La automatización industrial en la era de la lA
La automatización industrial en la era de la lA Cuando la planta empieza a anticipar La automatización industrial en la era de la lA La inteligencia artificial (lA) está desplazando el foco de la automatización industrial: ya no se trata solo de ejecutar procesos con mayor eficiencia, sino de anticipar fallas, optimizar decisiones y conectar mantenimiento, calidad, energía y producción bajo una misma lógica operacional. En Chile, minería y energía lideran esta transición, aunque la masificación todavía enfrenta brechas en datos, talento e integración tecnológica. Durante Durante años, la automatización industrial fue entendida como una herramienta para estabilizar procesos, reducir errores y elevar la productividad. productividad. Esa lógica sigue vigente, pero hoy el desafío es más amplio.
La irrupción de la inteligencia artificial está empujando empujando a la industria hacia una nueva etapa, en la que automatizar ya no significa solo ejecutar tareas con precisión, sino también interpretar señales, anticipar eventosyapoyardecisiones operacionales en tiempo real. La ¡ A deja de ser piloto Las cifras muestran que el cambio ya está en marcha. Una investigación que incluye diversas fuentes comoMcKinsey, Siemens, CEPAL y RockwellAutomation, indica que el sector Automotriz registra una adopción global de 58%, mientras Alimentos y Bebidas alcanza 35% y Farmacéutico Farmacéutico 47k. A ello se suma otro dato clave: 95% delosfabricantesyainvirtióo planea invertir en lAy machine learning durante los próximos cinco años. En ese contexto, el caso de uso que más está convenciendo a la industria es el mantenimiento predictivo. La promesa es concreta: menos fallas, menos detenciones detenciones no programadas y mejor utilizaciónde utilizaciónde los activos. Los estudios revisados muestran reducciones de downtime de entre 30% y 50%, disminuciones de costos de mantenimiento de i8% a 25% y retornos positivos en 95% de las organizaciones que ya irnplementaron estas herramientas. La razón es simple: buena parte de las pérdidas industriales no proviene de la falta de automatización, sino de la incapacidad incapacidad para anticipar desviaciones.
El informe recuerda que 6o% de la pérdida de capacidad posterior a la programación se explica por equipos no disponibles, y que los problemas que no se corrigen antes de una falla pueden elevar sus cos tos hasta 1,8 veces. En otras palabras, la diferencia entre una operación eficiente y una verdaderamente inteligente está en la capacidad de leer datos a tiempo y actuar antes de que el problema escale. Chile avanza en esa dirección, aunque de manera desigual.
Felipe Ubilla, Gerente Gerente de Ventas de Power Systems de Eaton, plantea que “la industria chilena se encuentra en una etapa intermedia/ avanzada de adopción de JA desde la automatización clásica con PLC, DCS, SCADA hacia una automatización inteligente inteligente basada en datos y modelos lA”. El ejecutivo agrega que los niveles más avanzados se observan en minería y energía, impulsados por la madurez de esos sectores y por el liderazgo del país en infraestructura y políticas públicas vinculadas a la JA. Esa evolución ya no ocurre solo en la línea de producción. También se está instalan do en subestaciones, salas eléctricas yac tivos críticos asociados a la continuidad operacional.
Ubilla explica que una de las principales aplicaciones en las que Eaton trabaja con sus clientes corresponde justamente almantenimientopredictivo, apoyado en Brightlayer, su plataforma digital que conecta dispositivos eléctricos eléctricos e industriales, integra analítica avanzada y machine learning, y permite extraer datos eléctricos y operacionales desde una subestación o sala eléctrica Felipe Ubilla, EATON. Ántonio Vidal, FABELEC.. La automatización industrial en la era de la lA para mejorar continuidad operacional y eficiencia energética. La automatización también llega a la infraestructura eléctrica El ejecutivo subraya, además, que la JAen este ámbito todavía actúa mayoritariamente mayoritariamente como soporte a ladecisiónmás que como reemplazo del operador. Según su visión, en mantenimiento predictivo la JA “todavía es asistiva o recomendadora”, mientras la autonomía total sigue siendo incipiente y se observa solo en ciertas aplicaciones puntuales, como camiones y perforadoras en minería. Los beneficios ya se pueden cuantificar.
Tomando como referencia datos del Federal Energy Management Program de Estados Unidos, Eaton indica reducciones reducciones de costos de mantención de entre 12% y 18%, aumentos de confiabilidad de equipos de 35% a 40h y disminuciones de fallas de hasta 70% a 75% en aplicaciones aplicaciones de mantenimiento preventivo y predictivo sobre subestaciones y salas eléctricas. La otra gran frontera es la integración de la JA a las propias plataformas de automatización. PLC, SCADA y MES ya no solo capturan señales y ejecutan lógicas lógicas de control: empiezan a incorporar capacidades de analítica, predicción y respuesta inteligente.
Ajuicio deAntonio Vidal, Gerente de Productos de Fabelec, la industria chilena está en una etapa “intermediaavanzada” de adopción, especialmente en grandes compañías mineras, energéticas y manufactureras que ya usan JA para mantenimiento predictivo, optimización de procesos y análisis en tiempo real. Pero advierte que el escenario sigue siendo heterogéneo, con Pymes todavía en fases iniciales o de prueba. SCADA, PLC y MES: la nueva capa de inteligencia Para Vidal, las aplicaciones más concretas concretas hoy están en control de procesos, mantenimiento predictivo, visión artificialy artificialy eficiencia operacional.
En controlde procesos, la JA ayuda a ajustar variables comovelocidad, temperatura o flujo para mantener la operación estable; en mantenimiento mantenimiento predictivo, analiza datos de sensores para anticiparfallas en motores, correas o bombas; y en calidad, se apoya en cámaras y visión artificial para detec tar defectos sin intervención humana. A eso se suma su uso para optimizar energía, materias primas y tiempos de operación, reduciendo incertidumbre y mejorando la velocidad de respuesta. El ejecutivo cita un ejemplo especialmen te ilustrativo en minería: el monitoreo de correas transportadoras y equipos críticos. Allí, explica, la JA permite anticipar anticipar fallas, optimizar la carga y evitar detenciones que pueden costar millones. También menciona aplicaciones en plantas concentradoras, donde el ajuste ajuste de variables en tiempo real permite mejorar la recuperación de mineral. En manufactura, en tanto, destaca el uso de cámaras con lApara detectar defectos en productos y reducir rechazos. El desafío no es solo tecnológico La incorporación de inteligencia embebida embebida en las plataformas también obliga a revisar los criterios con que una empresa selecciona soluciones. Vidal considera que esta evolución es positiva porque _Ji permite tomar decisiones más rápidas y con menor latencia, sin depender exclusivamente de sistemas en la nube.
Pero advierte que no todas las soluciones soluciones son equivalentes y que las empresas deben fijarse en aspectos muy concretos: compatibilidad con la infraestructura existente, facilidad de implerrientación, soporte local, integración de datos y, especialmente, ciberseguridad. En esa misma línea, Ubilla plantea que la ciberseguridad debe estar entre los pilares principales al elegir una marca o plataforma.
Desde su perspectiva, los dispositivos inteligentes deben incorporar incorporar certificaciones específicas, como JEC 62443-4-2, UL2900-oloUL2900-2-2, porque en la industria la exposición no afecta solo a sistemas de información, sino directamente a producción, continuidad continuidad operacional y seguridad.
“La industria chilena se encuentra en una etapa intermedia/ avanzada de adopción de JA desde la automatización clásica hacia una automatización inteligente basada en datos”. La automatización industrial en la era de la lA Sin embargo, el mayor cuello de botella no siempre está en el hardware ni en el software, sino en labase quehace posible que la JA entregue valor.
El informe de investigación es claro al respecto: 75% de los ejecutivos considera que la calidad de los datos es el ingrediente más valioso para potenciar las capacidades de lA generativa, y 67% de las organizaciones planea aumentar el gasto tecnológico priorizando inversiones en datos e lA. Esto significa que el diferencial competitivo competitivo ya no estará solo en tener sensores o modelos predictivos, sino en la arquitectura arquitectura de decisión que conecta operación, operación, mantenimiento, abastecimiento, continuidad y planificación. Datos, talento y ciberseguridad A ello se suma el desafío del talento. Ubilla señala que hoy la gran demanda está en profesionales capaces de entender entender simultáneamente datos, procesos y tecnologías, con foco en acelerar la integración IT/OT. Vidal coincide en que el perfil cambió: ya no basta con dominar PLC o instrumentación, sino que se requieren requieren nociones de analítica, plataformas plataformas digitales, integración de sistemas y uso aplicado de JA. Ambos advierten que las grandes empresas están avanzando con capacitación interna, alianzas con proveedores y equipos mixtos, mientras muchas medianas aún enfrentan una brecha importante. Mirando hacia los próximos años, la dirección parece clara.
El informe base proyecta que más del 50% de las empresas empresas industriales adoptarámantenimiento predictivo basado en JA, mientras otras fuentes anticipan que la integración de JA en manufacturas medianas y grandes podría acercarse a 5% antes de 2027. El escenario descrito apunta a operaciones más autónomas, con mayor capacidad de adaptación frente acambios de demanda, fallas o restricciones externas. Ubilla prevé que la JAen industria evolucionará evolucionará desde un nivel asistivo hacia una autonomía mucho mayor, y que su uso dejará de ser opcional del mismo modo en que ocurrió con la automatización tradicional. Vidal, por su parte, proyecta plataformas mucho más conectadas, donde edge computing, nube, gemelos gemelos digitales y analítica en tiempo real convivirán en una misma arquitectura para ajustar procesos sin intervención humana permanente. Ambos coinciden en que las empresas deben empezar por lo básico: ordenar sus datos, fortalecer infraestructura digital, integrar sistemas y avanzar por casos de uso concretos que generen valor rápido. En definitiva, la automatización industrial industrial en la era de la JA ya no puede medirse solo por cuánto proceso ejecuta una máquina o cuántos pasos elimina una secuencia automática. El verdadero salto está en pasar desde operaciones que reaccionan tarde a operaciones que leen mejor su contexto, aprenden más rápido y toman decisiones con mayor precisión. Allí se jugará la ventaja competitiva de los próximos años: no solo en automatizar más, sino en decidir mejor. O.