Revisión sistemática de metodologías de mantenimiento de oleoductos basadas en Industria 4.0
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Date
2022
Authors
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Publisher
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Producción y Operaciones Industriales
Abstract
The fourth industrial revolution was a milestone at the industrial level. It forced most
industries to evolve technically and for their collaborators to prepare and advance
together with technology; the oil industry was no exception. It develops its activities in dangerous and dynamic environments and needs to protect its human resources,
equipment and infrastructure. This article presents a scoping review, based on the
PRISMA guidelines, of pipeline maintenance methodologies based on industry 4.0.
From the first collection of 123 articles from prestigious databases such as
SpringerLink, MDPI, Scopus, IEEEXplore and ACM, a final sample of 31 articles was
obtained. Here, technologies that enhance preventive and predictive maintenance
systems are discussed. The results show that predictive maintenance compared to
preventive maintenance has a percentage difference in upkeep time optimization of
38% in the last five years. This difference was corroborated with a T-Student for
independent samples, with a significance of 0.023. Likewise, the most used
technologies were analyzed, with artificial intelligence standing out with 45.16%.
Description
La cuarta revolución industrial fue un hito a nivel industrial, obligó a la mayoría de
industrias a que evolucionen técnicamente y a que sus colaboradores se preparen y
avancen conjuntamente con la tecnología. La industria petrolera no fue la excepción,
debido a que trabajan en ambientes peligrosos y dinámicos, tuvieron la necesidad de
proteger a su recurso humano, equipos e infraestructura. Este artículo presenta una
scoping review, basado en las guías PRISMA, de metodologías de mantenimiento de
oleoductos basadas en industria 4.0. De una primera recolección de 123 artículos de
prestigiosas bases de datos como SpringerLink, MDPI, Scopus, IEEEXplore y ACM,
se obtuvo una muestra final de 31 artículos, en los cuales se habla de tecnologías que
potencializan sistemas de mantenimiento preventivo y predictivo. Los resultados
muestran que en los últimos cinco años el mantenimiento predictivo posee una diferencia porcentual de optimización de tiempos de mantenimiento del 38% con
respecto al mantenimiento preventivo. Esto se lo corroboro con un T-Student para
muestras independientes, en el cual se obtuvo una significancia de 0.023. Asimismo,
se analizaron las tecnologías más empleadas, sobresaliendo la inteligencia artificial
con un 45.16%.
Keywords
INDUSTRIA DEL PETRÓLEO, MANTENIMIENTO 4.0, MANTENIMIENTO PREDICTIVO, INTELIGENCIA ARTIFICIAL