¿Qué es la automatización de procesos industriales y cómo implementarla?

La eficiencia energética se ha convertido en un pilar estratégico para la industria. Y es que los altos costes energéticos, sumados a la creciente presión por reducir las emisiones de carbono, empujan a las empresas a buscar formas para optimizar sus procesos productivos. En este contexto, la automatización de procesos industriales juega un papel fundamental ya que no solo permite una mayor precisión y control en las operaciones, sino también una reducción significativa del consumo energético.

Gracias a la implementación de tecnologías avanzadas, las fábricas pueden monitorizar en tiempo real el uso de energía, identificar ineficiencias y ajustar los recursos de forma dinámica y precisa. De hecho, el uso de tecnologías para automatizar la gestión energética en una industria puede reducir su consumo energético entre un 5% y un 15%.

¿Qué es la automatización de procesos industriales?

Al hablar de automatización de procesos industriales, nos referimos al uso de tecnologías avanzadas en la producción, con el objetivo de que los operarios realicen las mínimas operaciones, quedando en un segundo plano su intervención y convirtiéndose en operadores de supervisión como rol principal. Este enfoque permite mejorar la eficiencia, la precisión y la seguridad en la producción. 

En la automatización industrial, existen los siguientes tres niveles jerárquicos:

1. Nivel supervisor. En este nivel, se encuentra el sistema encargado de centralizar todo el control de las operaciones. Para lograr este control, se emplean herramientas que recopilan datos en tiempo real (RUNTIME), supervisan el estado de las instalaciones y gestionan la producción según objetivos estratégicos. Además, integran funciones para la planificación, la optimización y el análisis de KPI. Los dos principales sistemas que encontramos en este nivel son los siguientes: 
   • SCADA (Supervisión, Control y Adquisición de Datos, por las siglas en inglés de Supervisory Control and Data Acquisition ): traduce el lenguaje ilegible de los programadores en un entorno visual, agradable y práctico para los operadores de planta.
   • MES (Sistemas de Ejecución de Manufactura, por las siglas en inglés de Manufacturing Execution Systems ): estos conectan los niveles de control (como SCADA) con los sistemas empresariales para gestionar y optimizar la producción en tiempo real, permitiendo el envío de recetas y la supervisión de procesos de forma sencilla. También, integran órdenes generadas por IA para mejorar la eficiencia, siempre que estas estén configuradas y programadas correctamente en el nivel de control. Su diseño intuitivo facilita la interacción de los operadores, garantizando calidad, trazabilidad y eficiencia operativa.
2. Nivel de control. Los sistemas en este nivel garantizan la ejecución precisa de las instrucciones programadas, empleando dispositivos como los PLC (Controladores Lógicos Programables, por las siglas en inglés de Programmable Logic Controllers ). Estos tienen capacidades de procesamiento casi infinitas, reciben señales desde el nivel de campo y toman decisiones para regular variables como la presión, la temperatura y la velocidad. Sin embargo, la implementación de estas capacidades depende en gran medida de la dedicación y habilidad del programador para desarrollar un código fuente que aproveche todas las posibilidades del equipo.
3. Nivel de campo. Este es el nivel más cercano al entorno físico. Comprende los sensores , actuadores y dispositivos finales que interactúan de forma directa con las máquinas y los equipos industriales. Para asegurar que los procesos se realizan conforme a las especificaciones, los elementos de este nivel siguen el siguiente funcionamiento:
   • Sensores : recopilan información del entorno, como la temperatura, el flujo o la posición, y la envían al nivel de control.
   • Actuadores: ejecutan las órdenes dadas por el nivel de control, como mover un brazo robótico o abrir una válvula.

Tecnologías para la automatización de procesos industriales

La aplicación de tecnologías emergentes en el sector industrial ha supuesto una revolución tanto en la gestión como en la optimización de procesos. A continuación, exploramos las tecnologías más relevantes que están redefiniendo los estándares en la industria:

IIoT

En el pasado, los sistemas industriales utilizaban protocolos cerrados, limitando la comunicación al entorno local por razones de seguridad, lo que impedía el acceso externo a los datos por temor a espionaje o sabotaje.

Hoy en día, los avances en tecnología y ciberseguridad permiten que esta información se publique en servidores centralizados o en la nube, facilitando el control, monitoreo y análisis desde cualquier lugar del mundo.

En este sentido, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) es un paradigma tecnológico que conecta dispositivos industriales, como sensores, actuadores y máquinas, a redes que permiten recopilar, compartir y analizar datos en tiempo real. 

Combinado con potentes motores de análisis de datos, como la inteligencia artificial, el IIoT permite optimizar procesos, reducir costes, prever fallos y habilitar la ejecución automatizada de tareas. De este modo, es posible mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa, así como facilitar el mantenimiento predictivo, la monitorización remota y la interoperabilidad entre diferentes sistemas.

¿Cómo se implementa el IIoT en la automatización de procesos industriales? 

Para aprovechar al máximo las capacidades del IIoT, es esencial llevar a cabo los siguientes pasos:

• Configurar gateways para recopilar datos y enviarlos a una plataforma en la nube.
• Desarrollar dashboards de visualización y análisis, mediante el uso de sistemas SCADA centralizados o multi-SCADA, como Siemens WinCC Unified o Aveva Wonderware, que integran datos de múltiples fuentes en tiempo real.
• Emplear protocolos de comunicación, como MQTT (menos securizado) u OPC-UA (el más utilizado en el ámbito industrial para enviar datos), con el fin de garantizar la conexión entre los distintos equipos y sistemas.

IA y machine learning

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten que los sistemas industriales aprendan de datos históricos y en tiempo real para predecir comportamientos . Los algoritmos avanzados ofrecen capacidades predictivas y prescriptivas, con las que es posible analizar patrones y tendencias para ajustar los parámetros de operación o para identificar anomalías.

Gracias a ello, se puede tomar decisiones autónomas que contribuyan a la optimización de procesos complejos y reduzcan los tiempos de inactividad. 

¿Cómo se implementa la IA en la automatización de procesos industriales?

Para que todo ello sea posible, se deben llevar a cabo las siguientes acciones:

• Sincronizar las herramientas inteligentes con los datos históricos y en tiempo real de las instalaciones industriales.
• Entrenar a los modelos de machine learning según las necesidades específicas. Por ejemplo, para mantenimiento predictivo, control de calidad, entre otros.
• Conectarlos con los sistemas de control para que puedan actuar en caso de anomalías. Esto no ocurre de forma completamente autónoma, ya que el programador de campo debe prever todas las variables que los sistemas puedan recibir, incluidas aquellas provenientes de la IA, y configurarlas adecuadamente.

Robótica y cobots

Los robots y cobots aumentan la precisión y velocidad de tareas repetitivas, y contribuyen a reducir los errores y riesgos laborales.

Además, los cobots están diseñados para trabajar de manera segura junto a los humanos. Para ello, emplean sensores que detectan la proximidad o el contacto físico. No obstante, esta tecnología requiere de la programación de movimientos y tareas específicas, ya que esto permite que se puedan integrar con sistemas de control y actuadores para realizar actividades como ensamblaje, soldadura o embalaje. Su funcionamiento se asemeja al de las máquinas de control numérico (CNC), conocidas por su alta precisión y capacidad para ejecutar operaciones complejas con exactitud.

¿Cómo se implementa la robótica en la automatización de procesos industriales? 

Para garantizar la integración efectiva de los robots y cobots en los procesos industriales, es necesario realizar los siguientes pasos: 

• Seleccionar los robots o cobots adecuados según la aplicación. Por ejemplo, determinar si se requieren para tareas de ensamblaje, de paletizado o de otro tipo.
• Programarlos para las tareas específicas y realizar pruebas de integración con los sistemas de control existentes.
• Capacitar a los operadores para trabajar con estas tecnologías.

Computación en la nube y edge computing

Gracias al uso coordinado de estas tecnologías, se logra tanto una poderosa capacidad de análisis masivo de datos con baja latencia como un procesamiento local en tiempo real. La combinación de ambas tecnologías equilibra la capacidad de análisis con la inmediatez operativa, así como garantiza la escalabilidad y la flexibilidad en la automatización. 

Por un lado, la computación en la nube sirve para almacenar y tener una copia de seguridad de grandes volúmenes de datos en servidores remotos, lo que facilita el análisis avanzado y la accesibilidad global. 

Por otro lado, el edge computing analiza procesos aislados o periodos de tiempo más reducidos de manera local en dispositivos cercanos a los equipos industriales, para reducir la latencia y permitir que se puedan tomar decisiones rápidas en tiempo real. 

¿Cómo se implementan la nube y el edge computing en la automatización de procesos industriales? 

Este sistema combinado se compone de dos entornos que deben comunicarse de forma segura. Para poder impulsarlos, hay que realizar las siguientes acciones: 

• Configurar los dispositivos edge para procesar datos críticos cerca de los equipos.
• Emplear un servidor en la nube, como AWS, Azure o Google Cloud, que incluya un software de gestión de datos para el análisis de datos históricos y el almacenamiento a largo plazo. 

Sistemas de control avanzado

Gracias a sensores, estos sistemas recogen datos en tiempo real de las variables de cada proceso. Estos datos son analizados por algoritmos avanzados y técnicas sofisticadas, como el control predictivo basado en modelos (MPC), para anticipar y gestionar el comportamiento de procesos industriales dinámicos. 

Esto permite tomar decisiones que optimizan parámetros de eficiencia, estabilidad y calidad industrial. Por ejemplo, se emplean en la transferencia térmica en los hornos, en la concentración de reactivos en los reactores, en movimientos complejos y variables de los brazos robóticos, entre otros. 

¿Cómo se implementan los sistemas de control avanzado en la automatización de procesos industriales? 

Para desarrollar este sistema, será necesario llevar a cabo las siguientes tareas: 

• Evaluar el proceso industrial a automatizar y desarrollar modelos matemáticos que describan su comportamiento. 
• Integrar las recetas con sistemas como SCADA, para supervisar y visualizar las variables clave, y PLC, para que actúe como el núcleo del control en tiempo real y ejecute las instrucciones avanzadas provenientes de los algoritmos de IA.

Gemelos digitales

Un gemelo digital es una réplica virtual de un equipo, sistema o proceso físico que se actualiza en tiempo real gracias a los datos recopilados por los sensores. Este gemelo permite simular escenarios de automatización, probar estrategias de implementación tecnológica y predecir comportamientos sin interferir en las operaciones reales. Para conectar el mundo físico con el digital, integran herramientas como modelado 3D, sensores IoT y plataformas de análisis.

Un ejemplo práctico es el uso de Factory I/O, una maqueta virtual que simula un entorno industrial, permitiendo la creación y prueba de gemelos digitales para automatización y control de procesos. Esta tecnología es un campo de pruebas virtual para mejorar procesos industriales. De hecho, es clave para perfeccionar diseños y operaciones antes de su implementación en el mundo real, ya que permite identificar posibles fallos o mejoras en el mundo digital.

¿Cómo se implementan los gemelos digitales en la automatización de procesos industriales? 

Para integrar un gemelo digital en un entorno industrial, es necesario realizar los siguientes pasos: 

• Crear un modelo virtual del equipo o proceso relacionado con la futura automatización.
• Integrarlo con datos en tiempo real mediante sensores.
• Usar un software de simulación para optimizar parámetros o probar estrategias antes de aplicarlas en el entorno físico.

5G

La tecnología 5G proporciona una conectividad inalámbrica de alta velocidad, baja latencia y gran capacidad para conectar múltiples dispositivos de manera simultánea. El funcionamiento de esta tecnología se basa en la transmisión de datos a través de bandas de frecuencia más altas que las utilizadas por las generaciones anteriores. 

De esta forma, el 5G garantiza la comunicación confiable y en tiempo real, lo que es esencial para aplicaciones de automatización críticas, como la robótica autónoma o la supervisión remota.

¿Cómo se implementa el 5G en la automatización de procesos industriales? 

Para sacar el máximo partido a esta tecnología, es necesario implementar las siguientes medidas:

• Priorizar el cableado cuando sea posible. En sistemas industriales, la transmisión de datos se realiza preferentemente mediante cableado, como fibra óptica, para garantizar velocidad y fiabilidad.
• Instalar una infraestructura de red 5G en la planta en casos donde el cableado sea inviable.
• Actualizar los dispositivos y controladores a tecnología compatible.
• Asegurar la integración con sistemas IIoT, para aprovechar la velocidad y la capacidad de transmisión.

Ventajas de la automatización de procesos industriales

Aplicar la automatización de procesos industriales transforma la forma en que operan las empresas y ofrece múltiples ventajas que mejoran la competitividad y sostenibilidad de las operaciones. Sin embargo, estas ventajas no solo se limitan a aspectos operativos, sino que también abarcan otras áreas. 

A continuación, analizamos los principales beneficios de la automatización de procesos industriales:

• Aumenta la productividad y la eficiencia. La automatización de procesos industriales es clave para que la maquinaria y los sistemas puedan trabajar de forma continua y sin interrupciones. Y es que, al estandarizar las tareas, se consigue maximizar la producción, minimizar los tiempos de inactividad y reducir la probabilidad de errores humanos. Todo ello, aumenta la eficiencia operativa y energética, lo que se traduce en una mayor capacidad para cumplir con demandas altas y plazos ajustados.
• Fortalece la seguridad. Los sistemas automatizados asumen tareas peligrosas o repetitivas. Esto reduce la exposición de los trabajadores a riesgos físicos, químicos o ambientales. Además, el monitoreo continuo y las alarmas automáticas son fundamentales para identificar y responder con mayor rapidez ante situaciones inseguras, lo que es clave a la hora de prevenir accidentes.
• Mejora la calidad. Al eliminar la variabilidad humana y mantener un control estricto de los parámetros de los procesos, la automatización industrial asegura productos uniformes y de alta calidad. De hecho, los sistemas de inspección automática son capaces de detectar defectos en tiempo real. Esto permite corregir problemas de manera inmediata y reducir el desperdicio.

• Estandariza los procesos. Los procesos industriales automatizados siguen rutinas predefinidas y consistentes. De esta forma, se garantiza que todos los turnos y operarios obtengan resultados homogéneos. Asimismo, se asegura el cumplimiento estricto de las normativas de calidad y los estándares industriales, así como se simplifica el análisis y la comparación de datos operativos.
• Centraliza los datos y las decisiones. La automatización de procesos industriales permite centralizar los datos provenientes de diversas máquinas, sensores y sistemas, consolidándolos en plataformas únicas de monitoreo y control. Esto facilita que las decisiones operativas, tanto automáticas como manuales, se tomen de manera más informada, eficiente y en tiempo real, reduciendo errores y mejorando la coordinación entre los distintos niveles de la planta industrial. Esto no solo optimiza la operación, sino que también mejora la trazabilidad y el acceso a la información desde cualquier ubicación.
• Disminuye los costes. Si bien la inversión inicial para automatizar los entornos industriales puede ser elevada, a largo plazo, reduce de forma significativa los costes operativos. Y es que no solo se consigue una mayor eficiencia energética, una reducción de los desperdicios y una disminución de errores o retrabajos, sino que también se optimizan los costes asociados al personal, ya que minimiza gastos como horas extra o riesgos laborales.
• Fomenta la innovación. Al integrar tecnologías avanzadas en la automatización, se abren nuevas oportunidades para optimizar procesos y desarrollar nuevos productos. Esto es posible gracias a que este enfoque libera a los empleados de tareas repetitivas y les ofrece la posibilidad de concentrarse en actividades de mayor valor, como la resolución de problemas y la mejora continua.
• Facilita el acceso a datos en tiempo real. Los sistemas automatizados recopilan y procesan datos de manera continua, lo que proporciona información en tiempo real sobre el estado de las operaciones. Esto es una base fiable y actualizada sobre la que tomar decisiones informadas, anticiparse a problemas, reaccionar con rapidez a los cambios y optimizar recursos de manera más efectiva. Asimismo, el análisis histórico de los datos industriales facilita la planificación y la mejora estratégica.

¿Cómo implementar la automatización de procesos industriales?

La automatización de procesos industriales no se trata solo de incorporar tecnologías avanzadas, sino de hacerlo de manera estratégica para aprovechar al máximo las aplicaciones y ventajas que ofrece. De ahí que, para implementar este enfoque en el proceso industrial, se recomienda trazar un plan estructurado. A continuación, te presentamos los pasos a seguir para lograr una integración efectiva:

1. Evaluación y análisis de necesidades y requisitos

El primer paso consiste en analizar los procesos actuales para identificar áreas críticas donde la automatización pueda agregar valor. En esta primera fase, se evalúan aspectos como los siguientes:

• Consumo energético.
• Tiempos de inactividad.
• Tasas de error.
• Costes operativos. 
• Objetivos estratégicos, como, por ejemplo, mejorar la calidad o aumentar la productividad. 

Para que este análisis sea lo más completo posible, es fundamental involucrar a todas las partes interesadas para definir con claridad los requisitos técnicos, operativos y financieros. No se trata de automatizar solo por querer automatizar, sino que, como dijo Bill Gates:

“La primera regla de cualquier tecnología utilizada en una empresa es que la automatización aplicada a una operación eficiente magnificará la eficiencia. La segunda es que la automatización aplicada a una operación ineficiente magnificará la ineficiencia.”

2. Selección del tipo de automatización necesaria

Una vez que se han obtenido los datos de la evaluación, es el momento de determinar las necesidades propias de cada proceso. En este sentido, se debe escoger entre tres tipos principales de automatización:

• Automatización industrial fija: diseñada para tareas repetitivas y específicas, como, por ejemplo, líneas de ensamblaje de productos masivos. Esta automatización es eficiente y económica, pero carece de flexibilidad, ya que no es posible modificar ni ampliar ningún parámetro.
• Automatización industrial programable: ideal para procesos que requieren adaptabilidad, como la producción de diferentes lotes. Este tipo utiliza tecnologías como PLC y visualización en su RUNTIME o SCADA para cambiar configuraciones con facilidad.
• Automatización industrial flexible: permite manejar múltiples configuraciones de productos en la misma línea, por lo que se emplea en industrias que requieren una mayor personalización, como es el caso de la automoción o la electrónica. Estas disponen de sus propios departamentos de control, que modifican el comportamiento de los PLCs.

3. Elección de la tecnología adecuada

En este punto, se determina qué tecnología se adapta mejor a cada proceso y sus requerimientos específicos. Por ejemplo, según las necesidades, pueden implementarse las siguientes tecnologías:

• Robots y cobots, para tareas de ensamblaje o paletizado.
• Sistemas de control avanzado, en procesos dinámicos y complejos.
• Edge computing, el cual requiere de sistemas de control avanzado, para aplicaciones donde premian las decisiones rápidas en tiempo real.

4. Diseño del sistema de automatización

A la hora de diseñar el sistema, se debe intentar que contenga ciertas características esenciales para su correcto funcionamiento. Y es que el sistema debe ser modular, para facilitar la adaptación a nuevas necesidades, escalable, para crecer con la empresa, y robusto, con medidas de ciberseguridad que protejan la red industrial frente a posibles amenazas. 

En este sentido, para lograr un buen diseño del sistema, se deben considerar los siguientes elementos críticos:

• Arquitectura de control: define cómo se estructuran y conectan los sistemas que gestionan y supervisan los procesos. Por ejemplo, según las características del sistema, se pueden aplicar las siguientes arquitecturas de control:
  • PLC: ideales para control local de procesos específicos y tareas repetitivas. Este sistema tiene una programación flexible que se adapta a sistemas pequeños o medianos.
  • DCS: se utilizan en instalaciones grandes y complejas, como refinerías o plantas químicas. Estas permiten un control distribuido y centralizado al mismo tiempo, muy adecuado para procesos dinámicos y críticos.

• Ubicación de sensores, actuadores y dispositivos IIoT: para garantizar que estos dispositivos recopilan la información necesaria y ejecutan las acciones automatizadas más convenientes, hay que definir su ubicación. En este sentido, se debe tomar en consideración los siguientes puntos:
  • Sensores: se instalan en puntos críticos para monitorear variables como presión, temperatura, flujo, vibración, iluminación o nivel. Por ejemplo, en una línea de producción, los sensores de proximidad detectan la posición de piezas en movimiento.
  • Actuadores: se ubican donde se requiere interacción física con el proceso, como válvulas, motores, grippers o bombas.
  • Dispositivos IIoT: se integran en sensores y actuadores inteligentes.

• Integración de software para análisis y supervisión: la automatización moderna requiere de un software que no solo supervise, sino que también analice y optimice los procesos. De hecho, para que el entorno automatizado funcione de forma eficiente, se debe considerar los siguientes aspectos:
  • Incorporar sistemas SCADA, software de análisis de datos y plataformas de cloud y edge computing.
  • Establecer protocolos de comunicación estándar, como OPC-UA, MQTT o Modbus, para asegurar la interoperabilidad entre dispositivos y sistemas.
  • Desarrollar medidas de ciberseguridad, que protejan los datos y los sistemas.

5. Integración con los sistemas existentes

Para poder implementar un nuevo sistema automatizado, hay que garantizar que es compatible con las plataformas y herramientas actuales de la empresa. Para lograrlo, se deberá atender a los siguientes aspectos clave:

• Integrar los datos recopilados por sensores en plataformas SCADA o MES existentes
• Conectar los PLC a sistemas ERP.
• Garantizar la interoperabilidad, mediante protocolos estándar como OPC-UA.

6. Capacitación del personal

En gran medida, el éxito de la automatización depende del conocimiento del equipo humano. Por este motivo, es necesario preparar al personal para la incorporación del nuevo sistema. Esto se puede llevar a cabo impulsando dos estrategias:

• Capacitación del personal: tanto operadores y técnicos como gerentes deben comprender el funcionamiento del sistema. Y es que es esencial que el personal domine desde la supervisión en SCADA hasta la resolución de problemas en PLC. 
• Fomento de una cultura abierta al cambio: puede ser muy beneficioso impulsar iniciativas que promuevan una actitud positiva hacia la tecnología, para reducir resistencias al cambio y fomentar la confianza en el uso de nuevas herramientas. 

7. Pruebas y optimización

Antes de la puesta en marcha total, hay que realizar pruebas exhaustivas para verificar que el sistema cumple con los objetivos definidos. En esta línea, se puede seguir el siguiente protocolo:

• Verificar el funcionamiento de sensores y actuadores.
• Simular diferentes escenarios para evaluar el rendimiento.
• Ajustar parámetros, plasmar la realidad en código y corregir errores .

8. Mantenimiento y mejora continua

Por último, es fundamental establecer un plan de mantenimiento preventivo que garantice la operatividad y confiabilidad del sistema automatizado a lo largo del tiempo. Además, es recomendable implementar estrategias de mejora continua basadas en el análisis de datos operativos en tiempo real. De esta forma, no solo se podrán optimizar procesos y reducir costes, sino que también servirá para adaptarse a nuevas necesidades del mercado y del entorno industrial.

Automatización de procesos industriales y eficiencia energética

En la era de la digitalización y la sostenibilidad, la automatización de procesos industriales ya no es una opción, sino una necesidad estratégica para que las empresas mantengan su competitividad en el mercado global.

Y es que, al integrar tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y los sistemas ciberfísicos, las empresas pueden mejorar el rendimiento de sus instalaciones y minimizar el desperdicio de recursos. Además, la capacidad de monitorizar y ajustar en tiempo real el consumo energético proporciona un control más preciso, que reduce el impacto ambiental sin comprometer la productividad.

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