Autor: Razwan Arshad
El futuro de la gestión de la integridad de las tuberías: de los datos fragmentados a los conocimientos predictivos
En resumen:
Uno de los errores más comunes en torno a la inteligencia artificial (IA) es pensar que los algoritmos por sí solos generan valor. En la práctica, la mayoría de las organizaciones se enfrentan a un reto más fundamental: la fragmentación de los datos. La IA solo es tan potente como los datos en los que se basa.
Antes de que las organizaciones puedan crear un programa de gestión de la integridad basado en datos, capaz de ir más allá de la mera reacción ante lo que ya ha ocurrido y anticiparse a las amenazas futuras, deben establecer primero una visión fiable e integrada del historial, el estado y el riesgo de los activos.
Este artículo se basa en la experiencia práctica y en estudios del sector para explorar cómo la gestión de la integridad está evolucionando desde la toma de decisiones reactiva hacia el análisis predictivo. Describe los fundamentos necesarios para un programa de integridad basado en datos y examina cómo los datos interconectados, el análisis predictivo y la IA pueden ayudar a las organizaciones a responder a los crecientes retos con mayor confianza y resiliencia.
Introducción
Los operadores de oleoductos se enfrentan a una presión cada vez mayor: la transición energética se está acelerando, la normativa es cada vez más estricta, las infraestructuras están envejeciendo y, por supuesto, está el llamado «tsunami plateado»: una oleada de profesionales con experiencia que se jubilan, llevándose consigo conocimientos técnicos fundamentales. Al mismo tiempo, muchas organizaciones siguen dependiendo de sistemas fragmentados, datos inconexos y procesos informales que requieren precisamente esos conocimientos para funcionar con eficacia, lo que supone un riesgo organizativo significativo.
Este desequilibrio pone de manifiesto un reto más profundo. Aunque cumplir los requisitos de conformidad puede suponer marcar las casillas adecuadas, no garantiza que las estrategias de integridad sean realmente eficaces. Para lograrlo, los operadores necesitan la capacidad de medir el rendimiento, supervisar los resultados y tomar decisiones fundamentadas basadas en datos precisos e interconectados.
Este reto se agrava, ya que los resultados de la mayoría de las decisiones solo pueden medirse a medio o largo plazo.
Aunque ya existen las herramientas para lograrlo, los avances en inteligencia artificial abren nuevas posibilidades. Los programas de integridad integrados y basados en datos proporcionan a los operadores la visibilidad y el control necesarios para detectar los riesgos antes y mejorar la calidad de las decisiones en todos los ámbitos. Como resultado de una mejor comprensión y de sistemas más sólidos, el control de costes, la eficiencia y una mejor gestión de riesgos vendrán de forma natural.
Cada vez más, el factor diferenciador ya no es el acceso a los datos en sí, sino la capacidad de convertir esos datos en recomendaciones de actuación. A medida que los conjuntos de datos de integridad siguen aumentando en volumen y complejidad, el análisis predictivo y la inteligencia artificial ofrecen la oportunidad de ir más allá de la comprensión de lo que ocurrió en el pasado y avanzar hacia la anticipación de lo que puede suceder en el futuro. Los operadores que adoptan estrategias basadas en datos son capaces de detectar los riesgos antes, planificar el mantenimiento de forma más eficaz y controlar los costes con mayor confianza.
Por qué el modelo antiguo ya no funciona
El equilibrio entre las amenazas y su mitigación está cambiando, y muchas organizaciones tienen dificultades para adaptarse. La presión normativa va en aumento, al igual que las exigencias de la transición energética, las expectativas de la ciudadanía y los riesgos asociados al envejecimiento de las infraestructuras.
Pero, mientras crecen los retos externos, los sistemas internos se ven sometidos a una presión cada vez mayor. El conocimiento tácito de la organización se está perdiendo a medida que el personal con experiencia se jubila, y los datos críticos permanecen dispersos en plataformas y estructuras de carpetas desconectadas entre sí. Esto suele acelerarse cuando la propiedad o la gestión de los activos cambia de manos.
Los sistemas tradicionales de gestión de la integridad no se diseñaron para este nivel de complejidad. Los informes de inspección, los datos SIG y la información operativa suelen encontrarse en silos aislados, lo que dificulta la creación de una visión clara y conectada del estado de los activos y de los riesgos. Sin esa visibilidad y sin la capacidad de integrar flujos de datos dispares, los programas de integridad siguen siendo reactivos en lugar de predictivos, y se enfrentan a los mismos problemas recurrentes.
Esta falta de visibilidad genera una cultura reactiva. Los equipos dedican más tiempo a buscar respuestas que a utilizar los datos para prevenir problemas. Resulta difícil evaluar si las medidas de mitigación están surtiendo efecto o si el rendimiento mejora con el tiempo. Cuando la información no fluye, se pasan por alto los riesgos, se repiten los mismos fallos y el rendimiento de los activos se estanca o disminuye.
Incluso cuando un sistema cumple los requisitos normativos, es posible que no logre ofrecer resultados coherentes. Sin integración, resulta difícil evaluar si las medidas de mitigación están surtiendo efecto, aprender de incidentes pasados o comparar el rendimiento e identificar tendencias.
En muchos casos, estas deficiencias permanecen ocultas hasta que un suceso significativo las pone de manifiesto. Las consecuencias pueden ir desde ineficiencias financieras y una mala asignación de la inversión hasta repercusiones mucho más graves en materia de operaciones, seguridad o reputación.
Señales de que tu programa de gestión de la integridad podría estar frenando tu progreso
Si estas señales de alerta te resultan familiares, quizá sea el momento de replantearte tu enfoque respecto a la gestión de datos y de la integridad.
- ¿Dedicas más tiempo a recopilar datos que a utilizarlos para tomar decisiones?
- ¿Recurres constantemente a la misma persona en busca de información?
- ¿Te resulta difícil comparar tu rendimiento o tus costes con los valores de referencia del sector?
- ¿Ha experimentado problemas o fallos recurrentes que podrían haberse evitado con una mejor comprensión de la situación?
- ¿Están aumentando los costes de mantenimiento o predominan las intervenciones de emergencia frente a los trabajos planificados?
- ¿Las lecciones aprendidas de incidentes pasados no han dado lugar a un cambio duradero?
- ¿Repite medidas de mitigación que ya se han aplicado anteriormente?
Del seguimiento a la modelización
La transformación digital en la gestión de la integridad no se limita a recopilar y almacenar datos. Se trata de utilizar esos datos a gran escala para tomar mejores decisiones y evaluar si las estrategias de mitigación son eficaces. Con una sólida gobernanza de los datos y la aplicación de la inteligencia artificial, los modelos predictivos revelan los riesgos con mayor antelación, mejoran la respuesta y facilitan una planificación a largo plazo más inteligente.
Uno de los avances más significativos de los últimos años ha sido la capacidad de analizar relaciones entre conjuntos de datos amplios y diversos. El análisis predictivo permite identificar patrones de degradación, tendencias de riesgo y amenazas emergentes que podrían pasar desapercibidas al examinar inspecciones individuales o conjuntos de datos de forma aislada. Esto supone un cambio fundamental, pasando de la evaluación periódica a la inteligencia de riesgo continua.
Al combinar datos de distintos silos —como resultados de inspecciones en línea, modelos de corrosión, información geoespacial y análisis estructurales—, los operadores obtienen una visión global del estado de los activos. Esto facilita la asignación de recursos allí donde tengan mayor impacto. Con datos integrados, las decisiones en todos los ámbitos mejoran, ya que se basan en conocimientos, no en suposiciones.
El resultado es una mayor confianza tanto en el rendimiento del sistema como en la gestión de riesgos y, con el tiempo, esto se traduce en mejores registros de seguridad y operaciones más estables. De cara al futuro, muchas organizaciones consideran que el objetivo final es disponer de un gemelo digital en tiempo real de sus activos. Al combinar los datos de los sensores, los resultados de las inspecciones, la información operativa y el análisis predictivo en un entorno digital conectado, los operadores pueden evaluar continuamente los riesgos, optimizar las actividades de mantenimiento y tomar decisiones de inversión basadas en los últimos datos disponibles. Por primera vez, los avances en integración de datos, análisis e inteligencia artificial están poniendo esta visión al alcance de la mano.
Una consecuencia natural de este enfoque más maduro de la gestión de la integridad es el control de costes, que ayuda a las organizaciones a adoptar un enfoque de gastos operativos (OPEX) más predecible y financieramente sostenible, al tiempo que se recoge el «historial de incidencias de la tubería», que a menudo se conserva de manera informal como memoria institucional en los ingenieros.
Del gasto reactivo a la inversión basada en el riesgo
La elaboración tradicional de presupuestos suele centrarse en reparaciones reactivas, motivadas por averías imprevistas y el aumento de los costes operativos. Aunque puede cumplir con los requisitos normativos, contribuye muy poco a mejorar el rendimiento a largo plazo ni a reducir el riesgo.
Los modelos predictivos, basados en datos, desplazan el enfoque de las soluciones a corto plazo hacia intervenciones específicas que ofrecen resultados cuantificables. Al ajustar la inversión al estado real de los activos y al riesgo, los operadores pueden ir más allá del mero cumplimiento normativo para alcanzar tanto el rendimiento como la fiabilidad.
Nos vemos como pioneros que ayudan a dar forma a la industria energética de los combustibles convencionales y del futuro.
Qué significa «hacerlo bien» en la gestión de la integridad digital
Lograr una integración real entre conjuntos de datos, sistemas, herramientas, procesos y decisiones requiere algo más que implementar software. El progreso real solo se produce cuando las personas, los flujos de trabajo y la tecnología están alineados en torno a objetivos comunes. Con la estructura adecuada, los datos resultan más útiles, el rendimiento es más fácil de medir y los equipos están mejor preparados para actuar.
Esto comienza con el compromiso del equipo directivo con la transformación necesaria para lograrlo. Los programas más eficaces están impulsados por directivos que consideran la integridad como una prioridad empresarial, no solo como un requisito de cumplimiento normativo. Eso implica establecer objetivos claros, proporcionar recursos optimizados e involucrar a las partes interesadas clave desde el principio. El siguiente paso es sentar las bases: trazar los flujos de trabajo, definir funciones y fomentar hábitos de aprendizaje continuo. Sin el respaldo de la dirección para que la transformación se convierta en una realidad, es difícil alcanzar los resultados deseados.
Con sistemas conectados y datos recopilados en una única fuente de verdad, los equipos pueden actuar con mayor rapidez e identificar oportunidades antes de que los pequeños problemas se agraven. Las lecciones del pasado sirven de base para el comportamiento y el rendimiento futuros. Las organizaciones que logran combinar datos históricos sobre integridad con análisis predictivos obtienen una ventaja adicional: la capacidad de poner a prueba hipótesis, comparar el rendimiento y priorizar las intervenciones basándose en el riesgo futuro, en lugar de únicamente en acontecimientos históricos. Cuando se supervisa mediante revisiones periódicas y análisis comparativos, resulta más fácil hacer un seguimiento de los avances y las mejoras se llevan a cabo de forma más planificada.
El futuro de la gestión de la integridad no viene determinado por soluciones de software individuales. Se basa en datos interconectados que permiten realizar análisis, facilitar la toma de decisiones y automatizar los flujos de trabajo a lo largo de todo el ciclo de vida de los activos. Las organizaciones que consideren los datos como un activo estratégico estarán en una posición óptima para convertir el conocimiento en acción y la acción en valor empresarial cuantificable.
Cómo se traduce esto en la práctica
- La gestión de la integridad digital se impulsa desde la cúpula directiva como parte de la transformación digital.
- La dirección respalda y revisa activamente el programa de gestión de la integridad.
- Los sistemas de datos están centralizados, son accesibles y están integrados entre todos los departamentos.
- Los flujos de trabajo, las responsabilidades y las líneas jerárquicas están claramente documentados y se mejoran periódicamente.
- Los equipos reciben formación, están capacitados y asumen la responsabilidad de utilizar los datos en la toma de decisiones.
- Se utilizan indicadores clave de rendimiento (KPI) y análisis comparativos para hacer un seguimiento del rendimiento, respaldar la inversión y fomentar el aprendizaje.
Cuando estos elementos están en marcha, la integración digital se convierte en un catalizador tanto de la excelencia operativa como de la resiliencia empresarial.
Ampliar la madurez en materia de integridad
La experiencia del sector ha demostrado que un enfoque único para la transformación de la gestión de la integridad rara vez tiene éxito. Las organizaciones difieren en cuanto a madurez, disponibilidad de datos, contexto operativo y perfil de riesgo. Un cambio duradero depende de la alineación de las inversiones en tecnología con los procesos organizativos, la cultura y las realidades operativas.
Una evaluación estructurada de las prácticas actuales de gestión de la integridad ayuda a identificar las carencias más acuciantes y recomienda medidas prácticas y modulares para aumentar la madurez de forma gradual, ágil y a un ritmo sostenible. Los operadores pueden reforzar sus programas sin sobrecargar a los equipos ni interrumpir las operaciones diarias.
Pasar de soluciones rápidas a un programa de integridad basado en datos requiere algo más que un nuevo conjunto de herramientas. Exige un cambio organizativo para aprovechar las buenas prácticas existentes, los conocimientos de ingeniería y la experiencia que, a menudo, se encuentran dispersos en distintos departamentos. A partir de ahí, las organizaciones necesitan una hoja de ruta clara para establecer flujos de trabajo de integridad, conectar los flujos de datos críticos y crear las plataformas digitales y el entorno de sistemas que permitan a los ingenieros y directivos gestionar de forma eficaz la integridad de los activos.
La madurez va más allá de la implementación. Requiere que los equipos utilicen el sistema de forma eficaz. La implementación tecnológica por sí sola rara vez genera un valor duradero. Las organizaciones obtienen el máximo beneficio cuando las prácticas basadas en datos se integran en los procesos diarios de toma de decisiones y en los flujos de trabajo de ingeniería.
Aumentar la madurez consiste en ganar control sobre la complejidad. La mayoría de las organizaciones comienzan en una fase «basada en datos», en la que dependen en gran medida de informes y paneles de control, para luego avanzar hacia una fase «sensible a los datos», en la que los datos se combinan con la experiencia y el contexto. En la madurez plena, un enfoque centrado en los datos trata estos como un activo fundamental que impulsa la estrategia, fomenta la resiliencia y mejora la previsibilidad de los costes.
Preguntas que deberías plantearte hoy mismo
Para los equipos ejecutivos, la capacidad de formular preguntas precisas y relevantes es esencial para dar forma a la estrategia e impulsar la mejora. Abordar estas cuestiones fundamentales a nivel del consejo de administración garantiza que la gestión de la integridad siga siendo una prioridad empresarial central, en lugar de una cuestión técnica secundaria.
Al plantearte el futuro de tus activos de tuberías, estas son las preguntas que deberías poder responder:
Pregunta 1
Pregunta 2
Pregunta 3
Pregunta 4
Pregunta 5
Pregunta 6
Pregunta 7
Pregunta 8
Da el siguiente paso
La gestión de la integridad está entrando en una nueva fase. Durante muchos años, el sector se ha centrado en recopilar datos y documentar el cumplimiento normativo. El siguiente reto consiste en transformar esa información en una visión prospectiva significativa.
A medida que el análisis predictivo, la inteligencia artificial y los entornos de datos integrados sigan evolucionando, las organizaciones tendrán cada vez más capacidad para identificar los riesgos de forma más temprana, priorizar las inversiones de manera más eficaz y mejorar la calidad de las decisiones en todos sus activos.
La cuestión ya no es si estas tecnologías marcarán el futuro de la ingeniería de integridad. La verdadera pregunta es con qué rapidez las organizaciones pueden sentar las bases de datos, establecer los procesos y adquirir los conocimientos necesarios para sacarles partido.
Razwan Arshad
Head of Consulting
Con más de dos décadas de experiencia en el sector energético, Razwan Arshad dirige el área de consultoría dentro de la división de Ingeniería y Consultoría de ROSEN. Su trabajo se centra en ayudar a los operadores a pasar de procesos fragmentados y conocimientos aislados a enfoques conectados y basados en datos para la gestión de la integridad.
A lo largo de su carrera, ha observado que el mayor reto rara vez es la falta de datos, sino más bien la capacidad de convertir los conocimientos de ingeniería y la experiencia operativa en decisiones que puedan aplicarse de forma coherente en toda la organización.
Nuestros expertos en la materia
Will Sharman
Principal Engineer
Con 35 años de experiencia técnica, operativa y de gestión en el sector del petróleo y el gas, Will Sharman es un reconocido experto en sistemas de gestión de la integridad de oleoductos (PIMS) y en la reparación de oleoductos.
A lo largo de su carrera, ha trabajado en ambos extremos del espectro de la gestión de la integridad: comenzó con las actividades de reparación y mitigación necesarias para mantener la integridad de los activos y, posteriormente, se centró en los sistemas de gestión que ayudan a reducir, optimizar y priorizar dichas intervenciones.
Edmund Bennett
Head of R&D for Engineering and Consultancy
Edmund Bennett es el director de I+D del departamento de Ingeniería y Consultoría de ROSEN. Dirige el desarrollo y la implementación de soluciones avanzadas de gestión de la integridad, análisis y soluciones digitales para operadores de infraestructuras energéticas de todo el mundo.
Es un reconocido especialista en aprendizaje automático y servicios de ingeniería basados en software. Su trabajo se centra en transformar datos técnicos complejos en soluciones prácticas que mejoren el rendimiento de los activos, la seguridad y la toma de decisiones.
David Niehüser
Head of Business Line Integrity Management Systems
David Niehüser es el director de la línea de negocio de Sistemas de Gestión de la Integridad en ROSEN. Es responsable de la estrategia, el desarrollo y la implementación de soluciones digitales de gestión de la integridad.
Su labor se centra en ayudar a los operadores de activos a sacar partido a los datos mediante análisis avanzados, plataformas de gestión de la integridad y servicios digitales conectados. Esto permite una toma de decisiones más segura, más eficiente y basada en datos a lo largo de todo el ciclo de vida de los activos.