Mantenimiento Predictivo Inteligente en estaciones de Transporte de Hidrocarburos en Colombia

Abstract

El transporte de hidrocarburos en Colombia exige continuidad operacional, trazabilidad, seguridad de proceso y capacidad de respuesta ante desviaciones. Las estaciones de bombeo, rebombeo y almacenamiento concentran activos críticos como bombas, motores eléctricos, variadores de frecuencia, transformadores, instrumentación, sistemas contra incendio y plataformas de supervisión y control; por tanto, su gestión debe alinearse con valor, riesgo, desempeño y ciclo de vida. La indisponibilidad de estos activos puede impactar el cumplimiento del programa de transporte, los costos de mantenimiento, la seguridad operacional y el impacto ambiental. (ISO, 2014; ISO, 2024; Ruiz Rodríguez et al., 2025). La transformación digital permite complementar el mantenimiento preventivo tradicional (preventivo y correctivo) con estrategias predictivas basadas en datos. Con este enfoque, junto con los sensores IIoT, sistemas SCADA, históricos de mantenimiento confiables, modelos de aprendizaje automático y tableros visuales de indicadores permiten identificar tendencias, detectar anomalías y dar prioridad a intervenciones basados en datos, antes que las fallas se presenten y afecten la operación (Samatas et al., 2021; Zheng et al., 2020; Lazo, 2024). Desde la gerencia de mantenimiento y gestión de activos, la tecnología no debe entenderse como un fin en sí mismo, sino como un medio para mejora equilibrio entre valor, riesgo, desempeño y ciclo de vida. En ese sentido, el mantenimiento predictivo inteligente se propone como una estrategia que transforma datos operativos y de condición en decisiones técnicas y gerenciales. Esta perspectiva responde a los principios de la gestión de activos establecidos por ISO 55000 e ISO 55001 y a la necesidad de estructurar datos confiables de activos, fallas e intervenciones según ISO 14224 (ISO, 2016, 2024a, 2024b). La Misión Académica Internacional en México permitió observar aplicaciones de inteligencia artificial, ciencia de datos e innovación en contextos académicos, educativos e investigativos. Aunque el foco observado no fue exclusivamente industrial, el aprendizaje transferible consiste en usar datos confiables, criterio técnico y validación humana para soportar decisiones, lo cual es coherente con las oportunidades de mantenimiento inteligente identificadas para activos industriales en Colombia (Dimitrov Díaz, 2026; Mendoza, 2026).