El tiempo de inactividad no planificado cuesta a las refinerías de LATAM cientos de miles de dólares por hora. Sin embargo, el 85% de los operadores siguen confiando en las inspecciones manuales, que tardan semanas en completarse y, a menudo, pasan por alto las primeras señales de advertencia. ¿Cuál es el resultado? Fallos descubiertos demasiado tarde, paradas de emergencia y costos operativos en aumento vertiginoso.

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Cuando un compresor falla inesperadamente en México o Brasil, no se trata solo de una multa de mantenimiento: se pierde medio millón de dólares en cuestión de horas. Lo que está en juego para pasar del mantenimiento reactivo al predictivo no podría estar más claro.

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El cambio predictivo

En lugar de enviar a los inspectores a las zonas peligrosas con portapapeles y tarjetas SD, los sistemas autónomos tipo dron in-a-box capturan datos de alta resolución sobre chimeneas, tanques y estanterías para tuberías a diario. Los módulos Edge AI procesan las imágenes in situ y detectan la corrosión, las fugas o el sobrecalentamiento en tiempo real, lo que reduce los costos de transmisión hasta 5 veces. La información se transfiere directamente a los sistemas de gestión de activos existentes, por lo que los equipos de mantenimiento actúan antes de que se produzcan fallos.

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Prueba de LATAM

• Pampa Energía (Argentina): Como se demuestra en el despliegue de nuestra central térmica, los drones autónomos ya han acortado los ciclos de inspección y reducido el riesgo en las operaciones de energía en toda la región.
• Anglo American (Perú): A los líderes mineros les gusta Anglo American en Perú ya están escalando los flujos de trabajo predictivos con la automatización compatible con FlytBase, lo que demuestra que el modelo funciona a escala de nivel 1.
• Socios regionales: UAV Latam, Drone Store Chile, Runco y Walross están ayudando a los operadores a implementar un monitoreo predictivo adaptado a las realidades de LATAM.

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Estos proyectos muestran que la IA predictiva no es una visión lejana, sino que está dando resultados en los sectores energético y minero de Latinoamérica. Las refinerías son el siguiente paso natural.

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Qué ofrecen FlytBase y Verkos

La plataforma Verkos AI de FlytBase está diseñada para hacer que las operaciones predictivas sean reales para las refinerías:

• Inteligencia predictiva: La IA detecta la corrosión, la contaminación por polvo y la degradación de los equipos antes de que provoquen tiempos de inactividad.
• Automatización del cumplimiento: Informes generados en minutos, alineados con los estándares API 6A y 14C.
• Integración perfecta: Funciona con CCTV, sensores de IoT y sistemas empresariales existentes, sin necesidad de arrancar y reemplazar. Para ver los flujos de trabajo específicos de cada refinería, consulta nuestra soluciones de petróleo y gas.
• Eficiencia de costes: La IA perimetral procesa el vídeo de forma local, lo que reduce los gastos operativos y, al mismo tiempo, ofrece alertas en tiempo real.

ROI para los líderes de refinería

Los primeros despliegues en las operaciones energéticas de LATAM muestran:

• Reducción del tiempo de inactividad: Hasta un 30% menos de interrupciones.
• Ahorros en inspección: Reducción de los costos de inspección entre un 40 y un 60%.
• Velocidad: Informes 30 veces más rápidos (10 minutos frente a 5 horas).
• Seguridad: Menos horas de trabajo en zonas peligrosas, como las antorchas y los parques de tanques.

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No se trata de ganancias teóricas, sino de resultados medibles de organizaciones que ya ejecutan flujos de trabajo predictivos.

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Toma medidas

Los competidores en minería y energía en Latinoamérica ya están demostrando que el monitoreo predictivo funciona. Las refinerías que retrasan el proceso corren el riesgo de quedarse atrás en materia de seguridad, eficiencia y control de costos.

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Reserve una demostración privada de Verkos AI y compare sus operaciones con los despliegues predictivos de Anglo y Pampa Energía. Vea de primera mano cómo la supervisión autónoma puede reducir el tiempo de inspección en un 90% y evitar paradas costosas.