¿Qué es la gestión de integridad de activos?

Los programas modernos de AIM utilizan procesos establecidos y tecnologías de punta, como mantenimiento preventivo y mantenimiento predictivo, inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) para evitar que los activos fallen de manera inesperada y provoquen tiempo de inactividad.

Los programas de AIM ayudan a preservar la funcionalidad, la seguridad y la aptitud para el servicio (FFS) de los activos a través de estrategias de mantenimiento comprobadas e inspecciones periódicas basadas en riesgos (RBI).

Según un informe reciente, el mercado global de productos y soluciones de AIM se valoró en 25 mil millones de dólares el año pasado. Además, se espera que aumente a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de casi el 6 % en los próximos 5 años.¹

La gestión de integridad de activos (AIM) ayuda a las organizaciones a alcanzar varios objetivos críticos que afectan directamente las operaciones, la seguridad y la rentabilidad:

• Prevenir fallas en el equipamiento: las fallas repentinas e inesperadas de los activos pueden resultar en costosas paradas y la interrupción de las prácticas de actividad principal.

• Mejorar el rendimiento de los activos: un enfoque sólido de AIM ayuda a garantizar que los activos funcionen a niveles máximos a lo largo de sus ciclos de vida con programas avanzados de gestión de integridad.

• Garantizar el cumplimiento normativo: las soluciones eficaces de gestión de la integridad automatizan el cumplimiento de las normativas nacionales e internacionales, lo que mejora la seguridad de los trabajadores y ayuda a las organizaciones a evitar costosas multas.

• Apoyar las iniciativas de sustentabilidad: los programas de AIM pueden ayudar a las empresas a alcanzar los objetivos de sustentabilidad al disminuir los residuos y mejorar el uso de la energía.

• Mejorar la toma de decisiones en tiempo real: los sistemas de AIM modernos ayudan a los gerentes a rastrear el rendimiento de los activos y el desgaste en tiempo real e identificar problemas antes de que resulten en paradas.

Los programas de gestión de integridad de activos (AIM) más eficaces de la actualidad operan en un ciclo repetible de seis etapas diseñado para garantizar que los activos permanezcan operativos, confiables y de alto rendimiento a lo largo de su ciclo de vida.

A continuación, analizamos cada etapa en detalle.

La primera etapa para desarrollar un programa de AIM eficaz es establecer políticas y estándares claros sobre cómo una organización gestionará sus activos físicos. Durante esta etapa, los stakeholders deben asegurar que su programa propuesto de gestión de integridad de activos (IMP) cumpla con los estándares de la industria en cuanto a riesgo y confiabilidad.

Por ejemplo, API 580 e ISO 55000 son dos de los estándares internacionales más conocidos para evaluar el riesgo y la confiabilidad de los programas de gestión de activos. Creado durante esta etapa, un marco claramente definido debe identificar todos los estándares relevantes que un programa de AIM propuesto va a cumplir y cómo pretende cumplirlos.

La inspección basada en riesgos (RBI), la práctica de inspeccionar activos y sistemas físicos basados en el conocimiento de su riesgo de falla, es un elemento central de la mayoría de los programas de AIM modernos. La RBI ayuda a los equipos de mantenimiento a priorizar qué activos y piezas se inspeccionan primero en función de la probabilidad de su falla y las consecuencias resultantes para los procesos de actividad principal de la organización.

Recientemente, las herramientas de IA se han integrado en las prácticas de RBI, ayudando a los equipos a evaluar factores de mantenimiento como las tasas de corrosión, las condiciones ambientales y el rendimiento histórico de forma más rápida y precisa. Este enfoque automatizado de evaluación de riesgos ayuda a mejorar la eficacia de las prácticas de mantenimiento y garantiza que los programas de AIM sean eficaces.  

El monitoreo de condiciones (CM) es una práctica de mantenimiento predictivo que utiliza la recopilación y el análisis de datos en tiempo real para detectar posibles problemas y monitorear el rendimiento y el estado de los activos. En los programas de AIM modernos, la CM se utiliza para identificar oportunidades de mantenimiento y reparación antes de que se comprometa la integridad mecánica de un activo.

Gracias a los avances en IoT y la tecnología de computación perimetral, los sistemas modernos de CM ahora pueden analizar un flujo continuo de datos de sensores e instrumentos. Las pruebas no destructivas (NDT), una forma de usar la tecnología de ultrasonido y radiografías para inspeccionar la integridad de los activos sin causar daños, son críticas durante esta etapa. Las soluciones digitales modernas, como las herramientas de analytics basadas en la nube, ahora pueden realizar NDT en tiempo real, lo que ayuda a los gerentes de mantenimiento a tomar decisiones importantes más rápido.  

La gestión de datos, la cuarta etapa de los programas de AIM modernos, recopila y analiza los datos generados por los sensores de IoT adheridos a los activos. La etapa de gestión de datos de AIM es crítica para los programas de transformación digital de muchas organizaciones: esfuerzos para aprovechar las últimas herramientas y tecnologías digitales en todas las funciones del negocio.

Las prácticas modernas de gestión de datos en las que se basó esta etapa incluyen:

• Análisis predictivos para pronosticar fallas de equipamiento

• Algoritmos de machine learning (ML) para ayudar a mejorar la precisión de los datos a lo largo del tiempo

• Tecnología de gemelos digitales para simular el rendimiento de los activos en diferentes condiciones

• Automatización inteligente para mejorar la recopilación y el análisis de datos

En la quinta etapa, los gerentes de instalaciones utilizan datos de las etapas de RBI y monitoreo de condiciones para implementar las estrategias de mantenimiento que forman el núcleo de su programa de AIM. Esta etapa de AIM suele desarrollar un programa de mantenimiento y un plan detallado sobre cómo ejecutarlo.

Durante esta etapa, los gerentes de activos intentan agilizar la planificación y ejecución del mantenimiento mediante sistemas, tecnologías y herramientas avanzados que automatizan las tareas repetitivas y aumentan la precisión del diagnóstico.

La mejora continua, o auditoría, es la etapa final en la AIM. Los gerentes y técnicos de mantenimiento establecen una serie de auditorías periódicas y revisiones de rendimiento para garantizar que su programa sea exitoso. Esta etapa es crítica para la optimización continua de prácticas, sistemas y procedimientos que son críticos para mantener el estado, el rendimiento y el cumplimiento normativo de los activos.  

La IA se ha convertido en una herramienta crítica en esta etapa, ya que ayuda a las organizaciones a optimizar los procesos de auditoría manuales mediante la automatización impulsada por IA y los análisis predictivos.

La gestión de integridad de activos (AIM) eficaz ayuda a las empresas de todos los tamaños y en una amplia gama de industrias a implementar estándares integrales para mantener sus activos más valiosos. Estos son algunos de los principales beneficios de un programa de AIM sólido a nivel empresarial:

• Mayor seguridad de los trabajadores: los sólidos programas de AIM ayudan a proteger a los trabajadores de averías y fallas peligrosas del equipamiento. Al establecer estándares de aptitud para el servicio para cada activo operativo y ayudar a los gerentes a crear rigurosos programas de seguridad en procesos, la AIM contribuye a que los lugares de trabajo sean más seguros.

• Mayor cumplimiento normativo: la AIM ayuda a las organizaciones a garantizar que cumplen con los requisitos establecidos por organismos reguladores nacionales e internacionales como el American Petroleum Institute (API) y la Administración de Seguridad y Salud Ocupacional (OSHA). Las herramientas modernas de AIM aprovechan la IA para automatizar aspectos del cumplimiento normativo para reducir las ineficiencias y la probabilidad de error humano. Según un informe reciente, la IA puede reducir el costo del cumplimiento hasta en un 40 % y reducir los tiempos de preparación de auditorías en un 80 %.²

• Extensión de la vida útil de los activos: los programas de AIM eficaces ayudan a ampliar los ciclos de vida de los activos y a evitar su desmantelamiento durante el mayor tiempo posible. A través del monitoreo de condiciones y los programas de mantenimiento predictivo y preventivo, la AIM ayuda a los gerentes de activos a garantizar que funcionen a niveles máximos a lo largo de su ciclo de vida y no tengan averías costosas.

• Menor tiempo de inactividad: los activos en los que las organizaciones confían para sus prácticas de actividad principal necesitan experimentar el menor tiempo de inactividad posible. Un enfoque de AIM sólido que incorpore mantenimiento predictivo y análisis de datos en tiempo real ayuda a los gerentes a reparar o reemplazar componentes antes de que se averíen y provoquen una parada.

• Mayor eficiencia operativa: al integrar las prácticas de AIM con soluciones digitales modernas, como sensores de IoT y sistemas de automatización inteligente, las organizaciones pueden aumentar la visibilidad en tiempo real del estado de los activos. Este enfoque ayuda a los gerentes y operadores de activos a optimizar los programas de mantenimiento, responder más rápido a los cambios en la condición de los activos y aumentar el tiempo de actividad de los activos.

Los programas modernos de gestión de integridad de activos (AIM) ayudan a las industrias a mantener sus activos más valiosos de forma segura y confiable. Desde ayudar a las empresas petroleras a minimizar el riesgo en entornos físicos desafiantes hasta garantizar que los dispositivos médicos sean seguros y confiables para pacientes y operadores en un hospital, aquí hay cuatro casos de uso populares para la AIM a nivel empresarial.

La AIM se originó en la industria del petróleo y el gas como un medio para proteger a los trabajadores y al equipamiento de las duras condiciones, y todavía se utiliza ampliamente. Hoy en día, la AIM en la industria del petróleo y el gas abarca plataformas, oleoductos, refinerías y otras instalaciones tanto en tierra como en alta mar, lo que ayuda a garantizar que estos activos complejos funcionen a niveles máximos y permanezcan operativos durante el mayor tiempo posible.

La RBI, las NDT y el monitoreo de condiciones en tiempo real son algunas de las prácticas de AIM más utilizadas en la industria del petróleo y el gas. Los avances tecnológicos en sistemas de IA y sensores de IoT ayudan a los gerentes de equipamiento a automatizar las tareas manuales y pasar del mantenimiento reactivo a tácticas más proactivas y predictivas.

En la industria de la atención médica, la AIM ayuda a garantizar que los dispositivos y equipamiento médicos complejos sean seguros y confiables y cumplan con las normas a lo largo de sus ciclos de vida. Los activos en hospitales y otras instalaciones médicas afectan directamente la seguridad del paciente, por lo que los programas de AIM en las industrias de la salud son algunos de los más rigurosos y regulados.

Estos son algunos ejemplos de cómo se utiliza la AIM en la atención médica:

• Mantener equipamiento de imágenes como radiografías y resonancias magnéticas y garantizar que sigan siendo precisos.

• Mantener la integridad física de infraestructuras vitales como las salas de urgencias y de maternidad.

• Verificar la precisión y confiabilidad de los equipamientos y procedimientos de esterilización.

Los programas de AIM ayudan a la industria de las energías renovables a gestionar infraestructuras complejas como turbinas eólicas y plantas solares, garantizando que sigan siendo seguras, escalables y eficientes.

Las prácticas de AIM como NDT, RBI y mantenimiento predictivo se utilizan ampliamente, lo que ayuda a los gerentes de activos a prevenir averías en el equipamiento y cumplir con rigurosas regulaciones ambientales.

En las centrales eléctricas renovables modernas, los programas de AIM ayudan a mantener la integridad mecánica de las calderas, los intercambiadores de calor y otros tipos de equipamiento crítico para el negocio. El monitoreo de condiciones en tiempo real detecta anomalías en el rendimiento de los activos. Los análisis predictivos ayudan a identificar nuevas eficiencias operativas y a evitar costosas paradas.

En la industria minera, las prácticas de AIM ayudan a garantizar la integridad de sistemas mecánicos complejos que deben soportar entornos hostiles como gran altitud y calor y frío extremos. A través del monitoreo de condiciones en tiempo real, la AIM ayuda a los gerentes de activos a detectar signos tempranos de desgaste y establecer programas de mantenimiento efectivos para contrarrestar la degradación.

La industria minera integra constantemente la AIM con prácticas modernas de optimización de la cadena de suministro y sistemas de automatización de vanguardia para reducir costos y extender los ciclos de vida de los activos. Las prácticas modernas de AIM en la minería ayudan a extender los ciclos de vida de los activos, mejorar la sustentabilidad y garantizar condiciones más seguras para los trabajadores.

Las prácticas de gestión de integridad de activos (AIM) se han visto muy influenciadas por desarrollos recientes en tecnologías de IA, ML e IoT que han llevado a avances en automatización y analytics de datos en tiempo real. Las nuevas capacidades están transformando la manera en que los gerentes de activos abordan el riesgo y la toma de decisiones estratégicas en la AIM.

A continuación, se presentan tres tendencias que configuran el futuro de la AIM a nivel empresarial.

Los análisis predictivos en la AIM, que utilizan tendencias y patrones identificados a partir de datos de activos para crear una estrategia de mantenimiento, se ha transformado por las capacidades recientes de IA y machine learning (ML). Los sistemas de IA y ML ahora pueden analizar datos de activos en tiempo real para ayudar a los responsables de mantenimiento a determinar con precisión cómo, cuándo y por qué es probable que falle un sistema o una pieza.

A medida que estas tecnologías continúen mejorando, es probable que influyan en nuevos desarrollos en la AIM, desde una mayor automatización de los procesos manuales hasta la forma en que se gestionan las cadenas de suministro y los inventarios de repuestos.

Los sensores de IoT (dispositivos conectados a Internet que registran datos del entorno físico de un activo) están haciendo que los procesos de AIM sean más autónomos y basados en datos.

Estos son algunos ejemplos:

• Los microprocesadores integrados en los sensores de IoT pueden realizar analytics y diagnósticos a nivel del sensor, en lugar de requerir que los datos se envíen primero a un centro de datos.

• La IA perimetral, el despliegue de algoritmos de IA a nivel de dispositivo en lugar de en un centro de datos, está permitiendo que los sensores de IoT realicen inferencias complejas de IA y ML en los datos.  

• Los sensores de IoT más nuevos pueden cambiar entre modalidades de detección como vibración, temperatura y nivel de fluido para que la medición y el análisis de datos sean más rápidos y eficientes.

Una integración más profunda de los entornos multinube en los programas de AIM ayuda a desbloquear nuevas capacidades y transformar algunos ecosistemas de AIM. En lugar de gestionar los activos in situ, los gerentes de activos que dependen de la AIM basada en la nube pueden realizar la optimización de activos y CM desde un único hub centralizado.

Una mayor integración basada en la nube también está situando la tecnología de gemelos digitales en el primer plano de los programas de AIM. Los gemelos digitales son réplicas digitales de activos físicos que permiten probarlos en una amplia gama de condiciones para que los gerentes puedan ver cómo es probable que se desempeñen sus contrapartes físicas.

Los gemelos digitales permiten simular y analizar de forma continua el rendimiento de los activos a lo largo de todo su ciclo de vida, lo que permite optimizar las estrategias de mantenimiento y el rendimiento.