Revisión sistemática de metodologías de mantenimiento de oleoductos basadas en Industria 4.0

dc.contributor.advisorGarcía Sánchez, Marcelo Vladimir
dc.contributor.authorLópez Vargas, Nancy Fabiola
dc.date.accessioned2022-10-21T15:18:22Z
dc.date.available2022-10-21T15:18:22Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionLa 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%.es_ES
dc.description.abstractThe 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%.es_ES
dc.identifier.urihttps://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/36885
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Producción y Operaciones Industrialeses_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectINDUSTRIA DEL PETRÓLEOes_ES
dc.subjectMANTENIMIENTO 4.0es_ES
dc.subjectMANTENIMIENTO PREDICTIVOes_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_ES
dc.titleRevisión sistemática de metodologías de mantenimiento de oleoductos basadas en Industria 4.0es_ES
dc.typemasterThesises_ES

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