Convergencia TI/OT: El camino hacia la excelencia industrial

Imagine un escenario en el que cada punto data operativo de una industria esté continuamente captado, organizado, escalable y libre de ciberamenazas. Este es el concepto de convergencia TI/OT (Tecnología de la Información/Tecnología Operativa), una evolución en la que la sinergia entre data y tecnología optimiza la eficiencia, la seguridad y la innovación en la fabricación, permitiendo una data de alta calidad y una seguridad robusta que respalden decisiones fiables y estratégicas.

La convergencia TI/OT va más allá de la recopilación de data. Se trata de un ecosistema integral en el que la data organizada elimina los silos de información, las máquinas ajustan automáticamente sus operaciones en función de la demanda y los sistemas inteligentes predicen los fallos antes de que se produzcan. Los informes indican que adoptar plenamente este enfoque puede aumentar la productividad de las operaciones industriales entre 30% y 50% (Bain & Company: La fábrica del futuro podría aumentar la productividad en 30% o más).

La Tecnología Operativa (OT) engloba el hardware y el software que supervisan y controlan los dispositivos físicos y los procesos en entornos industriales, incluidos sistemas como SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), PLC (Programmable Logic Controllers) y MES (Manufacturing Execution System). Por el contrario, la tecnología de la información (TI) se centra en el procesamiento, el almacenamiento y la comunicación de información a través de sistemas informáticos. En la práctica, la TI está más orientada a la gestión data organizativa y de procesos, mientras que la OT se ocupa directamente de las operaciones y la automatización. La integración de estas dos áreas anteriormente aisladas es el núcleo de la convergencia TI/OT, ya que ofrece una visión unificada de las operaciones y fomenta la innovación.

Esta convergencia ya está transformando las industrias, con casos de uso que abarcan la productividad, el mantenimiento, la seguridad, la calidad, la capacidad de respuesta a la demanda y la sostenibilidad. Algunas aplicaciones incluyen:

• Calibrado automático de la máquina: Las máquinas pueden autocalibrarse mediante el sensor data para garantizar un rendimiento óptimo, reduciendo los ajustes manuales y manteniendo altos niveles de productividad.
• Mantenimiento predictivo: Los algoritmos analizan el data en tiempo real para predecir los fallos de los equipos, minimizando el tiempo de inactividad no planificado.
• Gemelos digitales: Réplicas virtuales en tiempo real de plantas industriales capaces de simular, predecir y optimizar los procesos y su rendimiento.
• Cierres automáticos: Las máquinas pueden programarse para que se detengan automáticamente cuando los sensores detecten un comportamiento anormal o peligroso, evitando accidentes y garantizando un entorno de trabajo más seguro.
• Control de calidad en tiempo real: Los sensores y los dispositivos IoT supervisan los procesos de producción en tiempo real, identificando al instante las desviaciones de las normas de calidad y permitiendo la adopción de medidas correctivas inmediatas.
• Sistemas de control del consumo energético: Las fábricas controlan y optimizan el consumo de energía para ahorrar costes y reducir el impacto medioambiental.
• Sistemas de fabricación flexibles: Sistemas que pueden cambiar rápidamente entre diferentes productos en función de los pedidos entrantes, lo que aumenta la capacidad de responder eficazmente a las cambiantes necesidades de los clientes.

A pesar de su promesa, muchas organizaciones se enfrentan a dificultades a la hora de implementar estrategias de convergencia TI/OT, entre las que se incluyen:

1. Calidad Data: Los sensores mal configurados y las convenciones de nomenclatura incoherentes producen data poco fiables y carecen de rutinas de calibración.
2. Ausencia de visión unificada: La falta de objetivos claros complica los esfuerzos coordinados.
3. Deficiencia de experiencia: La escasez de ingenieros cualificados en OT supone un obstáculo importante para la escalabilidad y el uso eficaz de la información.
4. Legado técnico y cultural: Los equipos heterogéneos y las barreras culturales entre los equipos de TI y OT dificultan la integración.
5. Cambios en la rutina operativa: La implantación de nuevos productos y herramientas data debe ir acompañada de la gestión del cambio y de ajustes en los procesos. Sin una formación adecuada y la voluntad de los equipos operativos, los nuevos productos se vuelven ineficaces.

Sin embargo, empresas como Volkswagen y Siemens ofrecen ejemplos inspiradores. Volkswagen, por ejemplo, invirtió 4.000 millones de euros entre 2019 y 2023 en la digitalización de sus procesos de producción, lo que permitió fabricar coches personalizados al mismo coste que los vehículos producidos en serie sin interrumpir la línea de producción. Además, la empresa supervisó con éxito todas las fases de producción a través de una única pantalla, lo que demuestra el éxito de la implantación de estas tecnologías.

Del mismo modo, Siemens mostró el poder de la transformación digital en su fábrica Electronic Works Amberg (EWA) en Alemania. Esta instalación, que produce unos 17 millones de unidades al año, utiliza sus propios controladores lógicos programables (PLC) Simatic para automatizar la producción. Con 75% de producción controlada por máquinas y robots, Siemens logró un excepcional nivel de calidad del 99,9990%. Este alto grado de automatización no sólo ilustra la fiabilidad y eficacia de sus productos, sino que también demuestra cómo la inversión en data y en IA puede mejorar drásticamente la calidad y la eficacia de la producción.

Para que la convergencia TI/OT se materialice y las organizaciones avancen hacia una colaboración hombre-máquina sostenible, es esencial construir una sólida columna vertebral tecnológica capaz de soportar operaciones integradas, escalables y seguras. Esta base digital debe concebirse como un ecosistema cohesionado de herramientas interconectadas, que permita desde la recopilación de data en tiempo real hasta el análisis avanzado para la toma de decisiones.

Las tecnologías clave que componen esta infraestructura incluyen:

1. SCADA (Control de Supervisión y Adquisición Data): Supervisa y controla los procesos industriales en tiempo real, garantizando la fiabilidad operativa.
2. MES (Sistema de Ejecución de la Fabricación): Salva la distancia entre la planta de producción y los sistemas corporativos, permitiendo una visibilidad en tiempo real y una mejor toma de decisiones.
3. Historiadores: Almacene el data operativo en series temporales, esenciales para el análisis histórico, la mejora continua y las aplicaciones de IA.
4. Plataformas industriales Data (IDP): Consolide data a partir de múltiples fuentes, permitiendo el análisis a gran escala, el modelado predictivo y la automatización inteligente.
5. Espacio de nombres unificado (UNS): Organiza y centraliza los flujos data entre diferentes sistemas y dispositivos, facilitando la escalabilidad y la estandarización.

A pesar de las ventajas, la integración de estas herramientas requiere una estrategia clara, y aquí es donde entran en juego los enfoques de transición hacia la Industria del mañana.

La transformación digital industrial puede seguir distintos caminos, y la elección del enfoque influye directamente en el ritmo, el riesgo y el rendimiento de la inversión.

1. Big Bang: Una implementación amplia y estandarizada con una fuerte alineación estratégica y un alto grado de control. Este enfoque reduce la fragmentación y garantiza la coherencia data desde el principio, facilitando la escalabilidad futura. Sin embargo, requiere una elevada inversión inicial y una rigurosa gestión del cambio para mitigar los riesgos de interrupción operativa.
2. Incremental: La transición se produce a través de proyectos piloto aplicados gradualmente. Este enfoque es más seguro a corto plazo y permite un aprendizaje continuo, pero puede crear un entorno más complejo con sistemas heterogéneos y retos de integración a largo plazo.

Híbrido: Muchas organizaciones adoptan una estrategia híbrida: estructuran una arquitectura central robusta (como UNS o IDP) mientras experimentan y perfeccionan los casos de uso a nivel local. Esto equilibra la estandarización con la agilidad, reduciendo los riesgos sin sacrificar la innovación.

La convergencia TI/OT es más que una transición tecnológica: es un movimiento estratégico para transformar las industrias. Con tecnologías inteligentes, seguridad robusta, gestión data avanzada y colaboración hombre-máquina, el uso de data e IA emerge como un modelo de excelencia industrial y diferenciación competitiva.

Con años de experiencia en el sector y siendo agnóstico con respecto a la tecnología, Artefact reúne las competencias necesarias para ser el socio estratégico de los proyectos fundacionales de data.

• Profundo conocimiento de los diversos componentes de una estrategia data e IA de éxito: Apoyamos a muchos de nuestros clientes de diversos sectores en la definición de su estrategia y hoja de ruta data a múltiples niveles (producto data, data governance, modelo operativo, data platform, cultura y cambio), desde la estrategia hasta la implantación.
• Fuerte presencia local y experiencia internacional: Nuestro equipo le permite combinar la presencia local con las mejores prácticas desarrolladas con nuestros clientes líderes mundiales.
• Amplia experiencia en data governance y estructuración: Es esencial alinear la construcción de la arquitectura data con la gobernanza. Nuestro enfoque práctico y orientado al valor, combinado con más de 80 referencias en proyectos data governance y herramientas y metodologías listas para usar, garantiza la adopción de la mejor estrategia dentro del contexto de cada cliente.
• Data La democratización está en nuestro ADN: Creamos planes de cambio adaptados a las necesidades de sus equipos, para que puedan tomar el control y adoptar las soluciones data y de IA puestas a su disposición (Artefact Escuela de Data).

El camino es difícil, pero con una visión clara, una formación adecuada y una innovación continua, las organizaciones pueden desbloquear niveles sin precedentes de productividad, sostenibilidad y competitividad. Esta convergencia no es sólo el sueño ideal data - es el siguiente paso natural hacia el futuro industrial.

Referencia: Artefact, “Convergencia TI/OT: El sueño Data para la excelencia industrial”