Manuel Rengifo Salas.

¿Qué retos se encuentran en la gestión de activos industriales?
La mayoría de las industrias tienen activos que están en etapa de madurez y con la necesidad de extender su vida útil, y además con tecnologías obsoletas que no permiten obtener datos del estado de salud de estos. Por otra parte, sufren la pérdida de base de conocimiento a raíz del cambio generacional. Por ello, sus principales desafíos son obtener e historizar datos de sus activos provenientes de variables de proceso y/o de condición que permitan interpretar el estado de salud de los activos mediante modelos que capturen la base de conocimiento. La tecnología digital avanzada, propia de la Industria 4.0, no es solo un objetivo, es una necesidad imperante, pues permite acceder a datos críticos de los activos, permitiendo tomar decisiones informadas y proactivas

¿Qué tendencias están emergiendo en este campo?
Hemos observado que el Asset Performance Management (APM) y la IA se están convirtiendo en pilares fundamentales para la gestión de activos, lo que apunta hacia una integración más profunda de tecnologías digitales y análisis predictivo, que permiten no solo monitorizar el estado actual de los activos, sino también predecir futuras fallas o necesidades de mantenimiento.

Esto redunda en una mejora significativa en la confiabilidad y disponibilidad de los activos, a la vez que optimizamos los costos operativos.

Además, el APM fomenta una cultura de mejora continua y aprendizaje en la organización, asegurando que nos mantengamos a la vanguardia en eficiencia operativa y sustentabilidad.

¿Cómo mejoran la gestión de activos de sus clientes?
Básicamente, nuestra contribución se centra en una combinación estratégica de innovación, experiencia y certificación. Además de resaltar nuestro compromiso con la excelencia y la eficiencia operativa, la integración de la norma ISO 55001 valida nuestro enfoque de alto nivel en la gestión de activos y nos posiciona como un socio estratégico capaz de implementar prácticas avanzadas de APM, con apoyo de la IA en la elaboración de modelos digitales, Machine Learning y Deep Learning.

¿Qué recomendaciones daría?
Mi principal recomendación es converger hacia la integración de las tecnologías de proceso con las herramientas de la ingeniería de mantenimiento, permitiendo así enriquecer el análisis del estado de salud de los activos. Este no solo mejora la eficiencia y transparencia en la gestión de activos, sino que también facilita la implementación de estrategias de mantenimiento predictivo, incluso prescriptivo, que son especialmente críticas en la era actual.

Además, es crucial que en proyectos Green Field se incorpore la perspectiva de mantenimiento desde la fase de ingeniería. Planificar con antelación permite desarrollar estrategias de mantenimiento predictivo bien fundamentadas, que se alinean con el diseño y operatividad del proyecto, asegurando así una gestión óptima desde el inicio. En este contexto, la IA juega un rol transformador, permitiendo el análisis y la optimización de la gestión de activos en tiempo real.

En Equans, apoyamos a nuestros clientes con soluciones integrales que abarcan desde el Diseño en Proyectos EPC hasta Operación y Mantenimiento, cubriendo áreas como mecánica, electricidad, instrumentación y control, HVAC y soluciones de integración digital. Buscamos empoderar a las empresas para que superen sus desafíos en la gestión de activos, garantizando la eficiencia, sostenibilidad y competitividad en el mercado.