La corrosión es una de las principales causas de fallo en los oleoductos y gasoductos. Para mitigar el impacto de este problema, las organizaciones realizan diferentes operaciones de mantenimiento, incluyendo la detección de la corrosión, la determinación del crecimiento de la corrosión y la implementación de políticas de mantenimiento óptimas. Este artículo propone un modelo de proceso de decisión de Markov parcialmente observable (POMDP) para optimizar el mantenimiento basado en el progreso de la corrosión, que es monitoreado por una inspección en línea para evaluar la extensión de la corrosión en el oleoducto. Los estados se definen dividiendo de manera equitativa el rango de deterioro, mientras que las acciones se determinan en función de los estados específicos y los atributos del oleoducto. Se utilizan la simulación de Monte Carlo y un método de proceso de Markov de nacimiento puro para calcular la matriz de transición. El costo del mantenimiento y del fallo se consideran al calcular las recompensas. Los métodos de inspección en línea y los errores de medición de herramientas pueden causar distorsión en la lectura, lo que se utiliza para formular las observaciones y la función de observación. El modelo se demuestra con dos ejemplos numéricos construidos en base a problemas y parámetros en la literatura. El resultado muestra que el modelo propuesto funciona bien con la ventaja añadida de integrar los errores de medición y recomendar acciones para situaciones de múltiples estados. En general, este modelo discreto puede servir al proceso de toma de decisiones de mantenimiento al representar mejor las características estocásticas.