Sistema de optimización de predicción de accidentes laborales del trabajador en la empresa grupo Cobba

Resumen

Los accidentes laborales se dan por diversos factores que se presentan en un entorno laboral, afectan directamente la salud física y mental del trabajador, así mismo, por las eventualidades se interrumpe las labores lo que genera menor productividad, por lo que las empresas buscan constantemente estrategias de seguridad con el objetivo de reducir los riesgos y mantener a sus empleados en un entorno seguro. Por ello, este trabajo uso técnicas de aprendizaje automatizado conjuntamente con el algoritmo Naive Bayes que tuvo un resultado más preciso, junto con datos históricos de accidentes laborales, las condiciones de estado de ánimo, salud física y salud psicológico, etc. que se utilizaron para predecir la probabilidad de que empleado es más propenso a sufrir de un accidente durante sus labores. Al utilizar estas técnicas avanzadas de análisis de datos, es posible mejorar la efectividad de los sistemas de predicción de accidentes laborales, para tomar acciones anticipadas y mejorar la seguridad de los empleados durante sus actividades.