El futuro del mantenimiento en petróleo y gas: inteligencia artificial e innovación tecnológica

En entornos extremos, con activos dispersos y exigencias crecientes en materia de seguridad, eficiencia y sostenibilidad, el sector del petróleo y gas se está transformando de forma radical la manera en que gestiona el mantenimiento de sus infraestructuras. El uso de tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el Internet of Things (IoT), los Digital Twins, los drones y los robots autónomos está haciendo posible un enfoque más conectado, predictivo y basado en datos.

En este artículo, exploramos la aplicación de estas soluciones en operaciones reales, los desafíos que ayudan a superar y los resultados obtenidos en términos de fiabilidad, costes y rendimiento operacional. Mucho más que una simple actualización tecnológica, se trata de un cambio de paradigma que sitúa el mantenimiento en el centro de la competitividad futura del sector.

El nuevo escenario del mantenimiento en el sector del petróleo y gas

El sector del petróleo y gas atraviesa una profunda transformación impulsada por cambios tecnológicos, económicos y medioambientales. Tradicionalmente dependiente de activos de gran tamaño, complejidad técnica y elevados costes operacionales, este sector se encuentra ahora un momento decisivo, en el que el mantenimiento adquiere un papel estratégico en la competitividad, la seguridad y la sostenibilidad de las operaciones.

En un contexto de volatilidad en los precios de la energía, presión regulatoria y creciente preocupación por el impacto medioambiental, las empresas buscan soluciones más inteligentes y proactivas para gestionar sus activos. Es en este escenario donde la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías emergentes ganan relevancia, permitiendo un enfoque más predictivo, eficiente y seguro en el mantenimiento.

Desafíos tradicionales en el mantenimiento de activos industriales

El mantenimiento en el sector del petróleo y gas se ha caracterizado históricamente por varios desafíos:

• Entornos extremos y equipos críticos: lasplataformas offshore, las refinerías y los gasoductos operan en condiciones severas, con activos cuya avería puede representar riesgos humanos, medioambientales y financieros significativos. Además, la necesidad de utilizar equipos certificados para operar en entornos específicos, como zonas EX (explosivas), aumenta significativamente el coste de los dispositivos utilizados sobre el terreno;
• Intervenciones correctivas costosas: la falta de previsibilidad en los fallos provoca paradas no planificadas, con impacto en la producción y los elevados costes de las reparaciones de emergencia;
• Dificultad para acceder a datos fiables en tiempo real: la dispersión geográfica de las infraestructuras y la falta de digitalización dificultan el control y la monitorización continua de los activos;
• Escasez de mano de obra cualificada: la jubilación de técnicos experimentados y la necesidad de nuevas competencias digitales suponen un riesgo adicional para la continuidad de las operaciones.

Estos desafíos evidencian la necesidad de un nuevo modelo de mantenimiento, más inteligente, automatizado y basado en datos.

La presión por eficiencia, seguridad y sostenibilidad

El mantenimiento ha dejado de ser una mera función técnica para convertirse en un factor crítico de rendimiento:

• Eficiencia operacional: con márgenes de beneficio cada vez más ajustados, las empresas buscan reducir los costes operacionales sin comprometer la fiabilidad de los activos. El mantenimiento predictivo permite priorizar las intervenciones y asignar los recursos de forma más eficaz;
• Seguridad industrial: en un sector con elevados riesgos, mantener los equipos en condiciones óptimas es esencial para evitar accidentes graves. La prevención basada en datos reduce los fallos inesperados y protege a los equipos sobre el terreno;
• Sostenibilidad y regulación medioambiental: las fugas, los fallos en los compresores o las roturas en las líneas de transporte pueden generar impactos medioambientales graves y sanciones legales. La monitorización continua y la intervención anticipada son fundamentales para mitigar este riesgo y alinear la operación con los objetivos ESG.

Estas tres presiones – eficiencia, seguridad y sostenibilidad – convergen para acelerar la adopción de tecnologías de mantenimiento avanzadas.

El papel de las tecnologías emergentes en la transformación operacional

Las tecnologías emergentes están redefiniendo el paradigma del mantenimiento en el sector del petróleo y gas:

• Inteligencia artificial (IA): permite analizar grandes volúmenes de datos procedentes de sensores, historiales de fallos y condiciones operacionales, generando modelos predictivos que anticipan las necesidades de mantenimiento con gran precisión;
• IoT (Internet of Things): la instalación de sensores conectados a los activos posibilita la recopilación continua de datos en tiempo real, aumentando la visibilidad sobre el estado de los equipos, incluso en ubicaciones remotas;
• Digital Twins: la creación de réplicas digitales de los activos permite simular el comportamiento de los equipos en distintas condiciones, probar escenarios de fallo y optimizar los planes de mantenimiento;
• Automatización y robótica: las inspecciones en entornos peligrosos ahora pueden ser realizadas por drones, robots submarinos o sistemas autónomos, reduciendo el riesgo humano y aumentando la precisión de los análisis.

Estas tecnologías no solo mejoran los resultados operacionales, sino que representan un nuevo modelo de gestión de activos: más inteligente, más seguro y alineado con los desafíos futuros del sector.

Inteligencia artificial aplicada al mantenimiento

La aplicación de la inteligencia artificial al mantenimiento industrial marca una ruptura con los modelos tradicionales basados en calendarios fijos o intervenciones reactivas. En el sector del petróleo y gas, donde los activos son críticos y operan en condiciones extremas, la IA ofrece un enfoque transformador: permite anticipar fallos, optimizar recursos y aumentar la disponibilidad de los sistemas, con un impacto directo en la rentabilidad y la seguridad de las operaciones.

Qué es el mantenimiento predictivo con IA

El mantenimiento predictivo con IA consiste en utilizar algoritmos avanzados para predecir, con un alto grado de fiabilidad, cuándo un activo fallará o se deteriorará. A diferencia del mantenimiento preventivo tradicional, que sigue intervalos fijos, el enfoque predictivo se basa en datos reales del funcionamiento de los equipos, recopilados por sensores y analizados por modelos de machine learning.

Estos modelos se entrenan con historiales de fallos, condiciones operacionales y variables medioambientales, identificando patrones y desviaciones que anticipan comportamientos anómalos. Así, es posible planificar las intervenciones en el momento adecuado, evitando averías inesperadas, el desperdicio de piezas y horas de trabajo innecesarias.

Casos de uso de la IA en el petróleo y gas

El uso de la IA en el mantenimiento ya está siendo adoptado por empresas líderes del sector, con diversos casos de aplicación concreta:

• Detección temprana de fallos en bombas, compresores y válvulas: los algoritmos identifican pequeñas variaciones en la vibración, la temperatura o la presión que indican un desgaste o un mal funcionamiento inminente;
• Monitorización continua de pipelines e infraestructuras offshore: la IA analiza en tiempo real los datos de sensores distribuidos a lo largo de la red, señalando posibles fugas, corrosión o inestabilidad estructural;
• Análisis de anomalías en motores y turbinas: los modelos predictivos cruzan los datos operacionales con los datos medioambientales (humedad, temperatura exterior) para predecir el impacto de las condiciones adversas en el rendimiento de los activos;
• Optimización de los planes de mantenimiento: a partir de las previsiones generadas, la IA ayuda a priorizar tareas, asignar equipos de forma eficiente y reducir el tiempo de inactividad;
• Integración con Digital Twins: los gemelos digitales utilizan la IA para simular el comportamiento futuro de los activos en distintos escenarios, facilitando la toma de decisiones más informadas sobre el mantenimiento y la sustitución.

Ventajas de la IA: reducción de costes, mayor disponibilidad y menos paradas no planificadas

La adopción de la IA en el mantenimiento aporta beneficios claros y medibles para las operaciones:

• Reducción de los costes operacionales: menos intervenciones innecesarias, menor consumo de piezas de repuestos y mejor aprovechamiento de los equipos técnicos;
• Mayor disponibilidad de los activos: al intervenir solo cuando es necesario y antes de que se produzca el fallo, las empresas consiguen mantener los equipos operacionales durante más tiempo y con mayor fiabilidad;
• Disminución de las paradas no planificadas: la capacidad predictiva de la IA reduce significativamente las interrupciones inesperadas, con un impacto directo en la productividad y la seguridad;
• Mejor planificación de recursos y compras: con previsiones fiables, es posible preparar con antelación los materiales, herramientas y equipos necesarios, evitando urgencias y desperdicios;
• Aumento de la seguridad y reducción del riesgo medioambiental: los fallos catastróficos con potencial impacto humano o medioambiental pueden evitarse mediante alertas tempranas e intervenciones dirigidas.

Al transformar los datos en conocimiento accionable, la inteligencia artificial está transformando radicalmente el paradigma del mantenimiento en el sector del petróleo y gas, pasando de una función reactiva y costosa a un proceso inteligente, eficiente y estratégico.

Otras tecnologías disruptivas que están transformando el mantenimiento

La transformación del mantenimiento en el sector del petróleo y gas no se limita a la inteligencia artificial. Otras tecnologías disruptivas están ganando protagonismo, permitiendo niveles sin precedentes de monitorización, análisis e intervención en activos industriales. La integración entre estas tecnologías ofrece una visión holística del estado de los equipos, reduce el tiempo de respuesta y hace que las operaciones sean más seguras y eficientes.

Internet of Things (IoT) y sensores inteligentes

El Internet of Things es la base del mantenimiento digital. Se trata de la integración de sensores conectados en tiempo real a los sistemas y equipos industriales, capaces de recopilar de forma continua datos como temperatura, presión, vibración, caudal o niveles de aceite.

En el contexto del petróleo y gas, el IoT permite:

• Monitorizar remotamente activos situados en entornos extremos, como plataformas offshore o campos de producción remotos;
• Detectar variaciones anómalas en tiempo real, alertando inmediatamente a los equipos técnicos de posibles problemas;
• Crear historiales operacionales detallados, fundamentales para alimentar modelos de IA y respaldar decisiones de mantenimiento predictivo.

Además, los sensores modernos son cada vez más inteligentes, con capacidad para preprocesar datos localmente (Edge Computing), lo que reduce la latencia y aumenta la fiabilidad de las alertas.

 Digital Twins y simulaciones en tiempo real

Los Digital Twins representan un avance significativo en la forma de gestionar los activos industriales. Un Digital Twin es una réplica virtual de un activo físico, alimentada en tiempo real con los datos procedentes del IoT.

En el sector del petróleo y gas, los Digital Twins se utilizan para:

• Simular diferentes escenarios operacionales y de fallo, permitiendo predecir comportamientos y planificar respuestas antes de que ocurran en el mundo real;
• Probar cambios o intervenciones sin riesgo, garantizando que las decisiones están optimizadas y basadas en evidencias;
• Visualizar el estado de los activos de forma integrada, cruzando información de sensores, datos históricos y modelos predictivos.

Esta tecnología permite una gestión más proactiva, basada en un conocimiento profundo y constantemente actualizado sobre el comportamiento de los activos, con mejoras evidentes en eficiencia, fiabilidad y seguridad.

Realidad aumentada y asistencia remota para equipos sobre el terreno

La realidad aumentada (RA) está revolucionando la forma en que los técnicos de mantenimiento acceden a la información y ejecutan sus tareas. A través de gafas inteligentes, tablets o dispositivos móviles, los operadores pueden visualizar datos operacionales, manuales técnicos e instrucciones paso a paso superpuestos al equipo físico que están inspeccionando.

Las principales aplicaciones incluyen:

• Asistencia remota en tiempo real: los expertos en tierra pueden guiar a técnicos sobre el terreno, viendo lo que ellos ven y orientándolos en cada paso de la intervención;
• Formación en contexto real: la RA permite simular operaciones complejas o peligrosas en un entorno controlado e inmersivo;
• Reducción de errores y mayor rapidez en la ejecución: con acceso inmediato a la información correcta y actualizada, los técnicos trabajan con mayor confianza y precisión.

Esta tecnología resulta especialmente útil en entornos hostiles o de difícil acceso, donde el tiempo de respuesta y la precisión son críticos, y donde la presencia física de expertos es limitada.

Drones y robots autónomos para inspecciones en entornos de riesgo

El uso de drones y robots autónomos en el mantenimiento está ganando cada vez más relevancia en el sector del petróleo y gas, especialmente en operaciones offshore, refinerías y ubicaciones de difícil acceso, donde la seguridad de los técnicos es una prioridad.

Estas tecnologías permiten:

• Realizar inspecciones visuales y térmicas en zonas peligrosas o inaccesibles, como torres de flare, tanques elevados, conductos y plataformas marinas, sin necesidad de andamiaje ni interrupción de la producción;
• Recopilar datos visuales, térmicos y ultrasónicos con alta precisión, que pueden integrarse en sistemas de IA o Digital Twin para su análisis y diagnóstico;
• Reducir drásticamente los riesgos humanos, evitando que los operadores entren en zonas con atmósferas explosivas, temperaturas extremas o riesgo de caída.

Además de los drones aéreos, también existen robots terrestres y submarinos, que se utilizan para inspeccionar el interior de tuberías, depósitos o infraestructuras sumergidas.

La combinación de movilidad autónoma, sensores avanzados y la integración con sistemas analíticos convierte a estas herramientas en una pieza clave para un mantenimiento inteligente y seguro.

Estrategias para adoptar el mantenimiento inteligente

La transición hacia un mantenimiento más inteligente y digital en el sector del petróleo y gas requiere algo más que la adquisición de tecnología. Requiere un enfoque estratégico que integre a las personas, los procesos y los sistemas de forma integrada. La implantación exitosa depende de la calidad de los datos recopilados, de la preparación de los equipos y de la capacidad de la organización para integrar nuevas herramientas en sus sistemas existentes, promoviendo una cultura de mejora continua e innovación.

Recopilación y calidad de los datos como base

La base del mantenimiento inteligente es la disponibilidad de datos fiables y relevantes. Sin datos de calidad, ni los algoritmos más avanzados pueden generar resultados útiles.

Las organizaciones deben garantizar:

• La instalación de sensores adecuados en los activos críticos, con capacidad para monitorizar variables como la vibración, la temperatura, la presión y el desgaste;
• Una infraestructura de comunicación robusta, que permita la recopilación y transmisión continua de datos, incluso en entornos remotos o extremos;
• Procesos de validación y limpieza de datos, asegurando que la información analizada sea coherente y representativa de la realidad operacional;
• Gobernanza de datos, con definición clara de responsabilidades, estándares y normas de acceso, garantizando la seguridad e integridad de la información.

La calidad de los datos determina el éxito del mantenimiento predictivo y de la automatización de las decisiones operacionales.

Formación de los equipos y gestión del cambio

La introducción de tecnologías inteligentes implica una transformación en el perfil y en las competencias de los equipos de mantenimiento. No basta con instalar sensores o algoritmos; es necesario preparar a las personas para una nueva forma de trabajar.

Esto implica:

• Formar a técnicos e ingenieros en análisis de datos, interpretación de diagnósticos automatizados y uso de herramientas digitales;
• Fomentar la colaboración entre áreas como TI, mantenimiento, operaciones e ingeniería, para garantizar el alineamiento en la implantación y uso de las tecnologías;
• Gestionar el cambio organizacional, abordando las resistencias y promoviendo una cultura de innovación y aprendizaje continuo;
• Involucrar a los equipos desde el inicio, garantizando que comprendan los beneficios del cambio y contribuyan activamente al éxito de la transformación.

Las tecnologías son solo facilitadoras — el verdadero impacto proviene de las personas que las utilizan.

Alianzas tecnológicas e integración de sistemas

Adoptar el mantenimiento inteligente requiere un enfoque colaborativo con socios especializados, no solo en tecnología, sino también en transformación digital y gestión del cambio organizacional. Esta transformación va más allá de la implementación de sensores o plataformas de IA — implica reconfigurar procesos, cultura y modelos de decisión.

Las empresas deben considerar:

• Seleccionar socios con experiencia en el sector del petróleo y gas, que comprendan los desafíos específicos de las operaciones industriales y los requisitos de seguridad, robustez y cumplimiento;
• Establecer colaboraciones con proveedores tecnológicos fiables, como integradores de sistemas, proveedores de IoT, plataformas de analytics, IA y Digital Twins, garantizando que las soluciones sean escalables, seguras e interoperables;
• Asegurar la integración entre los nuevos sistemas y las plataformas existentes, como SCADA, ERP, CMMS o sistemas de gestión de activos, evitando redundancias y creando un ecosistema digital cohesionado;
• Evitar los silos tecnológicos, optando por soluciones abiertas, con APIs bien definidas y capacidad de comunicarse con múltiples fuentes de datos y herramientas de gestión.

Además, es esencial contar con socios con competencias en transformación organizativa, que apoyen en la:

• Gestión del cambio cultural y operacional, preparando a los equipos para el nuevo modelo de trabajo y promoviendo el alineamiento entre las áreas técnicas y de negocio;
• Formación de los empleados, con programas de desarrollo de competencias digitales orientados al nuevo paradigma de mantenimiento;
• Revisión de procesos y gobernanza, ayudando a rediseñar flujos, responsabilidades e indicadores para maximizar el impacto del mantenimiento inteligente.

Estas alianzas — tecnológicas y estratégicas — son esenciales para garantizar que la transición hacia el mantenimiento inteligente no solo sea técnicamente viable, sino también sostenible e integrada en el modelo operacional de la organización.

Casos prácticos y resultados obtenidos

La transición hacia modelos de mantenimiento inteligente ya está en marcha en varias empresas del sector, con resultados concretos y medibles. Tecnologías como la inteligencia artificial, el IoT, los Digital Twins y los drones están siendo implantadas tanto en proyectos piloto como en operaciones a gran escala, aportando mejoras claras en la fiabilidad de los activos, la seguridad operacional y la eficiencia en el uso de los recursos.

Ejemplos prácticos de mantenimiento basado en datos en petróleo y gas

De forma general, los sistemas predictivos basados en IA pueden detectar patrones anómalos en sensores instalados en bombas, compresores y válvulas, evitando así paradas no planificadas. Por ejemplo, Shell monitoriza actualmente unos 10.000 equipos críticos mediante IA, lo que ha permitido reducir en un 35 % el tiempo de inactividad no planificada y recortar en un 20 % los costes de mantenimiento. También BP, en sus refinerías, logró una reducción del 25 % en los costes de mantenimiento gracias a la implementación de análisis predictivos basados en IA.

En cuanto al Internet of Things (IoT), este permite conectar sensores inteligentes en toda la planta y recopilar datos críticos de forma permanente (24/7). Shell, por ejemplo, instaló sensores inalámbricos en plataformas offshore para monitorizar en tiempo real variables como la presión y el caudal, que anteriormente se leían manualmente. Mientras que antes un operario tardaba unas dos horas en recopilar estas lecturas, ahora el sistema envía alertas automáticas únicamente cuando hay desviaciones relevantes. Esta monitorización continua ha liberado a los equipos para centrarse en intervenciones estratégicas y ha evitado daños importantes: en un caso concreto, el modelo digital detectó una válvula mal configurada, lo que evitó pérdidas de cientos de miles de dólares en reparaciones.

Pasando a los Digital Twins, estos crean réplicas virtuales exactas de los activos físicos, integrando datos de sensores, condiciones operacionales y modelos de ingeniería. Shell, al combinar gemelos digitales con IA, logró una reducción del 20 % en el tiempo de parada de los activos, generando un ahorro anual estimado en 2.000 millones de dólares. Además, alianzas tecnológicas permitieron a la empresa extender en 20 años la vida útil de una plataforma en el Mar del Norte, gracias a la simulación digital de la integridad estructural de los equipos. Estos casos demuestran cómo la geminación digital no solo optimiza los programas de mantenimiento —reduciendo el MTTR—, sino que también mejora el OEE y retrasa inversiones en nuevos activos.

Por otro lado, los drones autónomos y la robótica han acelerado las inspecciones y reparaciones, especialmente en entornos de difícil acceso. Chevron, por ejemplo, utiliza drones inteligentes para inspeccionar oleoductos y plataformas, recurriendo a visión por computador para detectar en tiempo real fugas o fallos estructurales. Con este enfoque, ha reducido significativamente la necesidad de inspecciones humanas en zonas de riesgo, acelerando la respuesta ante incidentes y disminuido las interrupciones operacionales.

Por su parte, Shell ha recurrido a la realidad aumentada (RA) con dispositivos como HoloLens en plataformas del Golfo de México. Mediante esta tecnología, inspectores en tierra pueden ver, en tiempo real, lo que el operario offshore está visualizando, eliminando la necesidad de desplazamientos en helicóptero. En uno de los casos, el uso de la RA evitó retrasos de varios días en una inspección del sistema de gas de la plataforma Ursa, liberando cientos de miles de dólares en valor de producción al permitir la reactivación rápida del pozo.

Impacto en los indicadores de rendimiento (OEE, MTTR, MTBF)

La introducción de estas soluciones tecnológicas tiene un impacto directo en los principales indicadores de rendimiento del mantenimiento:

• OEE (Eficiencia Global de Equipos): aumenta gracias a la reducción de fallos imprevistos y a la mejora en la disponibilidad de los activos;
• MTTR (Tiempo Medio de Reparación): disminuye, ya que la detección anticipada y la asistencia remota aceleran la respuesta de los equipos de mantenimiento;
• MTBF (Tiempo Medio entre Fallos): aumenta como resultado del mantenimiento predictivo y de una mayor estabilidad operacional;
• Costes de mantenimiento: se reducen significativamente gracias a la eliminación de intervenciones innecesarias, a una mejor gestión de repuestos y a la minimización de paradas no planificadas que requerirían reparaciones de emergencia o contratación de servicios externos.

En conjunto, estas mejoras se traducen en una operación más fiable, segura y eficiente, con menor impacto medioambiental, costes operacionales más controlados y mayor previsibilidad presupuestaria. Las organizaciones que adoptan estas prácticas de forma estructurada están ganando ventaja competitiva, al tiempo que avanzan hacia una gestión de activos más resiliente y sostenible.

El mantenimiento como ventaja competitiva en el sector del petróleo y gas y tendencias futuras

En un sector altamente competitivo, regulado y técnicamente exigente como el del petróleo y gas, el mantenimiento ha dejado de ser una función meramente operativa para convertirse en un elemento estratégico de generación de valor. Las empresas que invierten en tecnologías digitales e inteligencia artificial para modernizar sus modelos de mantenimiento logran reducir costes, aumentar la disponibilidad de los activos, mejorar la seguridad y mitigar riesgos medioambientales — beneficios que se traducen en una ventaja competitiva clara y sostenible.

El mantenimiento inteligente permite transformar datos en decisiones, capacitar a los equipos técnicos con herramientas digitales e intervenir en el momento oportuno, en lugar de reaccionar ante fallos costosos. A medida que los activos envejecen y los desafíos de la transición energética se intensifican, la capacidad de garantizar la fiabilidad operacional con eficiencia será un factor diferenciador en el rendimiento de las organizaciones.

De cara al futuro, destacan varias tendencias que seguirán moldeando el sector:

• Integración total entre IA, Digital Twins y plataformas de gestión de activos, creando ecosistemas conectados y autónomos;
• Automatización de inspecciones e intervenciones mediante robots y drones, reduciendo aún más el riesgo humano;
• Uso de realidad aumentada y virtual para formación, apoyo remoto y mantenimiento asistido;
• Crecimiento de modelos basados en datos en tiempo real, con capacidad de autoaprendizaje y mejora continua;
• Alineación con los objetivos ESG y de sostenibilidad, a través de operaciones más eficientes y con menor impacto medioambiental.

La transformación digital del mantenimiento no es solo una evolución tecnológica: es un cambio de paradigma que redefine la forma en que el sector gestiona sus activos, garantiza su resiliencia y se prepara para el futuro de la energía.