Automatización de fábricas frente a automatización de procesos: ¿Cuál es mejor?

Introducción: La distinción del billón de dólares

En el competitivo entorno del sector manufacturero moderno, la diferencia entre el éxito y el estancamiento suele venir determinada por las decisiones arquitectónicas tomadas hace décadas. El núcleo de estas elecciones es una dicotomía básica que lleva décadas dividiendo a la comunidad de ingenieros: el debate de la automatización de fábricas frente a la automatización de procesos.

Para los no iniciados, la automatización es un concepto unidimensional: robots, sensores y código que colaboran para minimizar el trabajo manual. Pero para los expertos del sector, comparar la automatización de procesos y la automatización de fábricas es como comparar a un velocista con un corredor de maratón. Ambos son atletas, pero su entrenamiento, dieta, estructura muscular y equipamiento son completamente diferentes.

Una desconexión entre su realidad de producción y su arquitectura no es sólo un inconveniente técnico; es una sangría financiera. Puede resultar en:

• CAPEX hinchado: Especificar hardware que no aporta valor añadido (por ejemplo, instalar un DCS de $500.000 en una máquina de montaje sencilla cuando bastaría con un PLC de $5.000).
• Rigideces operativas: La imposibilidad de cambiar rápidamente de línea de productos debido a un software rígido que no puede gestionar las demandas de alta mezcla/bajo volumen.
• Silos de datos: La imposibilidad de ver los verdaderos costes de producción debido a la incapacidad de la capa OT (Tecnología Operativa) para comunicarse con la capa IT (Tecnología de la Información).

Esta es una guía detallada que va más allá de los diccionarios. Desmenuzaremos los procesos de fabricación, la lógica de control, la importancia de la precisión de los componentes y el futuro convergente de estas tecnologías de automatización. Le ofrecemos el mapa estratégico que necesita para navegar por el complicado entorno de la Industria 4.0.

Discreto vs. Proceso: Comprender la lógica fundamental de la producción

Para elegir las soluciones de automatización adecuadas, es necesario prescindir momentáneamente de la tecnología y examinar únicamente la física material del producto en desarrollo. La distinción no radica en el software, sino en el estado de la materia y la filosofía de creación.

Automatización de fábricas (Discreto): La Lógica del “Ensamblaje”:

La fabricación discreta, a menudo el contexto de los debates sobre automatización de fábricas frente a automatización de procesos, se ocupa de objetos discretos y contables. El proceso de producción implica la transformación de materias primas o subconjuntos modificando su forma, uniéndolos o ensamblándolos en un producto acabado. Destaca en la automatización de tareas repetitivas como el atornillado, el taladrado o las operaciones de recoger y colocar.

• En Lista de materiales (LISTA DE MATERIALES): FA se basa en la lista de materiales. Un coche se compone de un motor, un chasis, cuatro ruedas y miles de remaches. Si falta un remache, el producto está incompleto.
• La física: El mecanismo es mecánico y cinemático. Implica cortar, taladrar, estampar, soldar y atornillar. Implica en gran medida el ensamblaje de productos y la manipulación de materiales. Las variables son Cargo, Par de apriete, Velocidad y fuerza. El objetivo es mover un objeto sólido de la coordenada A a la coordenada B con gran precisión.
• Reversibilidad: La fabricación discreta se caracteriza por una reversibilidad teórica. En caso de que un tornillo se instale en el lugar equivocado, puede desatornillarse. Si un brazo robótico coloca una pieza en el contenedor incorrecto, se puede recuperar y volver a colocar. La propia sustancia no pierde su identidad en el proceso.

Común FA Industrias: Automoción, Aeroespacial, Electrónica (3C), Embalaje, Fabricación de maquinaria.

Automatización de procesos (continua): La Lógica de la “Transformación”:

La automatización de procesos y la automatización de fábricas difieren significativamente en este punto. La AP se ocupa de la fabricación de productos en grandes cantidades, normalmente fluidos, gases, polvos o lodos. El proceso de producción consiste en mezclar, calentar, enfriar, fermentar o hacer reaccionar ingredientes para producir una nueva sustancia, centrándose principalmente en mantener una calidad constante del producto.

• La receta o fórmula: La megafonía se basa en recetas. No se “construye” un litro de gasolina; se purifica y refina según una fórmula química.
• La física: Se trata de un proceso químico o termodinámico. Las variables críticas son Caudal, Presión, Temperatura, pH, Viscosidad, y Nivel. Gestionar el equilibrio energético es a menudo más crítico que gestionar el movimiento.
• Irreversibilidad: Una vez que los ingredientes se combinan y reaccionan, no se pueden deshacer. Es imposible exprimir la harina de una barra de pan horneada. Esto aumenta intrínsecamente el riesgo; un error aquí significa desperdicio de material, por lo que es esencial un riguroso control de calidad.

Industrias comunes de AP: Petróleo y gas, productos petroquímicos, productos farmacéuticos (API), alimentos y bebidas, agua/aguas residuales, generación de energía.

Cuadro 1: Comparación de la lógica de producción fundamental

Arquitecturas de control: PLC vs DCS

La diferencia en la lógica de producción requiere diferentes “cerebros” para dirigir la operación. Este es el campo de batalla histórico entre PLC (Controlador lógico programable) y el DCS (Sistema de control distribuido). Aunque la tecnología moderna ha difuminado las líneas, su ADN sigue siendo distinto.

El ecosistema PLC: Prioridad a la lógica de alta velocidad

El PLC se creó en la industria del automóvil para sustituir a los bastidores de relés. Tiene un ADN diseñado para ejecutar lógica discreta, y hacerlo en tiempo real.

• La necesidad de velocidad: En una línea de embotellado rápida, un sensor puede encontrar una botella cada 20 milisegundos. El controlador tiene que interpretar la entrada, tomar la decisión de disparar un eyector y activar el solenoide en una fracción de segundo.
• Duro En tiempo real: FA necesita un control “determinista”. Cuando la lógica dice que hay que parar a 100 mm, tiene que ocurrir en ese punto exacto. Un retraso de 5 ms no es solo un desfase; provocaría una colisión que valdría miles de dólares en utillaje dañado.
• Normalización: Los PLC utilizan lenguajes especificados por IEC 61131-3. Aunque los autómatas programables modernos admiten bloques de funciones, la industria sigue dependiendo en gran medida de la lógica de escalera (LD) y el texto estructurado (ST).

El ecosistema DCS: Prioridad a la estabilidad del bucle

La industria petroquímica fue la cuna del DCS. Su ADN está diseñado para ser fiable, centralizado e impulsado por complejos bucles de retroalimentación.

• El requisito de estabilidad: En un reactor químico, las interacciones son complicadas. Alterar la presión puede repercutir al mismo tiempo en la temperatura y el caudal. Un DCS es excelente para controlar estas conexiones multivariables (MIMO) mediante complejos algoritmos PID, a menudo proporcionando un control supervisor de toda la planta.
• Base de datos mundial: Un DCS utiliza una base de datos global, a diferencia de los PLC, que en la mayoría de los casos requieren una programación individual. Cuando se hace una etiqueta de una “Bomba” en un DCS, automáticamente está presente en el HMI, accesible para los operadores humanos al instante.
• Redundancia: Las plantas de proceso pueden funcionar durante años (24/7/365) sin parar. No tienen tiempo de hacer una pausa para actualizar el controlador. Las arquitecturas DCS disponen de procesadores y tarjetas de E/S redundantes intercambiables en caliente.

Cuadro 2: Comparación de arquitecturas técnicas

La capa física: Por qué la precisión de los componentes define el éxito del sistema

Aunque la industria tiende a centrarse en el “Cerebro” (El PLC/DCS) o el “Alma” (Software/AI), la verdad sobre los procesos de automatización es que el sistema es tan fiable como sus “Sentidos” y “Músculos” - los elementos físicos de la planta de producción.

Esta es la Capa física. Es donde el código digital choca con la realidad física.

Usted maneja una máquina de envasado de alta velocidad (FA) o una caldera de alta presión (PA), pero la cadena de señales empieza en un sensor y termina en un actuador. Cuando un sensor de proximidad no detecta una pieza en un milisegundo, los robots industriales se bloquean. Cuando una fuente de alimentación varía durante una síntesis química crítica, el lote se destruye.

Los peligros inadvertidos del fallo de componentes:

• En FA: El desgaste y la velocidad son el enemigo. Los sensores realizan millones de ciclos al mes. Los sistemas robóticos someten a los conectores y cables a vibraciones y flexiones constantes. Una carcasa de plástico de baja calidad en un sensor se agrietará, permitiendo la entrada de aceite y provocando bloqueos en la línea.
• En AP: Medio ambiente es el enemigo. Las grandes bombas siempre están expuestas a la corrosión, la humedad, el polvo y las interferencias electromagnéticas (EMI). La carga inductiva de una válvula grande podría soldar un relé típico y cerrarlo, con lo que se perdería el control.

La prestación OMCH: diseñada para la realidad física

Es aquí donde la elección de los componentes se convierte más en una elección estratégica que en una compra de productos básicos. Esta es la capa física en la que nos hemos especializado en OMCH desde 1986. Con más de 30 años de experiencia en fabricación y más de 72.000 clientes en más de 100 países, sabemos que la automatización de fábricas frente a la automatización de procesos exige distintos tipos de robustez.

1. En el caso de la fabricación discreta (Precisión & Velocidad)

En FA, un milisegundo importa. Un sensor que se retrasa significa una máquina que funciona más lentamente. OMCH proporciona:

• Interruptores de proximidad inductivos de alta frecuencia: Estos interruptores están diseñados para detectar objetivos metálicos en cintas transportadoras que se mueven rápidamente sin omitir recuentos ni “disparar dos veces”.”
• Sensores fotoeléctricos: Pueden identificar objetos claros (como botellas de cristal) o marcas de color, necesarias en las actuales líneas de envasado de alta velocidad.
• Codificadores: Proporciona información precisa sobre la posición en aplicaciones de control de movimiento, garantizando que los robots se detengan exactamente donde están programados.

2. A la automatización de procesos (durabilidad y estabilidad)

En megafonía, se hace hincapié en la fiabilidad “configúralo y olvídate”. Los componentes pueden instalarse en zonas de difícil acceso y mantenimiento. OMCH lo consigue:

• Fuentes de alimentación industriales: Nuestras fuentes de alimentación de carril DIN cuentan con protección contra sobrecargas y un elevado MTBF (tiempo medio entre fallos), por lo que el DCS nunca perderá el pulso aunque fluctúe la potencia de la red.
• Relés de estado sólido (SSR): Son necesarios para proporcionar una regulación precisa de la temperatura en las bobinas de calefacción, y ofrecen una vida de conmutación infinita en comparación con los contactos mecánicos, que se desgastan con el tiempo.
• Certificaciones: Los componentes de OMCH están fabricados para soportar las condiciones extremas de las industrias de procesos con productos que cumplen las normas IEC y tienen CE, RoHS e ISO9001 certificaciones.

3. El valor estratégico de la “ventanilla única

Las instalaciones contemporáneas tienden a confundir FA y PA (Automatización Híbrida). La adquisición de sensores (proveedor A), relés (proveedor B) y fuentes de alimentación (proveedor C) da lugar a una cadena de suministro desarticulada y a niveles de calidad desiguales.

OMCH ofrece una gama completa de Más de 3.000 referencias-sensores, fuentes de alimentación, relés, pulsadores y componentes neumáticos.

Perspectiva estratégica: De nada sirve un sistema de control de un millón de dólares si el sensor que lo alimenta de datos es impreciso y cuesta 10 dólares. La mejor póliza de seguro para su línea de producción es la estandarización en un fabricante probado como OMCH (www.omch.com).

Riesgos operativos: Comparación de costes de inactividad y protocolos de seguridad

El impacto de un fallo en los dos modelos es muy diferente, y esto tiene un efecto significativo en la asignación presupuestaria y el diseño de los sistemas de seguridad. Comprender estas apuestas ayuda a justificar el ahorro de costes y el retorno de la inversión (ROI) de los distintos tipos de equipos de automatización.

Automatización de fábricas: Economía de la eficiencia:

En la fabricación discreta, el tiempo de inactividad se computa en “unidades no producidas”. Se trata de un coste de oportunidad.

• La situación: Un rodamiento se apodera de una línea de embotellado de alta velocidad.
• El efecto: La línea se detiene. No se llenan 500 botellas en los 15 minutos siguientes.
• La solución: Mantenimiento sustituye el rodamiento. La línea se reinicia en 20 minutos. La pérdida es económica, pero se limita al tiempo de producción perdido y a la mano de obra de mantenimiento.
• Seguridad: La seguridad tiene que ver con Protección de máquinas. Las cortinas ópticas, los enclavamientos y las paradas de emergencia (E-Stops) se crean para detener el movimiento inmediatamente cuando un ser humano entra en la zona de peligro, minimizando el riesgo de que un error humano provoque lesiones.

Automatización de procesos: Economía del desastre:

En la fabricación por procesos, el tiempo de inactividad suele estimarse en millones de dólares o vidas en peligro. La física del proceso suele llevar inherente energía potencial (presión, calor, reactividad química) que debe contenerse sin intervención humana manual durante una crisis.

• La situación: Un reactor de polimerización tiene una bomba de refrigeración averiada.
• El efecto: El reactor contiene un polímero que empieza a solidificarse o a sufrir una “reacción fuera de control”. La vasija del reactor, que cuesta 2 millones de dólares, tiene que ser extraída con martillo neumático o desguazada por completo. La planta estará fuera de servicio durante 3 semanas.
• La solución: No hay solución rápida. Las pérdidas materiales son totales, y los daños en bienes de equipo, masivos.
• Seguridad: La seguridad es Seguridad de los procesos (seguridad del proceso en relación con el medio ambiente y la comunidad). Incluye el Análisis de Capas de Protección (LOPA) para evitar explosiones, fugas o vertidos tóxicos. Se basa en Sistemas Instrumentados de Seguridad (SIS).

Tabla 3: Perfil de riesgo y seguridad

La frontera híbrida: Gestión de la complejidad en industrias mixtas

La rígida distinción entre automatización de fábricas y automatización de procesos está desapareciendo. Las industrias más competitivas hoy en día se encuentran en la zona híbrida. Aquí la complejidad -y la oportunidad- es mayor.

El reto de los “lotes”:

En medio está la fabricación por lotes. Por ejemplo, la industria alimentaria o la farmacéutica.

1. Aguas arriba (La cocina): Los ingredientes se combinan, se cocinan y se fermentan. Se trata de la automatización de procesos (DCS/software de lotes), que requiere curvas de temperatura precisas.
2. Aguas abajo (Salón del Embalaje): El producto se llena, se tapa, se etiqueta y se paletiza. Se trata de Automatización de Fábrica (PLC/Control de Movimiento), que requiere una sincronización de alta velocidad.

El problema tradicional:

En el pasado, las plantas funcionaban como dos islas de automatización. La cocina estaba controlada por el equipo de DCS y el envasado por el equipo de PLC. Esto dejaba un “agujero negro” en el centro. En caso de que la llenadora aguas abajo se detuviera debido a un atasco, la cocina no se enteraba y seguía bombeando producto, con el consiguiente desperdicio.

La solución moderna:

Cada vez hay más controladores híbridos que combinan la automatización de procesos y la automatización de fábricas.

• PLCs son cada vez más capaces de controlar lazos PID para ocuparse de pequeñas tareas de proceso (por ejemplo, el control de un pequeño tanque de mezcla).
• DCS vendedores también están incorporando E/S remotas y una lógica más rápida para apoyar tareas discretas (por ejemplo, controlar una cinta transportadora).
• OMCH en Híbrido: Dado que OMCH suministra componentes para ambos espectros (neumática para controlar el flujo y las válvulas, Y sensores para las líneas de envasado), permitimos un estándar de capa física común en toda la instalación híbrida. Esto simplifica el inventario de piezas de repuesto para toda la planta.

Dinámica de datos y “La gran convergencia” de la nueva era

De cara a 2026 y más allá, la cuestión ya no es el hardware (“¿Cómo controlo esto?”), sino los datos (“¿Cómo optimizo esto?”). La AF y la AP se están transformando por la convergencia de TI (Tecnología de la Información) y OT (Tecnología Operativa).

De las operaciones aisladas a las arquitecturas de datos unificadas

Los datos de AF del modelo heredado eran locales y temporales. Los datos de AP eran reglamentarios e históricos. Hoy en día, protocolos como OPC UA, MQTT, y TSN (Red Sensible al Tiempo) están desarrollando un lenguaje universal. Esto facilita la adquisición de datos sin fisuras en diversos sistemas informáticos.

• La brecha del “contexto”:
  • Datos de proceso es rica en contexto (por ejemplo, ID de lote: 102, Temp: 98°C, Operador: Smith).
  • Datos discretos suele ser pobre en contexto (por ejemplo, “Corriente del motor: 5A”).
• La Convergencia: Con la integración de estos flujos de datos, los fabricantes podrán determinar el coste real de la producción. Podrá conocer la cantidad exacta de energía (datos PA) y la cantidad exacta de materia prima (datos PA) que se utilizó en ese palé concreto de productos acabados (datos FA).

El papel de la IA en la optimización de procesos

La Inteligencia Artificial se utiliza de forma diferente en cada campo, pero el objetivo -la eficacia operativa- es el mismo.

La IA en la automatización de fábricas:

• Diseño Generativo: La IA ayuda a diseñar componentes mecánicos más eficientes, ligeros y resistentes.
• Visión artificial: Los modelos de aprendizaje profundo son capaces de identificar defectos sutiles (como arañazos en la pantalla de un teléfono) que un sistema de visión tradicional basado en reglas pasaría por alto.
• Movimiento autooptimizador: Robots que aprenden a moverse con más suavidad para ahorrar energía y reducir el desgaste de las piezas.

La IA en la automatización de procesos:

• Control avanzado de procesos (APC):Aprendizaje automático Los modelos prevén el impacto de la variación de la calidad del crudo en la producción incluso antes de que el petróleo llegue al calentador, ajustando los parámetros en tiempo real.
• Sensores virtuales: Los sensores virtuales son métodos basados en la IA para estimar un valor (como la viscosidad) a partir de otras variables (como la temperatura, el amperaje o el caudal) cuando un sensor físico resulta prohibitivo o inaccesible.

Cuadro 4: Pila de convergencia TI/OT

Lista de control de decisiones: Selección de la estrategia de automatización adecuada

La decisión no es necesariamente binaria para los fabricantes que proyectan una nueva instalación o renuevan una antigua. No obstante, esta lista de comprobación ayuda a comprender qué arquitectura debe ser la estructura predominante.

Puntúa tu proyecto utilizando esta lista de control:

1. ¿Su producto es un objeto o una sustancia?
   1. Objeto (Ir a Discreto) / Sustancia (Ir a Proceso)
2. ¿Qué ocurrirá con el producto en caso de corte del suministro eléctrico?
   1. Se queda ahí inocentemente (Ir a Discreto) / Destruye, endurece o explota (Ir a Proceso)
3. Cuál es la lógica de control necesaria tiempo de respuesta?
   1. 100ms es aceptable (Go DCS)
4. ¿Con qué frecuencia cambia de producto?
   1. Varias veces al día (Go PLC/Discrete para ser flexible) / Una vez al mes o al año (Go DCS/Process para ser estable)
5. ¿Cuál es la principal carga reglamentaria?
   1. Seguridad de las máquinas / OSHA (discreta) / Medio ambiente / FDA 21 CFR Parte 11 (proceso)

Hoja de ruta estratégica: Proteja su inversión en automatización de cara al futuro

Puede inclinarse por la automatización de fábricas frente a la automatización de procesos en función de su sector, pero el camino a seguir debe ser una estrategia que no se centre únicamente en el coste de compra inicial. El sistema más caro de adquirir suele ser el más barato de mantener a lo largo de un ciclo de vida de 10 años.

Fase 1: Auditar y normalizar (la base física)

Aclare los fundamentos antes de implantar la IA. Compruebe la fiabilidad de los componentes de sus instalaciones. ¿Tiene sensores de distintas marcas? ¿Tiene fuentes de alimentación obsoletas?

• Acción: Transición a una lista de componentes normalizada. Colaborando con un proveedor internacional como OMCH, Con una capa física sólida, certificada, robusta y digitalizada.

Fase 2: Relacionar y visualizar (la capa de datos)

Asegúrese de que todas las máquinas que adquiera utilicen estándares abiertos (OPC UA / MQTT). Los datos atrapados en una máquina propietaria son inútiles.

• Acción: Suspender la compra de máquinas de “caja negra”. Hacer que los vendedores presenten mapas de datos y capacidad de conectividad como parte del proceso de licitación.

Fase 3: Optimizar y predecir (la capa de inteligencia)

La IA sólo debe considerarse una vez completadas las fases 1 y 2. No se puede optimizar un proceso que no se puede medir. No se puede optimizar un proceso que no se puede medir.

• Acción: Implemente el mantenimiento predictivo utilizando datos. Sustituya la mentalidad de “arréglelo cuando se rompa” por la de “arréglelo cuando los datos digan que está cansado”, lo que aumentará significativamente la eficiencia general.

Conclusión

Existe una diferencia entre la Automatización de Fábricas y la Automatización de Procesos, ya que tienen lenguajes, hardware y culturas diferentes. La AF es la liebre: rápida, ágil y precisa. La AP es la tortuga: robusta, fuerte y persistente.

Sin embargo, los fabricantes con más éxito de la próxima década serán aquellos que respeten estas diferencias y creen un puente entre ellas. Con una capa física sólida y una estrategia de datos integrada, podrán alcanzar el santo grial de la fabricación: Alta velocidad, alta estabilidad y visibilidad total.