Con la visualización en tiempo real, la industria pasa al control proactivo a través de los datos
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En un contexto industrial cada vez más exigente, la visualización en tiempo real transforma los flujos de datos brutos en indicadores claros y útiles, y ofrece así a los fabricantes una visibilidad completa e instantánea de sus operaciones.
Las fábricas llevan tiempo recopilando datos, casi siempre en forma de informes estáticos, generados con varias horas –y a veces días– de diferencia respecto al momento en que se recopilan los datos. Esto impide a los equipos actuar antes de que un problema se agrave. Gracias a los avances tecnológicos, hoy existe una solución para reducir o incluso eliminar esta latencia: la visualización en tiempo real.
¿En qué consiste? Los datos procedentes de máquinas, sensores, autómatas y sistemas informáticos (SCADA, MES, etc.) se centralizan y se visualizan instantáneamente en cuadros de mando dinámicos que incorporan gráficos, diagramas y mapas de calor. “Esto permite identificar los problemas en cuanto se producen, reducir –o incluso evitar– los paros no planificados, mejorar la OEE (eficiencia global de los equipos), mantener constante la calidad del producto y optimizar el consumo energético”, explica Josiah Rodríguez, data science engineer en Actemium Avanceon, una empresa de VINCI Energies ubicada en Pensilvania, Estados Unidos, y especializada en este ámbito.
Este paso de una visión fragmentada y retrospectiva a una visión de conjunto en tiempo real, compartida y accesible para todos, transforma el control de la producción. Esto permite un mejor seguimiento de las operaciones, optimizar los procesos y mejorar la colaboración, tanto en toda la planta como a distancia.
La visualización en tiempo real abre también el camino al mantenimiento preventivo y predictivo. “Ahora es posible incorporar modelos de aprendizaje automático para prever las averías. Por ejemplo, el análisis de las vibraciones, de la temperatura o de otros indicadores permite prever cuándo hay riesgo de que un motor, una bomba o un generador presente un fallo”, precisa Josiah Rodríguez. Las empresas pueden así planificar sus intervenciones basándose en el estado real de los equipos, y no en un calendario más o menos arbitrario, lo que, en definitiva, supone un ahorro sustancial.
Una combinación de competencias
Para orientar a sus clientes en la implementación de estas soluciones, Actemium Avanceon adopta un enfoque pragmático y a medida. “Cada fabricante avanza a su ritmo en su transformación digital. Algunos todavía utilizan mucho el papel; otros ya disponen de historiadores de datos [software especializado en la recopilación y el almacenamiento de grandes cantidades de datos temporales procedentes de los procesos industriales], de bases SQL o de sistemas más sofisticados”, explica Josiah Rodríguez.
Los equipos de Actemium Avanceon empiezan haciendo un diagnóstico sobre el terreno, que incluye el análisis de los procesos y de los flujos de datos existentes, y luego recomiendan las tecnologías que mejor se adaptan a cada caso: plataformas (de empresas) colaboradoras (como AVEVA, Ignition o TwinThread) o cuadros de mando personalizados (construidos con Plotly Dash). A continuación, orientan a los clientes en la conexión entre sistemas informáticos y tecnologías operativas, así como en el procesamiento de los datos.
“La visualización en real hace que la industria pase de un enfoque reactivo guiado por los datos”
“Nuestro valor añadido está en nuestra capacidad de dar sentido a datos complejos y desordenados”, añade el data science engineer. “La información recogida no siempre refleja lo que los equipos observan sobre el terreno. Combinando competencias en ingeniería y ciencia de datos, ayudamos a nuestros clientes a entender sus datos, fiarse de ellos y procesarlos de forma eficaz. Este enfoque híbrido permite en muchos casos actualizar problemas invisibles –por ejemplo, cálculos de rendimiento erróneos o sensores defectuosos que alteraban los informes–”.
Una vez comprobados los beneficios –reducción de los tiempos de inactividad y mejora de la eficiencia, la calidad y la seguridad–, el despliegue de una línea piloto, por lo general, se extiende rápidamente a toda la planta de producción. Josiah Rodríguez cita el ejemplo de TwinThread, una plataforma industrial en la nube. “Nuestra colaboración con ellos nos ha permitido optimizar el consumo energético de los refrigeradores y reducir las tasas de desechos identificando las causas profundas de pérdidas de material”.
Controlar la producción de forma proactiva
Los avances en inteligencia artificial y en aprendizaje automático, unidos a la multiplicación de las soluciones de recopilación, almacenamiento y visualización de datos diseñadas específicamente para la industria, abren un panorama de innovación y personalización sin precedentes.
“En definitiva”, resume Josiah Rodríguez, “la visualización en tiempo real hace que la industria pase de un enfoque reactivo, basado en informes estáticos, a uno proactivo, guiado por los datos y el conocimiento detallado”. Al hacer que los datos sean visibles, comprensibles y útiles de forma inmediata, esta tecnología se convierte en un pilar de la excelencia operativa y de la competitividad en la era de la industria 4.0.
16/03/2026
