Resumen

La telemetría y monitoreo predictivo impulsados por la Inteligencia Artificial (IA) de dispositivos habilitados para el Internet de las Cosas (IoT) son esenciales en la industria 4.0, ya que permiten la mejora de la eficiencia en diferentes sectores productivos, como en el caso del petróleo y gas, agua y minería. Dichas herramientas permiten un control preciso de procesos, disminución de costos y mejora en la toma de decisiones. A continuación, se analiza cómo estas tecnologías están transformando la gestión de activos y la seguridad en estos ámbitos.

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Introducción

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En la era de la Industria 4.0, la integración de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT) y el análisis de datos está revolucionando los sectores industriales convencionales. Los dos conceptos fundamentales en el corazón de esta revolución tecnológica son la telemetría y el mantenimiento predictivo.

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Problemática

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En ocasiones no es posible ver lo que está sucediendo en el momento en que ocurre, e incluso, cuando se tienen registros de cómo suelen comportarse las máquinas, las cosas siguen saliendo mal. Así, la telemetría y el monitoreo remoto se han convertido en aliados invaluables para garantizar la ejecución fluida y eficiente de los procesos y operaciones.

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Telemetría

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La telemetría es la recolección automatizada de datos a distancia y su transmisión a sistemas centralizados para su explotación, sea en forma de monitoreo y/o análisis, sea en tiempo real o histórico. En el contexto industrial, la telemetría implica el uso de sensores y dispositivos IoT para recopilar datos sobre el rendimiento de equipos, condiciones ambientales y procesos operativos, e inclusive del personal, dependiendo del tipo de proceso. Dichos datos se almacenan en sistemas de información alojados en la nube (cloud) o en las instalaciones de la empresa (on-premise).

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Mantenimiento

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El mantenimiento se refiere a todas las acciones técnicas, administrativas y de gestión durante el ciclo de vida de un activo, destinadas a mantenerlo o restaurarlo a un estado operativo en el que pueda realizar la función requerida. El objetivo principal del mantenimiento es garantizar que los equipos y sistemas funcionen de manera eficiente, segura y confiable (TWI, 2024).

Tipos de mantenimiento

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En la Tabla 1 se hace referencia a los tipos de mantenimiento: correctivo, preventivo y predictivo, destacando sus enfoques, ejecución, planificación y costos, tiempo de inactividad por aplicarlo, vida útil del equipo, uso de tecnología y complejidad.

Si bien cada tipo de mantenimiento tiene su lugar en una estrategia de mantenimiento integral, el mantenimiento correctivo es inevitable en algunos casos, el preventivo es útil para tareas de mantenimiento rutinarias y predecibles, mientras que el predictivo ofrece el enfoque más avanzado y eficiente para equipos de alta criticidad y costo. La elección del tipo de mantenimiento dependerá de factores como el tipo de equipo, su criticidad, los recursos disponibles y los objetivos de la organización cfr. (TWI, 2024), (Klisaric, 2017).

Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial es un campo amplio de la informática que se centra en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye el aprendizaje, la resolución de problemas, la percepción y el reconocimiento del lenguaje. La IA abarca muchas subáreas, incluyendo la ciencia de datos y el aprendizaje automático cfr. (Roy, 2023)

Ciencia de datos (data science)

La ciencia de datos es el campo que se ocupa del desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos para correlacionar y analizar datos. Los científicos de datos utilizan técnicas de diversas disciplinas, incluyendo matemáticas, estadística e informática, para extraer conocimientos y patrones significativos de grandes conjuntos de datos (Roy, 2023).

Aprendizaje automático (machine learning, ML)

El aprendizaje automático es una rama de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los sistemas informáticos mejorar su rendimiento en una tarea específica a través de la experiencia, sin ser programados explícitamente. Utiliza datos y algoritmos para imitar la forma en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente su precisión (Roy, 2023), (Amazon Web Services, 2023). 

Al recopilar varios tipos de datos del proceso industrial, se emplea una gran cantidad de sensores para recopilar estos datos en gran cantidad. Es necesario trazar y analizar dichos datos con análisis técnicos e intervención. Los métodos de aprendizaje automático proporcionan una relación entre las variables de entrada y predicen el resultado. En el aprendizaje automático, no se interfiere en el comportamiento físico del sistema. Las más de las veces, los datos asociados con las diferentes industrias son enormes y el proceso es muy complicado para aplicar correlaciones de datos.

Interrelación entre telemetría, mantenimiento predictivo e IA

Estos conceptos trabajan en sinergia para crear un ecosistema de mantenimiento y operaciones altamente eficiente:

1. Recolección de datos mediante sensores y telemetría: La telemetría permite la recolección automática de datos de equipos y sistemas en tiempo real. Estos datos pueden incluir información sobre el rendimiento, el estado y las condiciones operativas de los equipos (General Motors, 2024).
2. Procesamiento y análisis de datos: La ciencia de datos juega un papel crucial en el procesamiento y análisis de los grandes volúmenes de datos generados por la telemetría. Los científicos de datos utilizan técnicas estadísticas y de visualización para identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos (General Motors, 2024).
3. Aplicación del aprendizaje automático: Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para crear modelos predictivos basados en los datos históricos y en tiempo real recopilados a través de la telemetría. Estos modelos pueden aprender a reconocer patrones que indican un posible falla o necesidad de mantenimiento en los equipos (Amazon Web Services, 2023).
4. Implementación del mantenimiento predictivo: Utilizando los modelos de aprendizaje automático, los sistemas de IA pueden predecir cuándo es probable que ocurra una falla en un equipo. Esto permite a las empresas programar el mantenimiento de manera proactiva, antes de que ocurra una falla, optimizando así los recursos y minimizando el tiempo de inactividad (Hosamo, 2022). 
5. Integración de sistemas: La IA puede integrar los resultados del análisis de datos y del aprendizaje automático en sistemas más amplios de gestión de activos y toma de decisiones. Por ejemplo, puede automatizar la programación del mantenimiento o proporcionar recomendaciones a los técnicos sobre las acciones a tomar (Amazon Web Services, 2023).
6. Mejora continua: A medida que se recopilan más datos y se obtienen más resultados, los modelos de aprendizaje automático pueden actualizarse y mejorarse continuamente, lo que lleva a predicciones cada vez más precisas y a una mayor eficiencia en la planeación, ejecución y evaluación del mantenimiento predictivo (Hosamo, 2022).

Algunos casos de uso

1. Petróleo y Gas (Syed, 2021)
   1. Monitoreo de oleoductos: Sensores a lo largo de los oleoductos pueden detectar fugas, corrosión o cambios de presión, permitiendo intervenciones rápidas.
   2. Optimización de pozos: La telemetría y la IA pueden analizar datos de producción en tiempo real para optimizar la extracción y predecir necesidades de mantenimiento en equipos de perforación.
2. Agua (Ucar, 2024)
   1. Gestión de redes de distribución: Sensores en la red pueden detectar fugas, cambios en la calidad del agua o problemas de presión, permitiendo una respuesta rápida y eficiente.
   2. Optimización de plantas de tratamiento: El análisis predictivo puede ayudar a optimizar los procesos de tratamiento de agua, reduciendo el uso de productos químicos y energía.
3. Minería (XMPRO, 2024)
   1. Monitoreo de flotas de vehículos: La telemetría en camiones y excavadoras puede predecir fallas mecánicas, optimizar rutas de procesamiento y embarques, mejorando la eficiencia del uso de los vehículos y el consumo de combustible.
   2. Seguridad en minas subterráneas: Sensores pueden monitorear el presentismo del personal en las áreas de producción, el uso de elementos de protección personal, la calidad del aire, la estabilidad estructural y la presencia de gases peligrosos, mejorando significativamente la seguridad de los trabajadores.

Conclusiones

La integración de la telemetría, el mantenimiento predictivo y la Inteligencia Artificial está transformando radicalmente la forma en que las industrias operan en la era de la Industria 4.0. Estas tecnologías no solo permiten un monitoreo más efectivo de los activos, sino que también optimizan la gestión del mantenimiento, reduciendo costos y minimizando el tiempo de inactividad. Al adoptar un enfoque proactivo, las empresas pueden anticipar fallas antes de que ocurran, mejorando así la eficiencia operativa y la seguridad.

A medida que se avanza hacia una mayor digitalización, es crucial que las organizaciones comprendan y aprovechen estas herramientas para mantenerse competitivas. La sinergia entre la telemetría, el análisis de datos y la IA no solo es una ventaja estratégica, sino una necesidad en un entorno industrial que demanda agilidad y precisión. Invertir en estas tecnologías representa una oportunidad significativa para maximizar el rendimiento, prolongar la vida útil de los equipos y garantizar una operación sostenible y eficiente.

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