Avances en mantenimiento predictivo en la industria del petróleo y el gas: Una revisión de aplicaciones de IA y ciencia de datos

Este estudio ofrece una revisión integral de los avances en mantenimiento predictivo dentro de la industria del petróleo y el gas, centrándose en la integración e impacto de la Inteligencia Artificial (IA) y la Ciencia de Datos. El objetivo principal fue evaluar cómo la IA y la ciencia de datos han transformado las prácticas de mantenimiento desde métodos tradicionales hacia enfoques más avanzados y predictivos. La metodología involucró una revisión sistemática de la literatura, utilizando bases de datos como IEEE Xplore, ScienceDirect, SpringerLink y Web of Science. La estrategia de búsqueda se centró en palabras clave relacionadas con IA, ciencia de datos y mantenimiento predictivo en el sector del petróleo y el gas, con énfasis en literatura publicada a partir de 2010. Los resultados revelan que la IA y la ciencia de datos mejoran significativamente las estrategias de mantenimiento predictivo. Los algoritmos de IA y el análisis de datos han permitido predicciones más precisas de fallos en equipos y una optimización en la programación de mantenimiento, lo que conduce a una reducción del tiempo de inactividad y de los costos operativos. El estudio también identifica desafíos, incluyendo la complejidad en la gestión de datos y la necesidad de datos de alta calidad y en tiempo real. Las oportunidades para futuros avances radican en desarrollar modelos de IA más robustos que puedan adaptarse a un entorno industrial dinámico. El estudio recomienda que los actores de la industria inviertan en la capacitación de la fuerza laboral para sistemas basados en IA y que los legisladores desarrollen marcos que apoyen el uso ético de la IA. Las direcciones futuras de investigación incluyen explorar la integración de IA con otras tecnologías emergentes y desarrollar prácticas de mantenimiento sostenibles. El estudio concluye que la evolución continua de la IA jugará un papel crucial en la configuración del futuro de las estrategias de mantenimiento en la industria del petróleo y el gas.