Matt Gentzel, Anantharaman Shankar , Bill McDonnell y Diego Giraldez. Mc Kinsey, junio 2024.
Las refinerías de petróleo en América del Norte y en todo el mundo están bajo presión. Las condiciones cambiantes del mercado, las regulaciones ambientales cada vez más estrictas, los costos más altos y la necesidad continua de gasto de capital están impulsando un cambio en la dirección estratégica.
Con el impulso en el espacio de los combustibles renovables, la industria petrolera busca convertir las refinerías existentes para producir diésel renovable (RD) y combustible de aviación sostenible (SAF) modificando sus procesos de hidrotratamiento y separación. Estas conversiones suelen ser más rápidas y rentables que la construcción de instalaciones totalmente nuevas de producción de combustibles renovables. Sin embargo, construir el caso de negocio para convertir una refinería es complejo y desafiante, y convincente sólo para unas pocas docenas de refinerías.
La experiencia en la industria de la refinación ha demostrado que eliminar cuellos de botella o aumentar la capacidad de las refinerías existentes puede ser más económico que construir nuevas instalaciones desde cero. Como resultado, si bien la capacidad general de las refinerías de EE. UU. ha aumentado con el tiempo, el número total de refinerías en funcionamiento ha disminuido
Confianza en las refinerias
Con las interrupciones no planificadas de las refinerías en su punto más alto de todos los tiempos, los fundamentos de confiabilidad siguen siendo críticos para capturar oportunidades de mercado, mientras que las herramientas digitales pueden desbloquear un mayor impacto.
Los problemas de confiabilidad de las refinerías han impactado los precios de los productos en los últimos tiempos, y el problema actual de la confiabilidad está creando desafíos y oportunidades para las refinerías.
A medida que la industria en general continúa luchando contra interrupciones no planificadas, las refinerías pueden invertir para mejorar la confiabilidad y capturar valor. Los operadores pueden hacer esto renovando los procesos fundamentales y utilizando herramientas digitales, como la IA generativa (gen AI), para impulsar mayores mejoras en sus sistemas.
En este artículo, exploramos algunos de los procesos y herramientas digitales que pueden permitir a los operadores avanzar en sus sistemas de confiabilidad y desbloquear valor, comenzando por lo fundamental.
Las paradas no planificadas de las refinerías crean oportunidades para que los operadores confiables capturen margen
Los acontecimientos externos importantes a menudo provocan aumentos repentinos en los precios de los productos, como cuando la tormenta invernal Uri provocó interrupciones en las refinerías en todo Estados Unidos entre diciembre de 2021 y enero de 2022 (Anexo 1).
Exhibición 1
Sin embargo, estos eventos externos a menudo ocultan problemas de confiabilidad subyacentes en toda la industria, como se hizo evidente en el verano de 2023. Durante este período, los precios de los productos aumentaron repentinamente, a pesar de la falta de inclemencias climáticas importantes. Durante este período, varias refinerías de petróleo de América del Norte experimentaron pérdidas de contención y fallos inesperados de las unidades, lo que apunta a posibles pérdidas de producción relacionadas con la confiabilidad.1
Los mercados respondieron rápidamente a estos cortes no planificados, lo que resultó en un aumento de aproximadamente el 75 por ciento en los márgenes máximos en comparación con el mínimo estacional del mismo año. Las fisuras de productos mostraron aumentos de precios de entre 6 y 12 dólares por barril durante estas interrupciones.
Nuestro trabajo con refinerías sugiere que las oportunidades de pérdida de ganancias relacionadas con la confiabilidad pueden oscilar entre $ 20 millones y $ 50 millones por año para las refinerías de tamaño mediano al comparar las de desempeño medio con las del cuartil superior. Una estimación conservadora indica que el valor del aumento del mercado durante estas interrupciones para una refinería de 200 kilobarriles por día en la costa del Golfo de EE. UU. podría estar entre $ 6 millones y $ 12 millones durante un solo mes, simplemente por tener mejores procesos de confiabilidad y rendimiento que sus pares. Para una refinería con conocimientos comerciales y mejor posicionada para aprovechar las oportunidades de captura de márgenes, el valor de mejorar el rendimiento de la confiabilidad probablemente sea aún mayor.
También existen posibles ahorros de costos debido a los efectos colaterales de una mayor confiabilidad, como un menor gasto en reemplazo de equipos y una menor necesidad de contratistas de mantenimiento.
Establecer fundamentos sólidos de confiabilidad no es fácil, pero es fundamental para el éxito.
Crear y mantener un programa de confiabilidad de primer nivel es difícil y muchas refinerías no han hecho lo suficiente para fortalecer las prácticas básicas de confiabilidad.
Los procesos de confiabilidad efectivos deben estar integrados en las prácticas de diseño y mantenimiento de equipos, y requieren una ejecución consistente a lo largo del tiempo. Para tener éxito, los programas de confiabilidad deben estar respaldados por una cultura de propiedad en todas las funciones y niveles organizacionales (Anexo 2).
Anexo 2
Los cuatro fundamentos de la confiabilidad
En nuestro trabajo en la industria, observamos que los operadores altamente confiables se centran en cuatro palancas de confiabilidad fundamentales: estrategias de activos, estado y monitoreo de activos, operaciones confiables y ejecución de mantenimiento. Estas palancas definen qué hacer, cuándo hacerlo y cómo hacerlo.
Estrategias de activos: Es esencial determinar la estrategia de mantenimiento adecuada para todos los activos en una refinería o en una flota de refinerías. Estas estrategias se definen comprendiendo las vulnerabilidades y los riesgos de un sistema y luego realizando un análisis de modos y efectos de fallas (FMEA) para equipos críticos. Estos riesgos a nivel del sistema y específicos del equipo informan las tareas preventivas, tanto durante las interrupciones como durante las operaciones normales. Luego se pueden realizar análisis para comprender qué alcance será el más eficaz para reducir el riesgo de falla y, por lo tanto, priorizar la inversión, en función de compensaciones costo-beneficio o cálculos de retorno de la inversión.
Monitoreo y estado de los activos: capturar datos de confiabilidad de alta calidad es fundamental para rastrear el éxito de las estrategias de mantenimiento. Registrar datos de tasa de fallas para equipos críticos y tener una base de datos de órdenes de trabajo integral son elementos clave para un programa de confiabilidad de primer nivel. Los sensores de monitoreo inalámbricos más avanzados y rentables son cada vez más frecuentes, lo que facilita cada año la recopilación de datos de confiabilidad. Los datos de alta calidad sobre el estado de los activos permiten a los operadores implementar un monitoreo basado en la condición en lugar de enfoques de mantenimiento preventivo basados en el tiempo o el uso.
Operaciones confiables: para garantizar la confiabilidad, los operadores pueden concentrarse en establecer y cumplir ventanas operativas confiables, monitorear el equipo y realizar rondas de operadores para identificar condiciones anormales, mientras siguen los procedimientos operativos para evitar o gestionar perturbaciones.
Ejecución del mantenimiento: la ejecución de alta calidad de las actividades de mantenimiento en el campo es fundamental para lograr los beneficios establecidos en una estrategia de activos. La fuerza laboral de mantenimiento típica en una refinería opera con tiempos de entrega rápidos, prioridades cambiantes y con una larga lista de trabajos pendientes en todos los aspectos críticos de los equipos. Los líderes de la organización de mantenimiento tienen la responsabilidad de preparar a los operadores con las herramientas adecuadas para el éxito. La implementación de mejores prácticas dentro de las organizaciones de mantenimiento para impulsar una resolución de problemas consistente, una planificación y programación más efectiva y una ejecución eficiente garantiza que se pueda maximizar la productividad laboral.
Las herramientas digitales pueden acelerar las mejoras en los procesos de confiabilidad
Aumentar un programa de confiabilidad sólido con soluciones digitales puede ayudar a las refinerías a mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de los procesos de confiabilidad fundamentales, creando potencialmente una ventaja competitiva en comparación con sus pares.
Desarrollar estrategias de activos sólidas de manera eficiente a través de FMEA
Los AMEF pueden ser procesos que requieren mucho tiempo, y los ingenieros de confiabilidad necesitan generar una lista completa de modos de falla y al mismo tiempo procesar miles de registros de mantenimiento no estructurados (Anexo 3). En cambio, las refinerías podrían considerar el uso de AMEF automatizados para desarrollar estrategias de equipos sólidas.
Anexo 3
Una herramienta FMEA automatizada puede ayudar a reducir significativamente las horas manuales, al leer descripciones de activos, extraer información disponible públicamente, como manuales de OEM, y revisar el historial de órdenes de trabajo para elaborar una jerarquía de sistemas de equipos, subcomponentes, modos de falla y acciones de mantenimiento.2Luego, los ingenieros de confiabilidad pueden revisar y modificar los resultados en cada paso.
Mejora de la eficiencia del mantenimiento a través de un asistente de IA de generación
Dadas las tendencias recientes en la rotación de la fuerza laboral, la rápida creación de capacidades y la implementación de salvaguardas son fundamentales para garantizar la eficiencia y la calidad de ejecución de una organización de mantenimiento.3
Un “asistente” de mantenimiento de IA de generación permite a los técnicos hacer preguntas específicas sobre equipos y condiciones específicos, lo que ayuda a los técnicos de mantenimiento a reducir el tiempo dedicado a solucionar problemas de los equipos (Anexo 4).
En última instancia, un asistente de IA de generación que proporcione una vista sintetizada de todas las fuentes de datos relevantes, como registros de mantenimiento, listas de verificación y manuales, puede hacer que los técnicos sean más efectivos y eficientes y, al mismo tiempo, liberar tiempo a los supervisores (Anexo 5). Herramientas similares pueden ayudar a los operadores a operar sus plantas de manera confiable, por ejemplo, facilitando la identificación de problemas durante las rondas, creando notificaciones de mantenimiento de alta calidad, solucionando problemas rápidamente y accediendo a procedimientos durante problemas operativos.
Anexo 5
De esta manera, el aprendizaje automático y las herramientas de inteligencia artificial podrían permitir a las organizaciones lograr una ejecución de mantenimiento consistente y una mayor productividad. Además de los ejemplos mencionados anteriormente, las refinerías pueden utilizar herramientas y técnicas de inteligencia artificial de generación para limpiar datos de monitoreo de procesos y equipos, escribir y actualizar procedimientos de mantenimiento y actualizar manuales y guías de capacitación. La implementación de IA generacional como se describe anteriormente puede ayudar a la próxima generación de refinerías a reducir el tiempo de inactividad y mejorar la productividad, todo lo cual ayuda a ofrecer resultados comerciales confiables en un mundo cada vez más impredecible.
El camino para convertirse en el mejor operador de su clase comienza con los conceptos básicos correctos. Las soluciones digitales no reemplazan los cimientos de la confiabilidad en la refinación, pero las soluciones digitales construidas sobre la base de un programa de confiabilidad sólido podrían ayudar a los operadores a madurar rápidamente sus sistemas de gestión de confiabilidad y desbloquear una ventaja competitiva.
SOBRE LOS AUTORES)
Matt Gentzel es socio de la oficina de McKinsey en Pittsburgh; Anantharaman Shankar es un experto senior en la oficina de Houston; Bill McDonnell es socio asociado de la oficina de Filadelfia; y Diego Giraldez es consultor en la oficina de Austin.
Los autores desean agradecer a Will Armstrong, Anand Divakaruni, Hunter Legerton, Patrick Neise, Eric Porter, Vinny Prakash, Alex Sierra e Ian Wells por sus contribuciones a este artículo.
