El informe reciente “Industrial Control & Factory Automation Market — Global Forecast to 2030”, de MarketsandMarkets™, indica que se espera que el mercado global de automatización industrial y control de fábrica crezca de 274,99 mil millones de dólares en 2025 a aproximadamente 435,24 mil millones de dólares en 2030, con un crecimiento promedio anual de 9.6% durante el período.
El estudio relaciona esta expansión con la modernización de las operaciones industriales y creciente uso de soluciones digitales en los procesos productivos.
Esta evolución se produce en un momento en que reducir los plazos de entrega de los proyectos, evitar ajustes de última hora y hacer que la puesta en marcha sea más predecible se han convertido en preocupaciones recurrentes en la industria. Para abordar estos desafíos, las alternativas incluyen el desarrollo de sistemas industriales basados en el diseño de control definido por software, la colaboración en la nube y la validación temprana mediante simulación.
Esto se debe a que, tradicionalmente, el desarrollo de sistemas de control se ha centrado en herramientas locales, flujos de trabajo individuales y una fuerte dependencia de hardware específico. Con proyectos más grandes, equipos distribuidos y la necesidad de replicar soluciones en diferentes plantas, este modelo empieza a presentar desafíos relacionados, especialmente, con la gestión de cambios y el control del desarrollo y la implementación.
Según Eric Vieira, Software and Control Business Segment Manager de Rockwell Automation, el sector ha estado buscando alternativas más acordes con la realidad actual de las operaciones. “Las empresas necesitan entregar proyectos con mayor rapidez, con menos ajustes en campo y mayor previsibilidad. Esto requiere abordar el desarrollo de sistemas de control de forma más estructurada, similar a lo que ya ocurre en la creación de software”, afirma.
Cambios en los procesos de desarrollo de sistemas de control
En el modelo definido por software, el desarrollo ya no depende de estaciones de trabajo específicas, sino que se lleva a cabo en entornos colaborativos, accesibles a través de un navegador web. En este formato, diferentes profesionales pueden trabajar simultáneamente en el mismo proyecto, con reglas sobre quién puede cambiar qué, así como un registro de todos los cambios realizados.
La estandarización de bibliotecas facilita la reutilización de la lógica de control en proyectos similares, mientras que el control de versiones crea un historial organizado de cambios, lo que contribuye tanto al mantenimiento del sistema como a las revisiones y auditorías técnicas, además de reducir la necesidad de repetir el trabajo cuando un proyecto necesita ser adaptado o replicado.
“Cuando no hay registro de cambios, el conocimiento se concentra en unas pocas personas. Con procesos más organizados, los equipos pueden comprender el historial del proyecto y tomar decisiones con mayor confianza”, explica Vieira.
Validación temprana y gobernanza durante todo el ciclo de vida del proyecto
Otro aspecto de este modelo es la adopción de un enfoque simulation-first, en el que la lógica de control se prueba en simulación antes de aplicarla al equipo. En lugar de esperar a la puesta en marcha para identificar problemas, los equipos pueden validar el comportamiento de los sistemas durante la fase de diseño.
Veira señala que esta práctica ayuda a reducir el tiempo necesario para la puesta en marcha de los sistemas. “Cuando las pruebas se realizan con antelación, la puesta en marcha suele ser más sencilla, lo que reduce los ajustes en campo y la necesidad de intervenciones adicionales”, comenta el especialista.
Estos proyectos ahora siguen flujos de Trabajo cloud-to-edge, donde el desarrollo se lleva a cabo en entornos de nube centralizados, mientras que la implementación sigue rutas controladas hasta el nivel de fábrica.
“Un hub en la nube reúne proyectos, usuarios, permisos e historiales de cambios. Lo que garantiza que solo se implementen las versiones revisadas y aprobadas”, señala Vieira.
En este contexto, las prácticas conocidas como DevOps se están aplicando a la automatización industrial. Proporcionando mayor visibilidad de los cambios, verificaciones automáticas y procesos de aprobación claros entre el desarrollo, las pruebas y la implementación.
Según Vieira, el objetivo es que las entregas sean más predecibles sin comprometer los requisitos de seguridad y disponibilidad exigidos en entornos industriales.
“Cuando los procesos se integran más, es crucial considerar la seguridad desde el principio. Esto implica control de acceso, registro de cambios y cumplimiento normativo durante todo el proyecto”, añade.
Uso de inteligencia artificial para apoyar actividades de ingeniería.
La inteligencia artificial también está empezando a formar parte del día a día de los equipos, principalmente para dar soporte a tareas repetitivas. Actividades como la organización del código, la documentación y la comparación de versiones pueden automatizarse, liberando tiempo para análisis técnicos más complejos.
Las decisiones sobre la lógica de control, la seguridad y el rendimiento siguen siendo responsabilidad de los ingenieros. “La IA aumenta la eficiencia en las tareas operativas, pero no reemplaza el criterio técnico. Apoya el trabajo de los equipos sin interferir en las decisiones más sensibles o críticas”, concluye Vieira.
Acerca de Rockwell Automation
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