TIEMPO REAL
Opinión
Antoni Rovira
Manager de Software y Control en Rockwell Automation Iberia
Impacto de la IA en la industria
L
a industria se encuentra en un punto de inflexión histórico, impulsado por la convergencia de las tecnologías digitales y la Inteligencia Artificial (IA). Tras décadas de avances en automatización, la revolución industrial que ahora se inicia está marcada por la transición hacia sistemas autónomos, capaces de aprender, adaptarse y optimizar procesos sin la intervención humana directa. La historia de la automatización industrial puede dividirse en varias fases clave. Inicialmente, la introducción de la computación y la lógica programable, como el PLC, permitió automatizar tareas repetitivas y mejorar la eficiencia. Posteriormente, la digitalización y las comunicaciones industriales facilitaron el acceso y uso de datos, mejorando el rendimiento de los sistemas automatizados. En la actualidad, la industria se enfrenta a un nuevo cambio: la autonomía, donde los sistemas no solo ejecutan instrucciones, sino que aprenden y se adaptan a entornos complejos y cambiantes. Las metodologías de IA, especialmente las redes neuronales, han demostrado su potencial en sectores como la automoción, con ejemplos tan relevantes como los sistemas de conducción autónoma. Estos sistemas procesan grandes volúmenes de datos sensoriales (cámaras, láseres de medición de distancia LiDAR, sensores) para tomar decisiones en tiempo real, una tarea imposible de programar explícitamente debido a la gran complejidad del entorno. Este mismo enfoque se está trasladando al ámbito industrial, integrando robots móviles autónomos (AMR) que utilizan arquitecturas de control basadas en IA para la logística interna en fábricas y almacenes. Además, hay empresas que han aplicado IA para optimizar procesos complejos, como la extrusión de snacks, entrenando redes neuronales con imágenes de productos buenos y defectuosos para ajustar automáticamente los parámetros de producción en tiempo real.
DICIEMBRE 2025 / N.º 566
AUTOMÁTICA E INSTRUMENTACIÓN
La diferencia fundamental entre automatización y autonomía radica en la capacidad de aprendizaje. Mientras que los sistemas tradicionales requieren programación manual y ajustes por parte de ingenieros, los sistemas autónomos combinan el conocimiento experto de un determinado ámbito, con grandes volúmenes de datos y técnicas de aprendizaje automático. Esto permite abordar problemas multivariables, no lineales y dinámicos, donde la programación convencional resulta insuficiente.
LA AUTOMATIZACIÓN UNIDA A LA IA AUMENTA LA CAPACIDAD DE APRENDIZAJE Y PERMITE CREAR SISTEMAS AUTÓNOMOS La IA impacta todas las fases del ciclo productivo: desde el diseño y validación de configuraciones, pasando por la operación autónoma (planificación, logística, control), hasta el mantenimiento predictivo y la mejora continua. Asimismo, su influencia abarca todos los niveles de la tecnología industrial: • Capa sensórica: Sensores físicos y virtuales, visión artificial y mediciones inferidas. • Sistemas de control: Ajuste adaptativo de lazos PID y modelos digitales aprendidos. • Gestión de operaciones: Planificación, mantenimiento, optimización energética y gestión de flotas. • Planificación empresarial: Equilibrio de oferta y demanda, planificación de la producción y toma de decisiones autónoma. La IA está redefiniendo el paradigma de la automatización industrial, abriendo la puerta a fábricas más inteligentes, adaptativas y resilientes. El reto ahora es acelerar la adopción de estas tecnologías, desarrollando talento especializado y capacidades que permitan materializar el potencial de los sistemas autónomos en la industria.
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