Automatización industrial e IoT: Arquitectura de la fábrica del futuro

El entorno industrial está experimentando un cambio de paradigma, por el que las cadenas de montaje mecánicas están siendo sustituidas por ecosistemas inteligentes e interconectados. La profunda convergencia del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y la cuarta revolución industrial (Industria 4.0) es lo que estamos viviendo. ¿Qué es el IIoT? Ya no es una idea hipotética, IIoT se ha convertido en la columna vertebral de la industria manufacturera contemporánea, y es la razón por la que las máquinas aisladas están siendo sustituidas por fábricas inteligentes totalmente sincronizadas.

Esta transformación no solo se define por la conectividad, sino que es una transformación digital sistémica en la que la automatización industrial del Internet de las cosas se convierte en el estándar. El sector está cambiando rápidamente hacia un paradigma en el que varios estándares de conectividad, la computación de borde y el análisis basado en IA se unen para agilizar los procesos industriales en tiempo real. Desde el mantenimiento predictivo hasta la transparencia de la cadena de suministro, el énfasis no se ha puesto en la mera automatización, sino en un enfoque integral en el que la estandarización y la interoperabilidad se han convertido en el nuevo estándar de competitividad. No se trata de una mera actualización, sino de la estructura básica de la fábrica del futuro.

El cambio arquitectónico: Convergencia de TI y OT

Tenemos que definir las tecnologías fundamentales que están detrás del gigantesco cambio en la automatización y la arquitectura industriales antes de poder comprenderlo.

La Internet de los objetos (IoT) es, en su forma más básica, la red de objetos físicos, o cosas, con sensores, software y otras tecnologías, que se utilizan para conectarse e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de Internet.

Pero en un escenario de fabricación, nos referimos al IoT industrial (IIoT). Aunque la tecnología que hay detrás es comparable al IoT de consumo (como un termostato inteligente), la aplicación y lo que está en juego son completamente diferentes.

Una vez establecidas estas definiciones, podemos considerar el cambio arquitectónico. Las últimas cuatro décadas de arquitectura industrial se construyeron siguiendo una jerarquía rígida, comúnmente conocida como el Modelo Purdue. En la parte inferior se encontraban las máquinas físicas, en la intermedia los sistemas de control (PLC/SCADA) y en la superior los sistemas de ejecución y planificación empresarial (ERP). La comunicación era lenta y paso a paso.

Ese modelo jerárquico se está aplanando hoy en día. Estamos viviendo la fusión de la Tecnología de la Información (TI) y la Tecnología Operativa (TO).

La IIoT desmantela estas barreras. La información no tiene que pasar por todos los niveles jerárquicos. Un sensor en un motor puede conectarse a un dispositivo del borde de la red o a la nube directamente. Este cambio impone una nueva y pesada carga al hardware subyacente. Los componentes ya no solo funcionan, ahora se comunican. Deben ser lo suficientemente resistentes para soportar la brutal realidad de la planta de producción y, al mismo tiempo, tener la conectividad necesaria para formar parte de las nuevas redes digitales.

Aplicaciones clave: Solución de problemas industriales críticos

La tecnología solo puede ser útil en entornos industriales cuando aborda determinados problemas operativos. La esencia de la fabricación inteligente y la aplicación de IIoT es resolver los tres problemas significativos que disminuyen la rentabilidad: el tiempo de inactividad no planificado, el consumo de energía invisible y la inspección manual ineficiente.

El fin de los tiempos de inactividad imprevistos

Existe una profunda diferencia entre el mantenimiento reactivo (arreglar una máquina porque se ha roto) y el mantenimiento predictivo (arreglar una máquina porque los datos indican que está a punto de romperse). El tiempo de inactividad imprevisto suele ser el coste operativo más caro en la fabricación, ya que detiene las operaciones industriales e interrumpe el flujo de la cadena de suministro.

El mantenimiento predictivo transforma esta dinámica. Al supervisar parámetros como la vibración, la temperatura y el consumo de corriente en tiempo real, los operarios pueden detectar los primeros signos de un componente defectuoso semanas antes de que se produzca el fallo. Esto permite pasar de un modelo de “fallar y arreglar” a una estrategia de “predecir y prevenir”, reduciendo significativamente los costes de mantenimiento y optimizando el rendimiento de los equipos.

Iluminar el coste invisible de la energía

La gestión de la energía suele considerarse un gasto fijo. Sin embargo, la energía es una variable que puede gestionarse en una fábrica conectada para mejorar la eficiencia energética. El consumo de energía se hace visible cuando se digitalizan los armarios de distribución de baja tensión. Los equipos de gestión de instalaciones pueden ver la cantidad real de energía consumida por un compresor concreto en un turno determinado, identificando picos, fugas e ineficiencias (“coste energético invisible”). Esta visibilidad permite tomar medidas correctivas de inmediato, lo que supone un ahorro de costes a largo plazo.

Liberación de la mano de obra

El control de calidad suele requerir una inspección manual, que no siempre es eficaz. Hacer que técnicos cualificados recorran rutas para calibrar la comprobación no es la forma más eficaz de utilizar el talento humano. La IIoT automatiza el proceso de recopilación de datos rutinarios, lo que conlleva la liberación de la mano de obra, que puede concentrarse en resolver problemas complejos en lugar de introducir datos. Sustituye los registros manuales por cuadros de mando digitales, lo que hace que las inspecciones sean continuas, precisas e inmediatas, mejorando en última instancia la seguridad en el lugar de trabajo y la satisfacción del cliente.

Las tres capas básicas de la tecnología IIoT

Para diseñar este futuro, necesitamos conocer la pila tecnológica. La tecnología de aplicaciones de automatización industrial puede dividirse en tres capas distintas, cada una de las cuales es esencial en la ruta de datos entre la planta de producción y la sala de juntas.

Detección y actuación: Garantizar la integridad de los datos en origen

La integridad de los datos es el reto crítico de ingeniería en esta capa de una arquitectura IIoT. La calidad de todo el ecosistema digital viene determinada únicamente por la fidelidad de la señal de origen. Cuando los dispositivos IoT o los dispositivos inteligentes derivan bajo la influencia del estrés térmico o las interferencias electromagnéticas, incluso las tecnologías avanzadas más sofisticadas en la nube serán inútiles, generando percepciones sobre una realidad corrupta.

Por tanto, ya no se trata de recopilar datos, sino de resiliencia industrial. La interfaz de hardware, los dispositivos conectados, no solo deben elegirse en función de su sensibilidad electrónica, sino también de su capacidad de supervivencia física. Aquí es donde entra en juego la diferencia entre los dispositivos de consumo y los de la IIoT como factor de estabilidad del sistema. Los componentes de alta calidad deben ser capaces de emitir señales coherentes incluso cuando cambie la tensión, vibre y se llene de polvo, y esta debe ser la base estable de toda la superestructura digital.

Informática de red y de borde: El equilibrio entre latencia y ancho de banda

La decisión estratégica en esta capa es equilibrar la carga entre el Edge y la Nube. Nos alejamos de la idea de que “todo va a la nube”. Enviar datos de sensores de alta frecuencia (muestreados a 10kHz) a un servidor remoto es ineficiente e introduce una latencia inaceptable para los bucles de seguridad críticos.

La compensación a este nivel es el equilibrio de carga entre el Edge y la Nube. Abandonamos la idea de que todo vaya a la nube. La transmisión de datos de vibración de alta frecuencia a un servidor distante es ineficiente y añade una latencia inaceptable a los bucles de seguridad importantes.

El método contemporáneo es la Inteligencia Distribuida. El Edge Computing es el sistema reflejo de la fábrica. Elimina el ruido y sólo envía a la red las señales significativas (anomalías o tendencias agregadas). Una arquitectura de este tipo necesita pasarelas sólidas que puedan realizar la traducción multiprotocolo en el borde de la red, de modo que ésta no se utilice para almacenar torrentes de datos, sino para extraer percepciones de alto valor. De este modo se garantiza que, en caso de que se corte la conexión a la red externa, la seguridad de la máquina local y las funciones básicas de automatización sigan funcionando.

Nube y análisis inteligente: Cerrar el bucle de la optimización

La capa de la Nube no es sólo un almacén de almacenamiento, es el motor de la Evolución Sistémica. El Edge se ocupa del Ahora, mientras que la Nube se ocupa del Futuro. La riqueza de esta capa es el bucle de retroalimentación del Gemelo Digital. No basta con visualizar los datos recogidos en un cuadro de mandos. La aplicación más avanzada consiste en utilizar la enorme cantidad de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático en la nube y, a continuación, enviar los modelos actualizados y más inteligentes a los dispositivos periféricos. Se forma así un sistema de mejora automática en el que la experiencia de una sola máquina se utiliza para mejorar la inteligencia de toda la flota. Convierte la fábrica en un sistema dinámico que optimiza su propio consumo de energía y sus programas de mantenimiento, basándose en las mejores prácticas del mundo mediante big data.

Superar la fragmentación y las barreras de la modernización heredada

La fábrica inteligente es una visión muy atractiva, pero en la práctica suele verse obstaculizada por barreras prácticas. Hay dos obstáculos habituales que ralentizan las aplicaciones y proyectos de IoT, a saber, la desintegración de los protocolos de comunicación y el reto que supone actualizar los equipos heredados.

Unificación de la fragmentación de protocolos mediante pasarelas de borde

Los entornos industriales no suelen estar estandarizados. Una planta puede incluir una combinación de protocolos de automatización, como Modbus, PROFIBUS, CAN, EtherCAT y OPC Classic. Difieren en sus formatos de paquetes, ciclos de comunicación y sincronización.

Esta fragmentación obliga a los ingenieros a codificar adaptadores propios para cada conexión, y la integración lleva mucho tiempo y es difícil de escalar. El resultado son silos de datos, en los que los datos útiles quedan encerrados en máquinas aisladas al no poder comunicarse con la plataforma central.

Los Edge Gateways multiprotocolo son la solución. En lugar de escribir código específico para cada máquina, los fabricantes pueden instalar pasarelas inteligentes que son inherentemente multiprotocolo. Estos dispositivos se sitúan en el borde, convirtiendo diferentes lenguajes de máquina (como Modbus o CAN) en un estándar común como OPC UA o MQTT (JSON). Además, el uso de hardware definido por software permite que la configuración de los protocolos se realice digitalmente, lo que abarata la adaptación del sistema y permite modificarlo para adaptarlo a futuras necesidades.

Retroadaptación rentable de equipos heredados

La mayoría de las fábricas funcionan con equipos que tienen entre 10 y 20 años. Estas máquinas industriales son mecánicamente fiables pero digitalmente “mudas”, ya que carecen de puertos Ethernet o sensores integrados. Digitalizarlas es difícil debido a varios retos:

• Fuente de alimentación: El suministro de energía a los sensores de los equipos giratorios o móviles es complejo.
• Cableado: Instalar nuevos conductos en unas instalaciones abarrotadas es caro y perturbador.
• Medio ambiente: A menudo, los dispositivos deben soportar ciclos de lavado (IP65) o atmósferas explosivas.
• Coste: Los proyectos tradicionales de modernización pueden ser caros, lo que a menudo los convierte en coste prohibitivo para las pequeñas y medianas empresas (PYME).

Las estrategias modernas de rehabilitación se centran en técnicas mínimamente invasivas.

• Wireless & Energy Harvesting: Tecnologías como LoRaWAN o IO-Link inalámbrico permiten a los sensores transmitir datos sin necesidad de nuevo cableado. Los sensores que recogen las vibraciones o los de batería de larga duración eliminan la necesidad de caídas eléctricas.
• Sensores no invasivos: Transformadores de corriente con pinza o las sondas de vibración de montaje magnético pueden instalarse en cuestión de minutos sin detener la producción ni taladrar la máquina.
• Kits modulares de retroadaptación: Los kits estandarizados -similares a los conceptos defendidos por ejemplos tempranos como General Electric- convierten un complejo proyecto de ingeniería de adaptación de equipos heredados en una sencilla instalación de productos.

Si pretende transformar sus instalaciones mediante la IIoT, su estrategia debe comenzar en la primera capa de la arquitectura: el hardware. Ninguna inteligencia de software puede compensar unos datos físicos poco fiables.

Esto hace que la selección de su socio de hardware sea una decisión estratégica crítica. Con 38 años de experiencia en fabricación y más de 20 millones de unidades entregadas al año, OMCH proporciona la durabilidad industrial que no es negociable en los proyectos de modernización. Nuestro amplio catálogo de más de 3.000 referencias garantiza que pueda encontrar el sensor o la fuente de alimentación exactos que necesita para integrar cualquier máquina heredada, todo ello respaldado por certificaciones internacionales esenciales (CE, CCC, ROHS). Estamos especializados en la base de hardware, pero permanecemos en constante sintonía con las nuevas tendencias y dinámicas del sector. Comprendemos a la perfección su afán de evolución de la fábrica y le proporcionamos la estabilidad que necesita para construir el futuro.

Hoja de ruta estratégica para implantar la IIoT

La aplicación de la IIoT es una tarea de gran envergadura que necesita un enfoque estratégico. La razón por la que las empresas fracasan es que quieren relacionar todos los activos al mismo tiempo y no se valora claramente la sobrecarga de datos.

Evaluación: Identificación de activos críticos

El paso inicial es determinar los activos críticos: las máquinas que, en caso de avería, detendrán los procesos empresariales o tendrán una gran influencia en la calidad. La digitalización debe centrarse en estos activos. Evalúe su capacidad actual: ¿Disponen de capacidad de adquisición de datos? ¿Cuál es el problema exacto que se pretende resolver (por ejemplo, el frecuente agotamiento de los motores)?

Fase piloto: Empezar poco a poco y ampliar

Introduzca un proyecto piloto dirigido a una línea o incluso a una máquina. Instale los sensores, configure la pasarela y empiece a recopilar datos. El objetivo es demostrar la propuesta de valor. En cuanto el equipo sea capaz de demostrar un ROI tangible, por ejemplo, evitando un fallo concreto o detectando una fuga de energía, será mucho más fácil conseguir financiación para implantarlo a mayor escala. Probar la pila técnica, pulir el modelo de análisis de datos y ampliarlo al resto de las instalaciones.

Tendencias futuras: IA e hiperconectividad

El sector industrial se encuentra ahora en el inicio de un cambio más amplio. El futuro de la fábrica se caracterizará por la hiperconectividad y la autonomía.

Nos dirigimos hacia las redes privadas industriales 5G, en las que incluso los bucles de control críticos no necesitarán cableado físico y proporcionarán una comunicación ultrafiable de baja latencia. También está la adopción de gemelos digitales, donde los sistemas físicos se representan en la nube y los ingenieros pueden simular cambios antes de implementarlos en el mundo real.

Por último, los grandes modelos de inteligencia artificial también están penetrando en el ámbito industrial. En un futuro próximo, los operarios se comunicarán con los sistemas de las fábricas en lenguaje natural, formularán preguntas complicadas sobre eficiencia y obtendrán respuestas inmediatas y basadas en datos. La arquitectura de las fábricas está cambiando, y los medios para construir este futuro están disponibles para ser desplegados.