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ESTUDO DE CASO

Gerenciamento de Incidentes

A Perrigo reforça a gestão global de incidentes com classificação alinhada à ASTM e inteligência de segurança baseada na gravidade.

Indo além das taxas de registro para melhorar a qualidade dos dados de incidentes, a visibilidade da gravidade e a tomada de decisões focadas na prevenção.

INDÚSTRIA
Autocuidado do consumidor / Produtos farmacêuticos de venda livre

FUNCIONÁRIOS
10,000+

SITE (S
Mais de 11 em todo o mundo

ASTM

A norma E2920-26, padrão de classificação SIF endossado pelo NSC, foi adotada em toda a empresa.

SIF

Risco, PSIF e SIF real: uma estrutura de classificação baseada na gravidade que substitui a simples contagem de casos registráveis.

10K+

Os funcionários agora estão cobertos por um programa consistente de classificação de incidentes baseado na gravidade.

Resumo dos Resultados Executivos

A Perrigo, fabricante global de produtos de higiene pessoal e medicamentos isentos de prescrição, com mais de 10,000 funcionários nos EUA, Reino Unido e Europa, está fortalecendo seu programa de gerenciamento de incidentes ao alinhar a classificação de lesões e doenças com a norma ASTM E2920-26, um padrão de classificação de gravidade endossado pelo Conselho Nacional de Segurança (NSC). A empresa está revisando anos de registros históricos de incidentes para estabelecer uma base de classificação consistente antes de prosseguir e construindo uma base mais sólida para análises baseadas na gravidade e relatórios executivos. Ao utilizar o Benchmark Gensuite como seu sistema de registro para gerenciamento de incidentes, a organização está mudando sua abordagem, passando de um foco em registro de incidentes para uma visão mais abrangente do risco de lesões graves e fatalidades. Isso proporciona à liderança de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) maior confiança de que os dados que orientam as decisões de segurança refletem os riscos mais relevantes.

Contexto da Organização

Apoio à Governança de Segurança Consistente em uma Empresa Global de Produtos de Saúde para o Consumidor

A Perrigo é uma organização líder em produtos de autocuidado para o consumidor, com mais de 10,000 funcionários e operações nos Estados Unidos, Reino Unido e Europa, distribuídas em 11 ou mais unidades de produção e distribuição. A empresa produz e distribui um amplo portfólio de produtos farmacêuticos, de higiene bucal, nutricionais e de bem-estar, disponíveis sem receita médica.

Operar em múltiplas jurisdições introduz uma complexidade significativa na governança de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente). Embora os requisitos de relatórios corporativos sejam gerenciados centralmente nos EUA, as instalações individuais também precisam lidar com as expectativas regulatórias específicas de cada país, como o Reino Unido e a Europa. Esse ambiente de dupla notificação cria espaço para inconsistências na forma como os incidentes são avaliados, classificados e relatados — limitando a capacidade da organização de comparar perfis de risco entre as unidades, elaborar relatórios executivos que reflitam uma visão empresarial coerente e direcionar recursos de prevenção para os riscos de maior impacto com segurança. Para a liderança de EHS da Perrigo, aprimorar a consistência da classificação e a qualidade dos dados tornou-se o passo fundamental para um programa de segurança mais maduro e focado na prevenção.

Contexto da Indústria

As taxas registráveis ​​medem o que já aconteceu. A classificação baseada na gravidade ajuda a identificar o que pode acontecer a seguir — e onde os esforços de prevenção terão o maior impacto.

O Desafio

Por que a mera possibilidade de registro já não oferece visibilidade suficiente sobre riscos graves?

Assim como muitas organizações, a Perrigo historicamente se baseou nas classificações de incidentes registráveis ​​e reportáveis ​​como principais indicadores de desempenho em segurança. Essas métricas continuam sendo necessárias para relatórios regulatórios e benchmarking — mas não distinguem de forma confiável entre eventos com resultados de registro semelhantes que representam níveis de risco organizacional muito diferentes. Um incidente registrável de menor gravidade e um quase-acidente de alto potencial podem parecer idênticos em um painel de taxas de registro, embora apontem para prioridades de prevenção drasticamente diferentes.

A equipe de EHS identificou diversos desafios interligados que limitavam a capacidade da organização de avaliar e comparar a gravidade dos incidentes de forma consistente em toda a sua operação global:

A existência de múltiplos modelos de relatórios em diferentes regiões gerou interpretações distintas para as classificações de lesões e doenças, limitando a comparabilidade entre as unidades e obscurecendo as tendências de risco em nível empresarial.
Os registros históricos agravaram o problema. Os dados de incidentes mais antigos frequentemente careciam dos detalhes necessários para avaliar a gravidade segundo um padrão mais rigoroso — tornando a análise de tendências pouco confiável e deixando os relatórios executivos dependentes de dados de qualidade incerta. O objetivo da organização era estabelecer a capacidade de identificar consistentemente eventos de risco de Lesões Graves e Fatalidades (LGF), LGFs potenciais, desfechos graves reais e tendências significativas de prevenção a longo prazo — uma capacidade que exigia mudanças tanto técnicas quanto organizacionais.
Tenha paciência com a sua empresa, porque a mentalidade é completamente diferente.

Tanya Moore — Analista de Sistema Corporativo EHS, Perrigo

A parceria

Combinando a gestão digital de incidentes com práticas de classificação de segurança em constante evolução.

A Perrigo fez uma parceria com a equipe da Benchmark Gensuite para reformular sua estrutura de classificação e relatório de incidentes com base na norma ASTM E2920-26 — um padrão desenvolvido para trazer rigor e consistência à forma como as organizações identificam, categorizam e analisam os riscos de lesões graves e fatais. O esforço foi muito além da configuração do software, exigindo a colaboração entre profissionais de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente), administradores de sistemas e partes interessadas operacionais para determinar como as classificações baseadas na gravidade poderiam ser implementadas na prática em uma força de trabalho global diversificada.

Um componente notável da iniciativa foi a participação da Perrigo em um grupo de trabalho de assinantes do Benchmark Gensuite, focado em melhorias na gestão de incidentes e alinhamento com a ASTM. Por meio dessa colaboração, os profissionais da Perrigo contribuíram com sua experiência operacional direta para as decisões de desenvolvimento da plataforma, ajudando a garantir que a lógica de classificação, o design do fluxo de trabalho e as estruturas de relatórios permanecessem fundamentados na realidade da investigação de incidentes e na geração de relatórios em múltiplos locais. Esse tipo de participação no desenvolvimento conjunto reflete um elemento central do modelo Benchmark Gensuite e, para a Perrigo, significou que o investimento da organização no alinhamento com a ASTM estava moldando capacidades com valor de longo prazo para o programa.

A Solução

Como a Perrigo construiu uma estrutura organizada para a classificação de incidentes com base na gravidade.

O esforço de modernização progrediu por meio de cinco áreas interconectadas. Uma metodologia de classificação mais robusta produz dados de melhor qualidade; melhores dados permitem análises mais confiáveis; melhores análises apoiam as decisões focadas na prevenção, que são o objetivo dos programas de segurança baseados na gravidade.

1

Alinhamento da classificação de lesões e doenças com a norma ASTM E2920-26
A Perrigo revisou e aprimorou suas estruturas de classificação de incidentes para alinhar os valores das categorias de lesões e doenças com as definições e critérios de gravidade da ASTM. A plataforma Benchmark Gensuite foi configurada com valores atualizados em menus suspensos, fluxos de revisão estruturados, lógica de avaliação de relação com o trabalho e fluxos de trabalho para determinação do nível de gravidade — substituindo as interpretações regionais variáveis ​​por uma estrutura de decisão consistente e baseada em padrões, aplicável a todas as unidades globais.

2

Apresentando a avaliação de risco SIF, PSIF e SIF real, juntamente com o rastreamento de registrabilidade.
Em vez de se basear exclusivamente nos resultados de registro, as revisões de incidentes foram ampliadas para incorporar a consideração do potencial de gravidade, classificação de risco de incidentes graves, identificação de incidentes graves potenciais (PSIF), resultados graves reais e cenários de exposição. Essa estrutura mais abrangente oferece à liderança de EHS uma visão mais detalhada e prática do perfil de risco da organização — e cria uma base consistente para comparar as tendências de gravidade entre locais e períodos de relatório.

3

Revisão e validação de dados históricos de incidentes
Reconhecendo que as classificações futuras, por si só, não proporcionariam visibilidade completa, a Perrigo iniciou uma revisão detalhada dos registros históricos de incidentes, incluindo casos em locais de longa data, analisando anos de registros históricos para estabelecer uma base de classificação consistente antes de prosseguir. Quando as descrições dos incidentes careciam de detalhes suficientes, a equipe consultou registros de indenização trabalhista, documentação de RH e informações médicas disponíveis para verificar detalhes relevantes à gravidade. O processo também revelou a necessidade de diretrizes práticas de governança interna sobre a interpretação consistente de registros incompletos — diretrizes essas que a equipe de EHS desenvolveu para apoiar a confiabilidade contínua da classificação.

4

Aprimorando a captura de informações na linha de frente com relatórios de fotos e voz assistidos por IA
As funcionalidades de entrada de IA por foto e voz, com foco em dispositivos móveis, do Benchmark Gensuite foram introduzidas para aprimorar a completude e a precisão das descrições de incidentes no momento da captura. Ao permitir que os usuários da linha de frente documentem eventos por meio de imagens ou voz, em vez de entrada manual de texto, essas ferramentas reduzem a carga de documentação, minimizam erros de entrada e produzem registros iniciais mais completos — fortalecendo a base de dados da qual dependem tanto a classificação de gravidade quanto a análise de risco assistida por IA.

5

Estabelecer uma base para a identificação de riscos de SIF assistida por IA A melhoria na consistência da classificação e as descrições de incidentes mais completas posicionam a organização para obter maior valor do PSI AI Advisor da Benchmark Gensuite — uma ferramenta com inteligência artificial que analisa descrições de incidentes em comparação com dados de cenários SIF verificados para ajudar a identificar riscos de lesões graves e fatais mais cedo no processo de revisão. Dados mais limpos que entram no sistema significam que o consultor de IA tem insumos de maior qualidade para trabalhar, melhorando a confiabilidade de seus resultados de identificação de risco.

Os resultados

O que mudou: Maior confiança nos dados, visibilidade mais profunda dos riscos e transformação da cultura de segurança.

O programa da Perrigo ainda está em desenvolvimento, mas os resultados operacionais que já emergem da iniciativa refletem o valor de investir na qualidade da classificação e na governança de dados antes de adicionar recursos de análise e IA.

Redução da variabilidade de classificação entre regiões por meio de uma estrutura de severidade compartilhada e alinhada à ASTM.

Anos de registros históricos de incidentes foram revisados ​​e reclassificados, proporcionando à liderança maior confiança na análise de tendências a longo prazo.

As discussões executivas sobre segurança passaram a se concentrar cada vez mais na gravidade da exposição em vez da contagem de óbitos registráveis.

Padrões associados a riscos de maior consequência tornam-se mais visíveis e acionáveis ​​para o planejamento de prevenção.

Registro de incidentes na linha de frente aprimorado por meio de documentação fotográfica e de voz assistida por IA

Diretrizes internas de governança de classificação foram estabelecidas para manter a consistência à medida que o programa amadurece.

Voz do Cliente

“Agora sei que realmente tenho dados bons.”

Tanya Moore — Analista de Sistema Corporativo EHS, Perrigo

Antes Depois

Como a abordagem de avaliação de incidentes da Perrigo está evoluindo

O que a Perrigo está construindo não é uma simples mudança de sistema — é uma maneira fundamentalmente diferente de entender e responder ao risco. A transição de relatórios focados na registrabilidade para análises baseadas na gravidade impacta todas as camadas do programa de gerenciamento de incidentes, desde a forma como um trabalhador da linha de frente documenta um evento em um tablet até a maneira como um executivo interpreta o desempenho em segurança. A tabela abaixo mostra onde a organização começou e para onde está caminhando em cada uma dessas camadas.

ANTES APÓS
A principal lente de desempenho era registrar e relatar os resultados dos incidentes. A avaliação do potencial de gravidade e do risco SIF orienta as conversas sobre desempenho, juntamente com a possibilidade de gravação.
Interpretações regionais múltiplas das classificações de lesões e doenças limitaram a comparabilidade entre os locais. A estrutura ASTM E2920-26 é aplicada de forma consistente em todas as unidades globais por meio do Benchmark Gensuite.
Os registros históricos variam em detalhes e consistência, comprometendo a confiabilidade da análise de tendências. Anos de registros históricos foram revisados ​​para estabelecer uma base de classificação consistente; diretrizes de governança interna foram estabelecidas para garantir a consistência contínua.
Os relatórios executivos centravam-se em indicadores de desempenho defasados ​​com um contexto de gravidade limitado. Discussões sobre riscos baseadas na gravidade proporcionam aos líderes uma visão mais profunda de onde a exposição a lesões graves está se concentrando.
As descrições dos incidentes costumam estar incompletas no momento da captura devido à sobrecarga de entrada manual de texto. A entrada de fotos e voz com auxílio de IA melhora a completude da captura e reduz erros de documentação na linha de frente.
Incidentes de alto potencial identificados por meio de revisão manual, sem sinalização de risco sistemática assistida por IA. O PSI AI Advisor analisa descrições de incidentes em comparação com cenários SIF verificados para identificar riscos graves logo no início do processo de revisão.

Lições Aprendidas

O que a experiência da Perrigo revela sobre programas de classificação de incidentes baseados na gravidade.

A iniciativa da Perrigo revela diversas lições diretamente relevantes para organizações de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) que buscam modernização de classificação e melhorias na qualidade de dados semelhantes.

  1. Programas baseados na gravidade exigem alinhamento cultural, não apenas mudanças sistêmicas.
    Ir além das taxas de acidentes registráveis ​​exige que a organização adote uma forma fundamentalmente diferente de avaliar o desempenho e o risco em segurança. As mudanças técnicas são viáveis ​​dentro de um prazo definido; a mudança cultural — que ajuda supervisores, equipes locais e liderança a realmente pensarem em termos de exposição à gravidade — leva mais tempo e requer comunicação constante e comprometimento da alta administração.
  2. A qualidade dos dados históricos deve ser avaliada antes que seja possível realizar uma análise de tendências confiável.
    Organizações que buscam maior visibilidade a longo prazo podem precisar investir tempo validando e reinterpretando registros históricos antes que comparações significativas possam ser feitas. A revisão retroativa é operacionalmente exigente, mas estabelece a base confiável que a análise longitudinal e a estratégia de prevenção requerem.
  3. A classificação padronizada melhora diretamente a comparabilidade entre locais e períodos.
    Uma estrutura de classificação comum permite relatórios mais consistentes em todas as instalações, unidades de negócios e regiões geográficas, criando a base para análises de tendências em nível empresarial, decisões de alocação de recursos e conversas executivas que refletem uma visão coerente do risco organizacional.
  4. A qualidade da governança de dados determina o valor dos relatórios executivos.
    O valor analítico e decisório dos relatórios de segurança da alta administração depende diretamente da qualidade e consistência dos dados subjacentes sobre incidentes. O investimento em governança não é uma função administrativa — é o que torna os relatórios da liderança confiáveis ​​e acionáveis.
  5. Compreender a potencial gravidade do ocorrido é tão importante quanto documentar o que aconteceu.
    Os esforços de prevenção se beneficiam mais da visibilidade do que poderia ter acontecido, e não apenas do que de fato aconteceu. A classificação de Risco SIF e PSIF oferece às organizações um mecanismo para direcionar a atenção e os recursos para os eventos com maior probabilidade de gerar consequências graves, independentemente de como eles se resolveram.

Relevância para um setor mais amplo

Por que mais organizações de EHS estão indo além das métricas tradicionais de registro?

A experiência da Perrigo reflete uma mudança em curso nos programas de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) em operações de manufatura, farmacêuticas e industriais em todo o mundo. Por décadas, a Taxa Total de Acidentes Registráveis ​​tem servido como a principal lente para o desempenho em segurança — uma métrica que atende aos requisitos de relatórios regulatórios, mas que um crescente conjunto de evidências operacionais sugere ter baixa correlação com o risco catastrófico. As organizações podem manter baixas taxas de acidentes registráveis ​​enquanto carregam uma exposição latente significativa a lesões graves e fatalidades; incidentes menores de alta frequência podem dominar os relatórios de taxas de acidentes registráveis ​​sem apontar para os riscos com maior probabilidade de produzir resultados graves.

A adoção da norma ASTM E2920-26, desenvolvida sob a liderança do Conselho Nacional de Segurança (NSC), e das estruturas de prevenção de incidentes graves (SIFs) representa a resposta prática da área de Meio Ambiente, Saúde e Segurança (EHS) a essa limitação. Ao classificar os incidentes de acordo com seu potencial de gravidade — distinguindo eventos de risco de SIF, SIFs potenciais e SIFs reais da população mais ampla de incidentes registráveis ​​— as organizações criam estratégias de prevenção direcionadas aos riscos de maior consequência, em vez dos mais frequentes. Essa distinção tem implicações diretas na forma como os recursos de segurança são alocados, como a atenção da liderança é direcionada e como os programas de EHS demonstram valor operacional além das métricas de conformidade.

  • Maior foco na análise de SIF e PSIF como indicadores principais de exposição a riscos graves.
  • Maior ênfase na governança de dados de incidentes e na qualidade dos registros históricos.
  • Adoção crescente de ferramentas de identificação de riscos assistidas por IA, capazes de revelar cenários de alta gravidade em larga escala.
  • Ampliação do uso de ferramentas de geração de relatórios móveis e com inteligência artificial para melhorar a completude do registro de incidentes.
  • Arquiteturas de relatórios executivos que refletem a gravidade da exposição em vez da contagem agregada de registros.

Isso está ajudando a todos a se distanciarem da taxa de registro e a estarem todos alinhados.

Tanya Moore — Analista de Sistema Corporativo EHS, Perrigo

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ORGANIZAÇÃO

logotipo perrigo
Instalação em Neillsville, Wisconsin

Sede

Dublin, Irlanda

Colaboradores

10,000+

Locais

Classificação etária: 11+ globalmente (EUA, Reino Unido, Europa)

Expertise

Autocuidado do consumidor / Medicamentos de venda livre

Soluções Utilizadas

Gerenciamento de Incidentes

Consultor de IA da PSI

TÓPICOS

Prevenção SIF

ASTM E2920

Classificação de incidentes

Governança de Dados EHS

Análise de gravidade

Indicadores Leading

Identificação de riscos por IA

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