Datos, nube e IA redefinen la eficiencia en la operación industrial
• Las empresas avanzan hacia modelos operativos más conectados, seguros y capaces de responder con mayor agilidad a los retos del negocio.
La transformación digital en tecnologías de operación —OT, por sus siglas en inglés—, es decir, los sistemas que permiten controlar, monitorear y mantener en funcionamiento equipos, líneas de producción y procesos industriales, dejó de ser un tema exclusivo de automatización.
Hoy representa una vía para reducir tiempos de paro, anticipar fallas, aprovechar mejor los activos existentes y convertir la información generada en planta en decisiones de negocio.
Armando Blanco, Ingeniero de Soluciones de Nube e Inteligencia Artificial de Microsoft, abordó este tema durante la sesión de mayo del Foro Tecnología & Innovación, centrada en los retos y oportunidades de la transformación digital en OT, con énfasis en eficiencia operativa, inteligencia artificial, datos industriales y valor de negocio.
Los entornos industriales enfrentan presiones internas y externas que obligan a repensar la operación: incertidumbre comercial, disrupciones en cadenas de suministro, dificultad para conseguir componentes, escasez de talento especializado, rotación de personal y mayores exigencias de clientes que demandan entregas más ágiles y productos con mayor personalización.
Datos, agentes y nube adaptativa
En manufactura, energía y otros sectores intensivos en operación, los sistemas OT generan cientos de datos por segundo. Sin una estrategia de integración, esa información queda aislada en silos y limita su uso para análisis, mantenimiento predictivo, control de calidad o toma de decisiones entre plantas, turnos y áreas de negocio.
La inteligencia artificial aplicada a la operación industrial requiere datos conectados, estandarizados y contextualizados. La creación de ontologías industriales permite que variables como temperatura, velocidad, calidad, producción o eficiencia tengan una lectura común entre plantas. Un ejemplo simple ilustra el reto: una planta puede registrar temperatura en Fahrenheit y otra en Celsius; sin normalización, la IA puede entregar resultados inconsistentes.
La nube adaptativa surge como una alternativa para conectar la infraestructura de planta con capacidades de nube, sin sustituir necesariamente los equipos existentes. Incluso activos heredados (legacy) con 20 o 30 años de operación pueden integrarse mediante protocolos industriales como OPC UA o Modbus, o a través de SCADA e historiadores que ya recolectan la información operativa.
Casos de uso y valor de negocio
Los agentes de inteligencia artificial permiten pasar de tableros tradicionales y análisis posteriores a modelos de consulta en lenguaje natural, alertas en tiempo real y apoyo diferenciado por rol.
Entre los casos mencionados destacan:
• Detección de anomalías y alertas tempranas en proceso
• Priorización de órdenes de trabajo
• Inspección automatizada de calidad
• Planificación y optimización de producción
• Análisis de eficiencia y rendimiento
• Mantenimiento predictivo de activos
• Soporte al personal técnico con guías paso a paso
Los ejemplos presentados muestran aplicaciones concretas. En una empresa de alimentos, un exceso de agua en una mezcla —no detectado oportunamente— afectó la consistencia de un lote y requirió el retiro y reproceso del producto. En otro caso, líneas con 80% o 90% de automatización aún requieren ajustes manuales para productos específicos, como lotes libres de gluten o pedidos con requisitos diferenciados.
El valor de la transformación digital en OT no está solo en incorporar inteligencia artificial, sino en conectar datos industriales, asegurar su gobierno, proteger la información sensible y construir casos de uso concretos.
La oportunidad para las empresas consiste en pasar de proyectos largos y aislados a soluciones ágiles, seguras y escalables que conviertan la operación diaria en una fuente estratégica de eficiencia, resiliencia y ventaja competitiva.
Nota aclaratoria: Este contenido se genera a partir de las discusiones y presentaciones realizadas en el marco de los foros y comités de trabajo de AmCham. Las opiniones expresadas en estas sesiones pertenecen a los especialistas o participantes invitados y no representan necesariamente la posición oficial de la Cámara. AmCham publica esta información con el fin de ofrecer un espacio de diálogo y análisis, pero no asume responsabilidad por las declaraciones individuales de los expositores.
