Desde noviembre del año 2014, el barril de petróleo se mantiene por debajo del umbral de los U$D80 (según un informe de macrotrends*) y los expertos afirman que continuará así por varios años. Esto vuelve los márgenes de ganancia más acotados y la solución a largo plazo no es recortar gastos, sino adaptarse al cambio, optimizar procesos, mejorar la eficiencia operacional y transformarse en un productor competitivo frente a la nueva realidad del mercado.
Hace casi ya dos décadas que surgió el concepto de Internet de las Cosas, el cual refiere a la posibilidad de objetos cotidianos a conectarse a internet para ser monitoreados y controlados de forma remota. El paso del tiempo y la evolución tecnológica se encargaron de hacer crecer su popularidad. Hoy nos encontramos en un mundo sumergido en este concepto con cada vez más y más dispositivos conectados a internet que reportan datos o son utilizados para tomar acciones frente a eventos.
Este concepto, actualmente se puede trasladar a un escenario mucho más grande y complejo, surgiendo así el IIoT (Industrial Internet of Things), que es simplemente una vertical más industrial del ya conocido término. Es fácil ver las ventajas de introducir el IIoT en el mercado de Oil & Gas: el monitoreo remoto en tiempo real permite responder con celeridad ante imprevistos en lugares remotos, inseguros y de difícil acceso reduciendo tiempo no productivo al mismo tiempo que disminuye los riesgos de seguridad y salud del personal.
Ahora bien, el monitoreo remoto y la posibilidad de tomar acciones a distancia ha sido uno de los propósitos básicos de IoT desde hace años. Si bien se han incorporado nuevos sensores, drones de monitoreo, redes de comunicación dedicadas y demás tecnologías, el objetivo parece ser siempre el mismo, entonces ¿qué ha cambiado con el tiempo? La respuesta está en que no basta sólo con tener los datos, si no en qué hacer con ellos y cómo sacarles provecho. Es decir que la respuesta está en la combinación de volumen de datos que genera IoT, su complejidad y velocidad de crecimiento (Big Data) más la capacidad de análisis que pueden brindar las nuevas técnicas de Machine Learning -rama de la inteligencia artificial dedicada a la utilización de modelos matemáticos complejos para que una computadora logre aprender de datos ingresados- .
Hoy en día toda esta información puede ser sumamente valiosa para la gestión dentro de un pozo petrolero o refinería, ya que puede servir para realizar mantenimiento predictivo y preventivo de equipos, anticiparse a posibles fallas y reducir el tiempo no productivo a valores antes inalcanzables. Incluso pueden evitarse costos sustanciales de reparación y mantenimiento, obtener una visión más precisa de la utilización de recursos físicos y energéticos y fomentar un consumo más sustentable de estos. Esto también puede prevenir la ocurrencia de derrames de petróleo y otros accidentes, reduciendo el impacto ambiental y la huella de carbono.
Por todo esto, la incorporación del IIoT en Oil & Gas podría mejorar su eficiencia operacional y permitiendo su crecimiento a largo plazo. Es muy posible que estas tecnologías se vuelvan cada vez más necesarias para que la industria de Oil & Gas se mantenga competitiva en el mercado en un futuro no muy lejano.
