En el marco del AMPP Annual Conference + Expo 2026, Rohan Patel, Founder & CEO de AsInt, expuso cómo la compañía está abordando uno de los grandes desafíos del sector industrial: convertir los datos de inspección en decisiones operativas claras. Desde su experiencia en oil and gas y otros sectores industriales, Patel explicó cómo la inspección basada en riesgo evoluciona gracias a la integración de datos, procesos y herramientas digitales.
AsInt se define como una empresa tecnológica centrada en la integridad de activos en la era digital. Su actividad abarca sectores como oil and gas, petroquímica, química especializada, farmacéutico y semiconductores, donde la gestión de activos críticos requiere precisión y trazabilidad.
Así mismo, la compañía desarrolla soluciones que siguen estándares industriales y que permiten a las organizaciones modernizar sus sistemas. Este enfoque se apoya en proyectos de transformación digital, especialmente en entornos SAP, donde muchas empresas están migrando de versiones tradicionales a S/4HANA.
De este modo, AsInt sitúa el dato en el centro de todas las operaciones, construyendo aplicaciones que funcionan como capas sobre una arquitectura basada en información estructurada.
Uno de los principales problemas que enfrentan las compañías industriales es la fragmentación de sistemas. Tradicionalmente, plataformas como EAM, ERP y APM operan de forma separada, lo que genera inconsistencias y dificulta la toma de decisiones.
En este sentido, Rohan Patel destacó que muchas organizaciones gestionan múltiples procesos sin conexión directa entre ellos. Esta falta de integración limita el valor de la inspección basada en riesgo, ya que los datos no fluyen de forma eficiente hacia las áreas operativas.
Además, la ausencia de consistencia en los datos impacta directamente en la planificación del mantenimiento y en la gestión de costes. Como resultado, las decisiones pueden basarse en información incompleta o desactualizada.
Frente a este escenario, AsInt propone una arquitectura basada en datos maestros. Según Patel, todas sus aplicaciones son “master data driven”, lo que significa que operan sobre una base sólida de información centralizada.
En concreto, la compañía desarrolla aplicaciones nativas dentro del ecosistema SAP, lo que elimina la necesidad de conectores externos. Esta integración permite acceder directamente a datos clave como órdenes de trabajo, notificaciones y costes.
Así mismo, esta aproximación facilita una visión unificada de los activos y de sus condiciones operativas. Al trabajar sobre un data lake estructurado, las aplicaciones pueden mantener la consistencia y la precisión en grandes volúmenes de información.
Por tanto, la integración no solo mejora la eficiencia técnica, también habilita una toma de decisiones más coherente en toda la organización.
En el núcleo de la propuesta de AsInt se encuentra la evolución de la inspección basada en riesgo. Tradicionalmente, los modelos RBI se centran en el análisis y la planificación, pero no siempre se conectan con la ejecución.
Sin embargo, AsInt introduce un modelo de riesgo adaptable que permite aplicar distintos estándares como API 580 o API 581 en múltiples industrias. Este enfoque amplía el alcance del RBI más allá del oil and gas.
A continuación, la plataforma integra datos de inspección, información CML y mecanismos de daño dentro de un flujo de trabajo completo. Esto permite pasar de la evaluación del riesgo a la generación de acciones concretas.
De hecho, el sistema no se limita a identificar problemas. También conecta con procesos como la generación de notificaciones, la creación de órdenes de trabajo y la planificación de costes. Así, las organizaciones pueden cerrar el ciclo entre análisis y ejecución.
La inteligencia artificial juega un papel cada vez más relevante en las soluciones de AsInt. Aunque el sector aún está explorando su adopción, la compañía ya ha integrado capacidades de AI en varias de sus aplicaciones.
Por ejemplo, una de las funcionalidades permite aplicar automáticamente mecanismos de daño según estándares como API 571. Esto reduce la dependencia de procesos manuales y mejora la consistencia en la evaluación.
Además, AsInt ha desarrollado herramientas de reconocimiento de imágenes que permiten a los inspectores capturar fotos en campo y obtener información sobre posibles daños. Esta capacidad facilita decisiones más rápidas y mejor fundamentadas.
Así mismo, la AI contribuye a mejorar la productividad de los equipos, ya que proporciona herramientas que apoyan su trabajo diario sin reemplazar su experiencia.
Aunque el oil and gas sigue siendo el principal mercado de AsInt, la compañía está ampliando su presencia en otros sectores. En particular, industrias como la farmacéutica y los semiconductores están mostrando una creciente demanda de soluciones avanzadas de integridad de activos.
En este contexto, la experiencia acumulada por el equipo fundador permite adaptar las soluciones a distintos entornos industriales. El modelo de riesgo adaptable facilita esta expansión al poder ajustarse a diferentes estándares y necesidades.
Así, AsInt refuerza su posicionamiento como proveedor tecnológico capaz de operar en múltiples sectores sin perder especialización.
Finalmente, la propuesta de AsInt pone el foco en conectar todos los elementos del ciclo de vida del activo. Desde la captura de datos hasta la ejecución de mantenimiento, la compañía busca eliminar barreras y mejorar la coherencia operativa.
En palabras de Rohan Patel, el objetivo es ir más allá de identificar problemas y centrarse en qué acciones se deben tomar a continuación. Esta visión convierte la inspección basada en riesgo en una herramienta práctica para la gestión diaria.
Así, la combinación de datos, integración en SAP y capacidades de inteligencia artificial define un enfoque que responde a las necesidades actuales del sector industrial.
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Fuente: Inspenet.
