Monitoreo basado en condición de activos críticos

El Monitoreo basado en condición (CBM) se ha convertido en un pilar esencial para garantizar la confiabilidad industrial y fortalecer la Gestión de Integridad de Activos en el sector energético. En un entorno donde los equipos operan bajo demanda elevada, variaciones térmicas, cargas dinámicas y ciclos continuos, anticiparse a una falla representa la diferencia entre la continuidad operativa y una parada costosa.

Hoy, gracias a sensores IoT, analítica avanzada y plataformas digitales, es posible supervisar activos en tiempo real, identificar comportamientos anómalos y tomar decisiones sustentadas. Bajo esta visión, el CBM impulsa la evolución hacia el mantenimiento inteligente.

¿Por qué el monitoreo basado en condición es crítico?

El sector energético e industrial opera bajo condiciones de alta exigencia. Un compresor detenido, una bomba que falla o una fuga en un ducto pueden generar pérdidas millonarias, riesgos operativos e impactos ambientales significativos. 

Por ello, la confiabilidad operacional se ha establecido como un pilar estratégico, no negociable. En este ecosistema de alto riesgo, los activos se enfrentan constantemente a mecanismos de daño complejos:

• Fatiga mecánica: Generada por ciclos de tensión y relajación.
• Corrosión acelerada: Interna o externa, vinculada a los fluidos transportados o al entorno.
• Vibraciones anómalas: Indicadores de desalineación o desbalance en equipos rotativos.
• Sobrecargas térmicas y fallas eléctricas: Que comprometen la integridad de aislamientos y componentes.
• Variaciones no planificadas en el proceso, con generación de perdidas millonarias 

Normas internacionales como ISO 55000 (Gestión de Activos) y API 580/581 (Inspección Basada en Riesgo) destacan que la información y los datos en tiempo real deben ser el motor fundamental del mantenimiento y la integridad. Aquí es donde la vigilancia basada en condición aporta la diferencia decisiva: convierte datos simples en decisiones predictivas de alto impacto.

¿Qué es el Monitoreo Basado en Condición? (CBM)

El seguimiento basado en condición operativa (CBM) es una estrategia de mantenimiento predictivo que utiliza el estado real del activo para decidir cuándo intervenir, evitando intervenciones por calendario.

Elementos del proceso CBM

• Sensorización y adquisición: Uso de sensores especializados que capturan las señales de degradación (vibración, temperatura, ultrasonido, presión, corrosión).
• Analítica avanzada: Algoritmos (a menudo basados en inteligencia artificial) que interpretan el comportamiento del activo y transforman la data en información legible.
• Gestión de alarmas: Definición de umbrales y alarmas establecidos bajo estándares de ingeniería (ejemplo: norma ISO 10816 para vibraciones) que alertan sobre desviaciones críticas.
• Predicción y diagnóstico: Modelado de la curva de deterioro para estimar el Tiempo Remanente de Vida Útil (RUL).
• Decisiones informadas: Generación de órdenes de trabajo precisas para evitar paradas no programadas.

El CBM se integra naturalmente al concepto de la Industria 4.0, donde los sistemas no son solo conectados, sino también inteligentes, capaces de retroalimentar y mejorar los modelos predictivos de forma autónoma.

Principios de supervisión condicionada al estado del activo

La efectividad del CBM se basa en principios de la física y la ingeniería que permiten diagnosticar fallas en sus etapas incipientes.

1. Principio de señales precursoras: Todo componente defectuoso genera señales de degradación. Las vibraciones anómalas, los cambios térmicos inusuales, el ruido ultrasónico o las variaciones eléctricas suelen preceder y advertir sobre una falla.
2. Principio de la tendencia observable (Curva P-F): El deterioro nunca ocurre de forma repentina sin dejar rastro. La degradación es un proceso que se puede registrar, medir y, crucialmente, modelar en el tiempo.
3. Principio de la anticipación por medición: La ventana de oportunidad para la anticipación es directamente proporcional a la calidad, frecuencia y fidelidad de los datos. Medir con rigor, es anticipar la intervención.
4. Principio del valor agregado: El valor estratégico no reside en el sensor en sí mismo, sino en el análisis y el diagnóstico predictivo que transforma los datos crudos en decisiones de ingeniería.
5. Principio de oportunidad: La fiabilidad operativa está garantizada por la información oportuna. El costo de una única falla imprevista excede con creces la inversión de años en un sistema de Monitoreo inteligente basado en condición.

Tecnologías en el Monitoreo Basado en Condición

La evaluación continua del estado del activo es un sistema multitecnológico que utiliza distintas herramientas para evaluar equipos y tuberías desde variadas perspectivas, lo que eleva la precisión del diagnóstico predictivo.

Análisis de vibraciones

El análisis vibracional es la técnica más usada en compresores, bombas, turbinas y equipos rotativos. Permite detectar:

• Desbalance.
• Desalineación.
• Holguras.
• Eodamientos deteriorados.
• Problemas en engranajes.

La imagen espectral del análisis de frecuencias de la vibración muestra la causa raíz de la falla:

• Ejemplo: Una vibración con una frecuencia igual a la velocidad de giro (1X) suele indicar desbalance, mientras que frecuencias múltiples de la velocidad de giro (2X, 3X) indican desalineación.

Termografía infrarroja

Mediante el uso de la técnica de Termografía de Infrarrojo es posible visualizar anomalías térmicas :

• Puntos calientes eléctricos.
• Fricción excesiva.
• Bloqueo de flujo.
• Fallas en aislamiento térmico.
• Problemas en conexiones y arrancadores.

Ejemplo: Un punto caliente en un panel eléctrico indica una conexión floja o una sobrecarga; en un rodamiento, indica fricción excesiva o falla de lubricación.

Este método es ideal para inspecciones rápidas y análisis comparativos.

Sensores ioT y telemetría Industrial (Monitoreo Digital)

La tecnología IoT permite el monitoreo remoto y en tiempo real de miles de variables: vibraciones globales, corrosión en tuberías, presión, temperatura y fugas acústicas. Las redes inalámbricas, de fácil instalación, cubren grandes unidades de proceso sin depender del costoso cableado tradicional.

Ultrasonido avanzado para CBM

Mediante la aplicación del ultrasonido es posible la detección de diferentes fallas.:

• Fugas de vapor y aire comprimido.
• Fricción interna.
• Problemas de lubricación.
• Arcos eléctricos.
• Deterioro mecánico.

Su sensibilidad lo hace ideal para mantenimiento inteligente:

• Ejemplo: Detecta con gran precisión fugas de aire comprimido o vapor (identificables por el sonido de alta frecuencia) o fricción interna en etapas muy tempranas de un rodamiento, a menudo antes de que la vibración de baja frecuencia lo revele.

CBM aplicado a tuberías (Gestión de Integridad)

En ductos y líneas de proceso se emplean:

• EMAT.
• Corrosion probes.
• Sensores de hidrógeno.
• Medición de pérdida de espesor por corrosión en línea.
• Emisión acústica para detectar fuga o grietas activas.

En ductos y líneas de proceso estáticas, el CBM se enfoca en la corrosión y el agrietamiento:

• Técnicas: Se emplean corrosion probes (sondas de corrosión), medición de pérdida de espesor en línea, y la Emisión Acústica (Acoustic Emission), que escucha los chasquidos microscópicos generados por el crecimiento de grietas o corrosión activa en tiempo real.

Integración de sistemas (Monitoreo digital + CMMS + EAM)

La información del CBM debe transformarse en acción. Los sistemas Computerized Maintenance Management System y las plataformas EAM (Enterprise Asset Management) se integran con la vigilancia en línea digital para generar:

• Órdenes de trabajo automáticas basadas en el umbral de riesgo.
• Análisis de tendencia para priorizar intervenciones.
• reportes inteligentes.
• Conectividad con modelos predictivos para refinar las estimaciones de RUL.

Beneficios del CBM en la confiabilidad operacional

La implementación del control predictivo del estado del activo previene fallas, y redefine la economía de la operación.

Beneficio clave	Impacto cuantificable	Explicación para el lector
Reducción de fallas inesperadas	30–50 % de disminución.	Al intervenir con anticipación (Mantenimiento Predictivo), se eliminan las fallas catastróficas.
Optimización de la vida útil	Maximiza la operación del componente.	Se evita la sustitución de piezas que aún están sanas (sobre mantenimiento), usando el activo hasta el final de su ventana segura.
Aumento de la seguridad	Disminuye riesgos operativos.	La detección de problemas críticos (fugas, sobrecalentamiento) protege al personal y al medio ambiente.
Mejor planificación	Intervenciones más cortas y precisas.	Las paradas son planificadas, los repuestos están listos (Just inTime), reduciendo costos logísticos y de mano de obra.
Integridad de tuberías	Monitoreo continuo del riesgo.	Las técnicas CBM (como la emisión acústica o los corrosion probes) refuerzan la Gestión integral de tuberías.

Las industrias que implementan CBM experimentan una mejora inmediata en su fiabilidad operacional.

Tabla comparativa: CBM vs Preventivo vs Predictivo

Estrategia	¿Cómo funciona?	Ventajas	Limitaciones
Preventivo	Intervención por calendario	Simple, estándar	Puede intervenir antes o después de lo necesario
Predictivo	Predice tendencia con modelos	Alta precisión	Requiere datos históricos
Monitoreo basado en condición (CBM)	Mide la condición real para decidir	Intervenciones exactas, menos fallas	Requiere sensores y análisis continuo

El CBM es la estrategia más alineada con confiabilidad operacional e Industria 4.0.

Caso de éxito: Penspen y el CBM en activos críticos

Penspen, como empresa aliada de Inspenet y referente internacional en ingeniería, integridad y Gestión de ductos, ha demostrado el valor transformador del Condition-Based Monitoring aplicado a infraestructuras críticas. Su experiencia internacional de Penspen proporciona un ejemplo claro del valor que ofrece la inspección inteligente como parte del Monitoreo basado en condición. 

Uno de los casos más representativos tuvo lugar en un oleoducto de 57 km y 42 pulgadas de diámetro en Indonesia, donde el operador enfrentaba incertidumbre sobre el estado real de la tubería a los pocos meses de puesta en servicio.

Para evaluar su condición, Penspen aplicó una inspección interna avanzada tipo Smart Pig Fingerprint, capaz de capturar miles de señales de pérdida de metal con una resolución muy superior a técnicas tradicionales. El resultado reveló un hallazgo crítico:
más de 41.462 indicaciones internas compatibles con corrosión temprana, distribuidas en varios tramos del ducto.

Ante esta evidencia, el equipo de integridad determinó que 10 segmentos no cumplían los requisitos de ASME B31.G, por lo que fueron reemplazados de inmediato para garantizar la operación segura. Una investigación posterior identificó la causa raíz:
la corrosión no se originó en servicio, sino durante el transporte y almacenamiento de las tuberías, antes de la construcción del ducto.

Este caso demostró dos elementos clave:

• La inspección inteligente ofrece un nivel de detalle imposible de obtener con métodos convencionales.
• Los datos de condición permiten decisiones tempranas y precisas, evitando fallas mayores y conflictos contractuales posteriores.

En términos prácticos, Penspen logró convertir datos complejos en una estrategia clara de integridad, reforzando la seguridad operativa y validando que el sistema, una vez intervenido, estaba apto para operar conforme al diseño original.

Conclusión del caso: Este escenario real evidencia cómo el Condition-Based Monitoring es esencial para identificar riesgos ocultos, validar hipótesis de fallo y fortalecer la Gestión de Integridad en ductos críticos.

Perspectiva experta: Penspen en la era del CBM

Durante su participación en el congreso AMPP 2025 en Nashville, Peter O’Sullivan, director ejecutivo de Penspen, compartió la visión estratégica y la evolución de la compañía en un momento crucial para el sector energético. Con más de 70 años de trayectoria, Penspen reafirma su compromiso con una infraestructura energética más segura, sostenible y alineada con los retos de la transición energética.

En una entrevista exclusiva para Inspenet TV, O’Sullivan destacó cómo la digitalización, los modelos predictivos y la gestión avanzada de datos están redefiniendo la integridad de activos. Subrayó que las soluciones de Penspen, en especial sus plataformas digitales como THEIA, se fundamentan en principios clave del Condition-Based Monitoring: monitoreo continuo, análisis inteligente y toma de decisiones basada en evidencia.

Su visión confirma que el futuro de la confiabilidad industrial depende de ecosistemas integrados donde el CBM, IoT y la ingeniería avanzada trabajan en conjunto para anticipar fallas y optimizar la operación de activos críticos. 

Penspen líder en transición energética con digitalización, THEIA e innovación

CBM y su relación con la gestión moderna de integridad

El diagnóstico predictivo del equipo es una pieza clave en el ecosistema de integridad industrial:

• RBI (Risk-Based Inspection)
• FI (Fitness for Service)
• Programas de integridad de activos
• ISO 55000 – Gestión de activos
• API 580/581 – Riesgo por probabilidad de falla

Los datos provenientes del CBM alimentan directamente:

• Matrices de riesgo.
• Planes de inspección.
• Análisis de vida remanente.
• Reducción de costos de mantenimiento.

El CBM es la evolución natural del mantenimiento predictivo tradicional.

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El futuro del monitoreo: Mantenimiento inteligente

La implementación del mantenimiento inteligente en el control predictivo del estado del activo avanza hacia la completa automatización y la inteligencia artificial (IA):

• Inteligencia Artificial y Machine Learning: Modelos avanzados que no solo detectan patrones de falla ya conocidos, sino que aprenden patrones de fallo nuevos o específicos del activo, mejorando continuamente la precisión.
• Edge Computing: Procesamiento de datos en el sensor o cerca de él para permitir decisiones instantáneas sin necesidad de enviar toda la información a la nube.
• Gemelos Digitales (Digital Twins): Réplicas virtuales de equipos y tuberías que simulan el deterioro y prueban escenarios de mantenimiento antes de realizar la intervención física.
• Mantenimiento Prescriptivo: La etapa más avanzada. El sistema no solo predice la falla, sino que recomienda la acción correctiva óptima de forma automática.

El mantenimiento abandona su naturaleza reactiva y predictiva para volverse prescriptivo, automático y continuo, siendo el CBM el catalizador de esta transformación.

Conclusiones

El monitoreo basado en condición se ha convertido en la herramienta más poderosa para garantizar la confiabilidad, integridad y sostenibilidad de los activos industriales. Su capacidad para transformar datos operativos en decisiones predictivas permite anticipar fallas, optimizar recursos y proteger la continuidad del negocio con seguridad.

Aliados tecnológicos como Penspen demuestran que el CBM no es una tendencia: es la base del mantenimiento inteligente y la pieza central en la integración de IoT, analítica avanzada e Industria 4.0.

En la transición hacia operaciones más seguras y eficientes, el CBM representa el camino más sólido para alcanzar una integridad de activos confiable, conectada y preparada para el futuro.

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Este artículo forma parte de la línea editorial de Inspenet, media partner oficial de eventos globales como GASTECH, API, AMPP, SLOM y otros.

Referencias

1. Linton, Leon; “Condition-Based Monitoring and Maintenance: State of the Art Review”, Applied Sciences, Vol. 12, No. 2 (2022).
2. Yodoa, Nita; Afrina, Tanzina; Yadava, Om P.; et al., “Condition-based monitoring as a robust strategy towards sustainable and resilient multi-energy infrastructure systems”, International Journal of Distributed Energy Resources, Vol. S1, pp. 170-189 (2022).
3. Zhang, Li; “Operation Condition Monitoring for Pipeline”, Capítulo en Advanced Intelligent Pipeline Management Technology, Springer Link (2023).
4. Normativa ISO 55000 – Gestión de Activos. ISO 55000:2014 – Asset management — Overview, principles and terminology
5. API 580 / API 581 – Inspección basada en riesgo (RBI). API Recommended Practice 580 – Risk-Based Inspection, 3rd Edition (2016)
   

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