de queso, sin embargo, en esas rebanadas (defensas) existen agujeros que son las debilidades del sistema y como en el queso, estos agujeros varían de tamaño y posición dentro de la rebanada, tal como se muestra en la imagen a continuación.
Cuando un agujero en cada rebanada se alinea momentáneamente se da lo que define como “una trayectoria de oportunidad de accidente” y da origen al fallo.
Las condiciones latentes son aquellas situaciones que pueden permanecer ocultas durante días, semanas o meses hasta que contribuyen a un incidente/accidente, estas condiciones pueden incluir aquellas generadas por la falta de cultura de seguridad operacional, mal diseño del equipo o los procedimientos, metas institucionales en conflicto, sistemas institucionales o decisiones de gestión incompletos.
Con esto claro hablemos ahora del sistema de clasificación de análisis de los factores humanos, conocido por sus siglas en ingles como HFACS.
¿Qué es el HFACS?.
El HFACS (Human Factors Analysis and Classification System / Sistema de análisis y clasificación de los factores humanos) como su nombre lo indica es un sistema que clasifica los factores humanos para facilitar su análisis, para esto utiliza los mismos niveles representados por Reason en su modelo: influencias organizativas, supervisión insegura, condiciones previas a los actos inseguros y actos inseguros. (ver Figura 1)
Pero dentro de cada nivel del HFACS, se desarrollaron categorías causales que identifican las fallas activas y latentes que se producen, tal como lo indica la Figura 2.
En teoría en cada nivel se producirá una falla que tendrá como consecuencia un evento adverso, sin embargo, si en cualquier momento antes del evento se corrige una de las fallas, se evita el evento adverso.
Esto convierte al HFACS en una herramienta utilizada como guía por los investigadores de accidentes, ya que, permite identificar sistemáticamente fallas activas y condiciones latentes dentro de una organización.
El objetivo del HFACS no es atribuir culpa, más bien busca comprender los factores causales que conducen al accidente.
¿Qué es el HFACS-ME?
Figura 3. Modelo de HFACS-ME
Los actos inseguros por parte del mantenedor (maintainer) pueden provocar directamente un percance o lesión o convertirse en una condición de mantenimiento latente.
Las condiciones de gestión están relacionadas con los procedimientos de mantenimiento y las operaciones de mantenimiento estándar que pueden ser inadecuadas y también conducir directamente a una condición de mantenimiento.
Figura 4. Categorías HFACS-ME
El uso de este método cada vez que se detecten fallas en la organización permitirá desarrollar y aplicar nuevas estrategias de intervención para reducir la tasa de eventos.
La otra herramienta recomendada para analizar y comprender los errores en el mantenimiento es el MEDA.
¿Qué es el MEDA?
El MEDA por sus siglas en ingles Maintenance Error Decision Aid es un proceso estructurado que se utiliza para investigar los sucesos causados por la actuación de los técnicos y/o inspectores de mantenimiento, esta herramienta define los factores que afectan negativamente a la forma en que los trabajadores realizan el trabajo, contribuyendo a los errores cometidos.
En las ultimas revisiones de esta herramienta, han dejado de llamar al MEDA proceso de investigación de "errores" para llamarlo proceso de investigación de "eventos", ya que, concluyen que los sucesos o incidentes relacionados con el personal de mantenimiento son una mezcla entre “errores” e incumplimientos de normas, políticas, procesos y procedimientos, entendido como “violaciones”
La filosofía central de MEDA es que las personas no provocan los eventos a propósito, sino que los sucesos son el resultado de un comportamiento que la gente sabe que es arriesgado (una infracción, por ejemplo), pero que igual lo hacen por pensar que están actuando de la mejor manera.
Los estudios realizados por los desarrolladores del MEDA concluyen que los errores son el resultado de uno o una serie de “factores contribuyentes”, y que por lo menos cuatro de estos factores contribuían a un solo error.
Figura 4. Modelo final del evento MEDA.
Entonces ¿Qué es un factor contribuyente?
“Un factor contribuyente es todo aquello que afecta a la forma en que un técnico de mantenimiento o un inspector realiza su trabajo.”
- Los errores de mantenimiento no se cometen a propósito;
- Los errores de mantenimiento son causados por una serie de factores contribuyentes;
- Las infracciones, aunque sean intencionadas, también están causadas por factores contribuyentes;
- La mayoría de estos factores que contribuyen a los errores o a las infracciones están bajo el control de la dirección y, por lo tanto, pueden mejorarse para que no contribuyan a futuros sucesos similares.
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