Maldonado Moreno, Jerson FabianGutiérrez Jiménez, Yekini Mateo2025-10-142025-10-142025-05-28Gutiérrez Jiménez, Y. (2025). Aplicación del Mantenimiento Predictivo en la Industria Petrolera: Una Revisión Exhaustiva. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás].Repositorio Institucionalhttp://hdl.handle.net/11634/70105El mantenimiento predictivo ha revolucionado la industria petrolera al optimizar la gestión de activos y reducir los costos operativos mediante la anticipación de fallas en equipos críticos. Este trabajo revisa exhaustivamente las tecnologías aplicadas en el sector, destacando el uso de machine learning, redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y el análisis de Weibull. Se analizan estudios recientes que han implementado estas técnicas para mejorar la confiabilidad de sistemas de bombeo, turbocompresores y otros equipos clave. Los resultados demuestran que el uso de algoritmos avanzados permite predecir fallos con alta precisión, reduciendo tiempos de inactividad y optimizando la toma de decisiones en mantenimiento. Finalmente, se identifican los principales desafíos en la implementación de estas tecnologías y se proponen futuras líneas de investigación para mejorar su adopción en la industria petrolera.Predictive maintenance has revolutionized the oil industry by optimizing asset management and reducing operational costs through the anticipation of failures in critical equipment. This article provides a comprehensive review of the technologies applied in the sector, highlighting the use of machine learning, neural networks, support vector machines, and Weibull analysis. Recent studies that have implemented these techniques to enhance the reliability of pumping systems, turbo compressors, and other key equipment are analyzed. The results demonstrate that the use of advanced algorithms enables highly accurate failure prediction, reducing downtime and optimizing maintenance decision-making. Finally, the main challenges in implementing these technologies are identified, and future research directions are proposed to improve their adoption in the oil industry.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/bachelor thesisPredictive maintenanceOil industryMachine learningNeural networksSVMFault diagnosis.Mantenimiento predictivo - Industria petroleraIndustria del petróleo - Machine learningConfiabilidad (Ingeniería) - Diagnóstico de fallasTesis y Disertaciones académicasAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Mantenimiento predictivoIndustria petroleraMachine learningRedes neuronalesSVMDiagnóstico de fallas.reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co