Publicação: Aplicação preliminar do método QRAM para avaliação de riscos para segurança ocupacional na construção civil
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Data
2013-06-01
Orientador
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Título da Revista
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Título de Volume
Editor
Associação Brasileira de Engenharia de Produção
Tipo
Artigo
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
A segurança ocupacional é imprescindível na indústria da construção civil e a análise e avaliação de riscos para a segurança ocupacional (AARSO) é o primeiro e fundamental passo para alcançá-la, baseado na definição e implementação de programas de prevenção. A AARSO é um processo complexo, que implica a consideração e análise de muitos parâmetros quantitativos e/ou qualitativos que são difíceis de quantificar. As metodologias AARSO utilizadas na indústria da construção civil são baseadas em informação sujeita a incerteza (sendo tratada por técnicas probabilísticas e/ou estatísticas), difusa, imprecisa e/ou incompleta. Isso implica algumas limitações, como, por exemplo, obrigar os analistas a estimar parâmetros ou efetuar comparações com outros canteiros de obras (o que afasta do sistema real em estudo). O objetivo inicial deste estudo foi efetuar a pré-validação de um método AARSO, o QRAM, em duas cidades brasileiras, de médio e grande porte.
Resumo (inglês)
Risk Assessment for Health and Safety (RAH&S) of workers is a complex task that involves the consideration of many parameters that are, quite often, difficult to quantify. RAH&S in the construction industry is filled with inadequate data and/or imprecise and incomplete information, particularly in the design stage - to which traditional quantitative approaches do not have adequate answers. This study outlines the basic aspects for a Qualitative Risk Assessment Model (QRAM) based on elicited data, using fuzzy logic approach. The model was pre-validated in two Brazilian municipalities: Bauru, in the State of São Paulo, and Curitiba, in the State of Parana.
Descrição
Idioma
Português
Como citar
Produção. Associação Brasileira de Engenharia de Produção, v. 23, n. 2, p. 375-386, 2013.
