La industria acelera entregas y reduce riesgos con nuevos modelos de control industrial
La automatización industrial atraviesa un proceso de transformación impulsado por la necesidad de reducir tiempos de entrega, minimizar riesgos en la puesta en marcha y lograr una mayor previsibilidad en la ejecución de proyectos. De acuerdo con el informe Industrial Control & Factory Automation Market — Global Forecast to 2030, de MarketsandMarkets™, el mercado global del sector crecerá de 274.99 mil millones de dólares en 2025 a 435.24 mil millones en 2030, con una tasa de crecimiento anual promedio de 9.6%.
Este crecimiento responde a la modernización de las operaciones industriales y al avance en la adopción de soluciones digitales en los procesos productivos. En un contexto de proyectos cada vez más complejos, los retrasos en la implementación y los ajustes de última hora se han convertido en una preocupación constante para fabricantes, integradores y operadores de planta.
Un cambio en la forma de desarrollar sistemas de control
Durante años, el desarrollo de sistemas de control industrial se ha basado en herramientas locales, flujos de trabajo individuales y una fuerte dependencia del hardware. Sin embargo, este modelo comienza a mostrar limitaciones cuando los proyectos escalan, los equipos se distribuyen entre distintas ubicaciones y se requiere replicar soluciones en múltiples plantas.
En este escenario, cobra fuerza un enfoque basado en modelos de control definidos por software, que permite trabajar en entornos colaborativos accesibles desde la nube, con control de accesos, registro de cambios y versionado de proyectos. La estandarización de bibliotecas de programación facilita la reutilización de soluciones y contribuye a reducir tiempos de desarrollo y errores recurrentes.
“Las empresas necesitan entregar proyectos con mayor rapidez, con menos ajustes en campo y mayor previsibilidad. Esto exige una forma de trabajo más estructurada, similar a la que ya se utiliza en el desarrollo de software”, señaló Eric Vieira, Software and Control Business Segment Manager de Rockwell Automation.
Pruebas tempranas para reducir ajustes en campo
Otro de los cambios relevantes es la incorporación de esquemas de validación temprana mediante simulación. En lugar de esperar a la etapa de puesta en marcha para detectar fallas, los equipos pueden probar la lógica de control desde las primeras fases del diseño, lo que permite anticipar errores y acortar los tiempos de arranque en planta.
“Cuando las pruebas se realizan con antelación, la puesta en marcha suele ser más sencilla y se reducen los ajustes en sitio”, explicó Vieira.
Este modelo se integra en flujos de trabajo que van de la nube al entorno operativo, con mecanismos de control que aseguran que solo versiones revisadas y aprobadas lleguen a producción.
DevOps y seguridad en entornos industriales
Las prácticas de DevOps comienzan a trasladarse al ámbito de la automatización industrial, aportando mayor visibilidad de los cambios, validaciones automáticas y procesos formales de aprobación entre las etapas de desarrollo, pruebas e implementación.
De acuerdo con Vieira, este enfoque permite mejorar la previsibilidad de los proyectos sin descuidar los requisitos de seguridad y disponibilidad propios de los entornos industriales. “Cuando los procesos se integran, la seguridad debe considerarse desde el inicio, con controles de acceso, registro de cambios y cumplimiento normativo a lo largo de todo el proyecto”, apuntó.
La IA como apoyo, no como sustituto
El uso de inteligencia artificial comienza a incorporarse en tareas operativas como organización de código, documentación y comparación de versiones. Estas herramientas permiten liberar tiempo de los equipos de ingeniería para actividades de mayor valor técnico.
No obstante, las decisiones críticas relacionadas con la lógica de control, la seguridad de los sistemas y el desempeño de las operaciones continúan siendo responsabilidad de los especialistas. “La IA puede mejorar la eficiencia en tareas rutinarias, pero no sustituye el criterio técnico en decisiones clave”, concluyó Vieira.