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Schneider Electric hace un llamado a las empresas industriales para que adopten un enfoque más disciplinado en la transformación digital, argumentando que las tecnologías sofisticadas como los gemelos digitales deben introducirse para resolver problemas operativos identificables en lugar de adoptarse simplemente porque se consideran estratégicamente importantes.

El mensaje surge mientras fabricantes, productores de energía y operadores de infraestructura aumentan la inversión en automatización industrial, inteligencia artificial, activos conectados y análisis avanzados. Si bien estas tecnologías pueden mejorar la visibilidad de los activos y la toma de decisiones operativas, su valor comercial depende en gran medida de la eficacia con la que se conectan a los requisitos de ingeniería y producción reales.

Elijah Daniel, Director de Ventas Nacionales de Automatización de Procesos en África Subsahariana de Schneider Electric, afirmó que las organizaciones industriales deben definir primero el problema empresarial que pretenden abordar antes de decidir qué tecnología digital debe implementarse.

Ese enfoque pone un mayor énfasis en los resultados medibles, como menores gastos de mantenimiento, reducción de retrabajo de ingeniería, mejora de la fiabilidad de los equipos, ejecución de proyectos más rápida y mayor disponibilidad de producción.

Sitio web oficial de Schneider Electric

Los gemelos digitales se han convertido en una de las tecnologías más observadas en la digitalización industrial. Un gemelo digital puede crear una representación virtual de equipos físicos, instalaciones de producción o procesos industriales combinando información de ingeniería con datos operativos recopilados de sensores, sistemas PLC, plataformas de control y redes industriales.

Cuando se implementa correctamente, la tecnología permite a los equipos de ingeniería y operaciones examinar el comportamiento de los activos, evaluar diferentes escenarios operativos e identificar problemas potenciales sin interferir con el proceso físico.

Sin embargo, el rápido crecimiento del mercado de los gemelos digitales también ha planteado interrogantes sobre el retorno de la inversión. La investigación de mercado citada en el informe proyecta que el mercado global de gemelos digitales se expandirá de aproximadamente 21.140 millones de dólares en 2025 a más de 149.810 millones de dólares en 2030.

Tal crecimiento refleja un fuerte interés por parte de las industrias de fabricación, energía, infraestructura y procesos. Sin embargo, un mercado tecnológico más grande no se traduce automáticamente en mejores resultados para los operadores industriales individuales.

Para muchas empresas, el primer obstáculo no es la escasez de software, sino la naturaleza fragmentada de sus datos operativos.

Los departamentos de ingeniería mecánica, ingeniería eléctrica, instrumentación, control de procesos, mantenimiento y producción a menudo mantienen la información en sistemas separados. Los planos de ingeniería pueden estar en una base de datos, la información del equipo en otra, mientras que los historiales de mantenimiento y los registros de producción permanecen aislados del entorno de control.

Esta fragmentación crea problemas prácticos tanto durante los nuevos proyectos como en las operaciones continuas de la planta. Los ingenieros pueden necesitar recrear información que ya existe en otro lugar, los equipos de mantenimiento pueden tener historiales de activos incompletos y los gerentes de planta pueden carecer de una vista unificada del rendimiento de los equipos.

Las plataformas de ingeniería digital pueden abordar parte de este problema estableciendo un entorno de información común. En lugar de transferir o reconstruir repetidamente los datos de ingeniería, los equipos pueden trabajar desde una fuente compartida durante todo el ciclo de vida del proyecto.

El mismo principio se vuelve cada vez más importante una vez que se agregan los datos operativos a la ecuación.

La información de controladores industriales, sensores, historiadores, sistemas SCADA, plataformas DCS y sistemas de gestión de mantenimiento puede proporcionar una imagen mucho más amplia de cómo se comporta un activo en el campo. Cuando estos conjuntos de datos se conectan correctamente, las empresas pueden ir más allá de la documentación de ingeniería estática hacia modelos operativos actualizados continuamente.

Esto crea oportunidades para el mantenimiento predictivo, el monitoreo de condiciones y la optimización del rendimiento.

Por ejemplo, un operador industrial puede usar datos históricos de equipos para identificar patrones asociados con condiciones operativas anormales. Los equipos de mantenimiento pueden entonces investigar los activos que muestran signos de deterioro antes de que una falla resulte en una parada no planificada.

Los beneficios potenciales son particularmente significativos en industrias donde la disponibilidad de equipos tiene un impacto directo en la economía de producción. Las instalaciones de petróleo y gas, las centrales eléctricas, las operaciones mineras, las instalaciones de procesamiento químico y las grandes plantas de fabricación a menudo dependen de un número relativamente pequeño de activos críticos.

Una falla que involucre un compresor, turbina, bomba, motor, sistema de control o componente de distribución eléctrica puede generar consecuencias mucho más allá del costo de reemplazar el componente fallido.

Aquí es donde la combinación de automatización y análisis industrial se vuelve cada vez más relevante.

La estrategia digital más amplia de Schneider Electric incluye automatización conectada, software, control industrial y tecnologías de gestión de energía. Su cartera oficial abarca áreas como controladores PLC y PAC, movimiento y accionamientos, automatización industrial, software y servicios digitales.

Para los compradores industriales, la pregunta importante, por lo tanto, está cambiando de si una empresa debe adoptar la tecnología digital a dónde la tecnología digital puede generar la mayor mejora operativa.

Una empresa de fabricación puede tener un caso de negocio claro para usar análisis para reducir el tiempo de inactividad no planificado. Un contratista de ingeniería puede obtener más valor al eliminar el trabajo de ingeniería duplicado. Una refinería puede priorizar la confiabilidad de los activos y la optimización de procesos, mientras que una empresa de servicios eléctricos puede enfocarse en la condición de los equipos, la planificación del mantenimiento y la disponibilidad.

La pila tecnológica puede ser similar, pero la justificación comercial puede ser muy diferente.

Esta distinción se está volviendo más importante a medida que la automatización con IA se integra en las plataformas industriales.

La inteligencia artificial puede analizar grandes volúmenes de datos operativos, identificar correlaciones y generar recomendaciones que serían difíciles de producir manualmente para los equipos de ingeniería. Sin embargo, los sistemas de IA siguen dependiendo de la calidad de la información disponible.

Registros históricos deficientes, estructuras de etiquetas inconsistentes, datos de sensores faltantes y una gobernanza de datos débil pueden reducir significativamente la utilidad del análisis avanzado.

En otras palabras, la inteligencia artificial no elimina la importancia de la gestión de datos industriales. La aumenta.

Un gemelo digital conectado a información de activos inexacta puede producir un modelo visual impresionante sin proporcionar una visión operativa fiable. Del mismo modo, un sistema de análisis predictivo entrenado con registros de mantenimiento incompletos puede generar recomendaciones sobre las que los ingenieros no pueden actuar con confianza.

Esto convierte la calidad de los datos en un problema estratégico, más que en una simple preocupación de TI.

Las empresas industriales también deben considerar cómo se conectan los sistemas digitales con la infraestructura existente. Una arquitectura digital moderna puede involucrar sistemas PLC y DCS, Ethernet industrial, sensores, historiadores, plataformas en la nube, sistemas ERP, software de mantenimiento y aplicaciones de aprendizaje automático.

Mantener estos entornos conectados sin crear problemas adicionales de ciberseguridad o gestión de datos requiere una ingeniería cuidadosa.

El desafío puede ser aún mayor en plantas más antiguas, donde los sistemas de control pueden haberse instalado durante muchos años y los equipos de diferentes generaciones y proveedores continúan operando juntos.

Para estas instalaciones, la transformación digital no significa necesariamente reemplazar cada componente de control existente.

En muchos casos, la ruta más práctica es mejorar la conectividad alrededor de la infraestructura de automatización existente e introducir gradualmente capacidades de monitoreo, análisis y gestión de activos de nivel superior.

Ese enfoque puede reducir el riesgo técnico y financiero asociado con proyectos de modernización a gran escala.

Para los mercados industriales africanos, la cuestión es particularmente relevante. La infraestructura energética, las instalaciones de fabricación, las operaciones mineras y los grandes proyectos industriales se están expandiendo mientras los operadores continúan enfrentando la presión de controlar los gastos operativos y mejorar la productividad.

Nigeria es un ejemplo significativo debido a la escala de su infraestructura energética y sus importantes recursos de petróleo y gas. A medida que los activos industriales se vuelven más complejos, los operadores tienen cada vez más oportunidades de aplicar herramientas de automatización conectada e ingeniería digital al mantenimiento, la ejecución de proyectos y el rendimiento de los activos.

Pero la infraestructura y las habilidades siguen siendo consideraciones importantes.

El software avanzado por sí solo no puede compensar una conectividad inadecuada, una instrumentación de campo poco fiable o una escasez de ingenieros capaces de interpretar datos operativos. Por lo tanto, una transformación digital exitosa requiere una combinación de tecnología, experiencia en ingeniería, gobernanza de datos y procesos organizativos.

El mismo principio se aplica al software de mantenimiento predictivo.

Un sistema puede ser técnicamente capaz de identificar anomalías en los equipos, pero el valor se determina en última instancia por lo que sucede después de que se detecta una anomalía. Si los equipos de mantenimiento no pueden acceder al activo, obtener componentes de reemplazo o programar una intervención, la capacidad analítica puede tener un impacto comercial limitado.

Por lo tanto, la digitalización industrial necesita conectar la información con la acción.

Esto también está cambiando la forma en que los equipos de adquisiciones industriales evalúan las tecnologías de automatización. En lugar de mirar solo las características del software, los compradores necesitan considerar cada vez más la capacidad de integración, el soporte del ciclo de vida, la accesibilidad de los datos, la ciberseguridad, la compatibilidad con los sistemas de control instalados y la disponibilidad de experiencia en ingeniería.

Para las industrias con gran cantidad de equipos, esto puede hacer que la relación entre el hardware de automatización heredado y las plataformas digitales modernas sea particularmente importante.

Los PLC, controladores DCS, sistemas de E/S, módulos de comunicación y sensores industriales existentes pueden representar valiosas fuentes de datos operativos. Preservar esa inversión mientras se agregan capacidades modernas de monitoreo y análisis a veces puede ofrecer un resultado más práctico que buscar un reemplazo completo del sistema.

El propio ecosistema de productos y soporte de Schneider Electric refleja este cambio más amplio hacia la automatización conectada, con recursos que cubren documentación de productos, software, selección de productos, soluciones de reemplazo y servicios digitales.

El creciente papel de los gemelos digitales también destaca un cambio importante en la ingeniería industrial: los datos se están convirtiendo en parte del propio activo.

Históricamente, la información de ingeniería a menudo se trataba como documentación producida durante un proyecto y archivada después de la puesta en marcha. Cada vez más, las empresas tratan los datos de ingeniería como un recurso continuamente utilizable que respalda la puesta en marcha, la operación, el mantenimiento y el eventual reemplazo de activos.

Esa transición puede reducir la pérdida de información entre las fases del proyecto.

También puede mejorar la comunicación entre contratistas de ingeniería, proveedores de equipos, operadores de plantas y equipos de mantenimiento. Cuando las partes interesadas trabajan con información de activos consistente, se requieren menos recursos para recrear dibujos, especificaciones y registros de equipos.

El objetivo a largo plazo no es simplemente crear una representación digital más sofisticada de una planta.

El objetivo real es hacer que las decisiones industriales sean más rápidas, más precisas y más rentables.

Es probable que esa distinción influya en futuras decisiones de inversión a medida que las empresas aumenten el gasto en IA, IoT industrial, automatización e ingeniería digital.

Los ejecutivos preguntarán cada vez más si un proyecto digital ha reducido el tiempo de inactividad, ha disminuido los costos de mantenimiento, ha acortado los ciclos de ingeniería, ha aumentado la disponibilidad de activos o ha mejorado el rendimiento de la producción.

Esas métricas proporcionan una base mucho más sólida para la inversión que el número de activos conectados o la sofisticación de un modelo digital.

en la planta.

Por lo tanto, es poco probable que la próxima fase de la digitalización industrial se defina únicamente por la cantidad de tecnología que implementen las empresas.

Se definirá por la eficacia con la que conecten la automatización, los datos de ingeniería, la IA y la toma de decisiones operativas con un rendimiento empresarial medible.

Para las empresas que consideran los gemelos digitales o la analítica industrial avanzada, el punto de partida puede ser sorprendentemente simple: identificar la falla del equipo, el cuello de botella de ingeniería, el gasto de mantenimiento o la restricción de producción que necesita mejorarse primero.

Solo entonces debe seleccionarse la tecnología.

Escrito por: Michael Carter

Michael Carter es un escritor de automatización industrial y control de procesos con más de 12 años de experiencia cubriendo PLC, DCS, SCADA, redes industriales y tecnologías de gestión de activos. Su trabajo se centra en el impacto práctico de la inversión en automatización en la fiabilidad de la planta, la productividad de la ingeniería y las operaciones industriales.

Para los proveedores de automatización y los vendedores de tecnología industrial, esto crea un mercado más exigente. Las demostraciones tecnológicas pueden atraer la atención, pero la adopción a largo plazo dependerá de si los proveedores pueden demostrar mejoras prácticas a nivel de planta.