Gestión de cronogramas para la actualización del sistema SCADA de la GRB en SOLTEC S.A
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Universidad Santo Tomás
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El presente proyecto documenta la planificación y el desarrollo analítico para la modernización del sistema SCADA E-TERRA en la Refinería de Barrancabermeja (GRB). El propósito central consistió en integrar la transición arquitectónica de una topología de red heredada (legacy) y en general los procesos de actualización del sistema, con un modelo de gestión predictiva impulsado por Inteligencia Artificial (IA). La metodología se estructuró mediante un enfoque de ingeniería aplicada en fases: diagnóstico de vulnerabilidades mediante Levantamiento Técnico en Sitio (TSS), parametrización de la línea base y la Gestión del Valor Ganado (EVM) utilizando Microsoft Project, y el desarrollo iterativo de software. En la capa física, los resultados consolidaron el diseño de una topología de Doble Estrella Redundante, aprovechando enlaces de fibra oscura para cumplir con los estándares IEC 61850 y el Protocolo de Redundancia Paralela (PRP). En la capa de gestión, e implementó una interfaz gráfica independiente desarrollada en Python ue consume irectamente la API de Anthropic, dicho sistema extrae métricas de archivos aislados (.mpp) mediante rutinas de automatización (pywin32) y procesa los indicadores de desempeño operativo
(SPI/CPI) para generar reportes diagnósticos automatizados (Flash Reports). La validación en entornos controlados comprobó que la delegación del procesamiento analítico a Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) materializa la Simbiosis Humano-IA. Se concluye que este ecosistema agiliza la toma de decisiones estratégicas, detecta vacíos de gobernanza operativa y mitiga proactivamente los riesgos de ejecución en proyectos de infraestructuras críticas.
Abstract
This project documents the planning and analytical development undertaken for the modernization of the E-TERRA SCADA system at the Barrancabermeja Refinery (GRB). The primary objective was to integrate the architectural transition from a legacy network topology, together with the overall system upgrade processes, into a predictive management framework powered by Artificial Intelligence (AI). The methodology followed an applied engineering approach structured in sequential phases: vulnerability assessment through an On-Site Technical Survey (TSS), baseline parameterization and Earned Value Management (EVM) using Microsoft Project, and iterative software development. At the physical layer, the results consolidated the design of a Redundant Dual-Star topology, leveraging dark fiber links to comply with IEC 61850 standards and the Parallel Redundancy Protocol (PRP). At the management layer, an independent graphical user interface was developed in Python to directly consume the Anthropic API. The system extracts metrics from isolated Microsoft Project (.mpp) files through automation routines (pywin32) and processes operational performance indicators (SPI/CPI) to generate automated diagnostic reports (Flash Reports). Validation in controlled environments demonstrated that delegating analytical processing to Large Language Models (LLMs) enables Human–AI Symbiosis. It is concluded that
this ecosystem streamlines strategic decision-making, identifies operational governance gaps, and proactively mitigates execution risks in critical infrastructure projects.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Bravo Granados, C. A. (2026). Gestión de cronogramas para la actualización del sistema SCADA de la GRB en SOLTEC S.A. [Trabajo de pregrado]. Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia.