Análisis y Transferencia de Prácticas Internacionales en la Integración de Ensayos No Destructivos, Inteligencia Artificial Y Gemelos Digitales para el Mantenimiento Predictivo de Activos Industriales en Colombia
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Mendoza Sanabria, Laura Daniela
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Universidad Santo Tomás
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La gestión de activos industriales enfrenta actualmente el desafío de operar infraestructuras envejecidas bajo marcos normativos rigurosos y presupuestos optimizados. Aunque los Ensayos No Destructivos (END) son fundamentales para detectar fallas estructurales como corrosión o grietas, su aplicación tradicional basada en inspecciones puntuales limita la capacidad de respuesta proactiva. En el contexto colombiano, específicamente en los sectores minero-energético y de hidrocarburos, las paradas no programadas representan una pérdida de productividad de hasta el 25% y un incremento en costos operativos superior al 30%. Ante esta problemática, se propone una evolución hacia el mantenimiento predictivo mediante la integración de modelado digital y analítica avanzada. Al convertir los datos de los END en insumos dinámicos para réplicas virtuales del activo, es posible simular comportamientos en tiempo real. Esta convergencia tecnológica permite transitar de un informe técnico estático a una toma de decisiones gerencial estratégica, alineada con los estándares de sostenibilidad de la norma ISO 55000.
Abstract
Industrial asset management is currently grappling with the dual pressure of aging infrastructure and stringent regulatory compliance within a framework of cost optimization. While Non-Destructive Testing (NDT) remains a cornerstone for identifying structural integrity issues such as corrosion and fatigue, its traditional application—characterized by periodic inspections—fails to provide the real-time insights necessary for proactive intervention. In Colombia's mining, energy, and oil & gas sectors, unscheduled downtime accounts for productivity losses of up to 25% and drives operational budget overruns beyond 30%. This study emphasizes the strategic necessity of evolving toward predictive maintenance by integrating NDT data with digital twin technology and advanced modeling. By transforming static inspection results into dynamic inputs for virtual replicas, organizations can simulate asset behavior in real-time. This integration bridges the gap between technical diagnosis and high-level managerial decision-making, ensuring operational continuity and alignment with ISO 55000 sustainability standards.
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spa
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Citación
Mendoza Sanabria, L (2026) Análisis y Transferencia de Prácticas Internacionales en la Integración de Ensayos No Destructivos, Inteligencia Artificial Y Gemelos Digitales para el Mantenimiento Predictivo de Activos Industriales en Colombia [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás].Repositorio Internacional
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