El Futuro de la Automatización Industrial con IA

28 Nov El Futuro de la Automatización Industrial con IA

Un cambio de mentalidad inevitable

Actualmente, cuando se diseña un sistema de automatización, debemos anticiparnos a todas las situaciones posibles.

Pero, ¿y si no hiciera falta?

¿Y si la máquina se programase a sí misma?

No se trata de ciencia ficción. La convergencia de la Inteligencia Artificial Generativa (LLMs) y el hardware industrial (Edge AI) está cambiando las reglas del juego. Se está transitando de una era donde se programan instrucciones a una donde se definen misiones.

Esta es la visión de Jimfra sobre el futuro de la automatización industrial y por qué se cree que el rol del integrador y del programador de PLCs está a punto de experimentar una transformación tan profunda como lo hizo cuando se pasó de relés mecánicos a controladores lógicos programables.

El problema de la programación rígida actual

Actualmente, cuando se programa un PLC (Controlador Lógico Programable), se crean estructuras lógicas predefinidas. Se intenta ser exhaustivo, cubriendo cada rama del árbol de decisiones posible.

Se crean listados exhaustivos de condiciones: «Si ocurre X, entonces haz Y. Si ocurre Z, entonces activa W».

Se construyen laberintos de condiciones (If-Then-Else) para intentar cubrir todas las variaciones que se imaginan. Pero el mundo real es infinitamente más complejo que las predicciones.

Hay aplicaciones complejas en las que surgen situaciones que no habían sido contempladas. Su «cerebro» está atrapado en las instrucciones que alguien escribió, incapaz de adaptarse.

El sistema funciona, sí, pero puede que no lo haga de la mejor manera. O directamente falla.

El cambio de paradigma: Del algoritmo al razonamiento

La revolución que se visualiza —y que gigantes como Siemens o NVIDIA ya están explorando— es integrar un LLM (Large Language Model) directamente en el procesador de la máquina.

No se trata de conectar el PLC a la nube para pedirle consejo a ChatGPT (lo cual tendría latencia y riesgos de seguridad), sino de Edge AI: inteligencia embebida en el propio cuadro eléctrico, capaz de razonar en local sin salir a internet.

Pero aquí viene un matiz crucial: esto no es un cambio universal para toda la industria. Hay procesos donde la programación rígida seguirá siendo no solo necesaria, sino superior.

La velocidad es la clave: Procesos rápidos vs. procesos complejos

La clave está en entender que existen dos categorías de procesos en la automatización industrial:

1. Procesos repetitivos y de respuesta crítica: Una máquina de fabricación produciendo piezas a 1000 rpm, un servomotor de precisión, un sistema de corte láser. Aquí, la respuesta debe ser en milisegundos y totalmente predecible. Una indecisión o un razonamiento del LLM de 50 milisegundos puede significar una pieza rechazada o un accidente.

En estos casos, se seguirá necesitando código determinista, rígido y probado. Pero aquí entra lo interesante: el LLM puede ser quien genere ese código rígido de forma óptima. En lugar de que un ingeniero escriba manualmente las instrucciones de sincronización, optimización de velocidad y secuencias complejas, el LLM puede generar automáticamente ese código determinista en código máquina eficiente. El LLM no ejecuta en tiempo real; genera lo que se ejecutará en tiempo real.

2. Procesos complejos y elásticos en el tiempo: Un sistema de climatización de un edificio, la gestión energética de una planta, el control de calidad con múltiples variables, la optimización de consumos. Aquí, la respuesta puede ocurrir en minutos u horas. No hay urgencia de milisegundos. El sistema tiene tiempo para «pensar».

Estos son los procesos ideales para un LLM integrado que razone en tiempo real, que se adapte a condiciones no previstas y que optimice continuamente su comportamiento.

Un ejemplo práctico: La climatización inteligente

Para entender esto sin tecnicismos, se usa el ejemplo de la climatización de un edificio, el caso de uso perfecto para un LLM integrado porque los triggers pueden ocurrir cada minuto sin problemas de latencia.

El método actual:
Se instala un controlador con pautas fijas. Se establecen reglas rígidas:

• Si Temperatura > 25°C → Arrancar compresor.
• Si CO2 > 800ppm → Abrir compuerta al 50%.
• Si Temperatura exterior < 20°C → Cerrar compuertas.

Si un día hace una temperatura exterior perfecta de 22°C con una brisa agradable, pero el programador olvidó crear una subrutina específica para «aprovechar brisa exterior combinada con inercia térmica», el sistema arrancará el compresor, gastando energía innecesariamente. El sistema es obediente, pero «tonto». No «piensa» en la situación global.

La visión con un LLM integrado:
En lugar de programar condiciones, se le da al sistema una misión clara:

«Tu objetivo es mantener el confort de los ocupantes entre 21 y 25°C y maximizar el ahorro energético. Tienes control sobre los equipos interiores (compresor, ventilador, humidificador) y las tomas de aire exterior. Adapta tus acciones según las condiciones reales cada 60 segundos.»

El sistema, actuando como un operador humano que vela 24/7, analiza la situación en tiempo real: «Detecto que la sala necesita enfriarse desde 26°C. Veo que fuera hace 21°C y la humedad es baja. En lugar de encender el aire acondicionado, voy a abrir las compuertas al 100% y aumentar la ventilación. Ahorraré un 80% de energía.»

A la hora siguiente, las condiciones cambian: «Ahora fuera hay 28°C y la sala sigue sin enfriarse. Mantengo ventilación al máximo, pero activo el compresor en modo económico a baja potencia.»

Nadie programó esas líneas de código específicas. El sistema dedujo la mejor acción basándose en sus herramientas disponibles, su misión y las condiciones actuales. Se programó a sí mismo para esa situación concreta. Y mañana, cuando las condiciones sean diferentes, se reprogramará automáticamente para esa nueva realidad.

Contraste: Un proceso rápido sigue siendo código determinista

Para comparar, imagina un brazo robótico industrial que debe ejecutar una secuencia de movimientos en 2 segundos. El LLM no puede razonar en tiempo real aquí; sería caótico. Pero el LLM sigue siendo útil: en fase de diseño, puede analizar la tarea («Quiero coger piezas de aquí, organizarlas en ese contenedor, a máxima velocidad»), y generar automáticamente el código determinista optimizado para ese brazo específico, considerando inercia, fricción, capacidad de carga.

La máquina que ejecuta el movimiento sigue siendo rígida y predecible. Pero la máquina que genera ese código es inteligente.

¿Es esto tecnológicamente viable hoy?

Puede parecer descabellado dejar que una IA decida, pero la tecnología ya está aquí.

1. Hardware Edge AI: Fabricantes como Advantech o NVIDIA (con sus módulos Jetson) ya producen procesadores industriales capaces de ejecutar modelos de lenguaje locales (SLMs – Small Language Models) que no dependen de internet y con latencia suficientemente baja para procesos de ciclo lento.
2. Generación de código: Herramientas como el Siemens Industrial Copilot ya asisten a los ingenieros generando código TIA Portal automáticamente. El siguiente paso lógico es que el código no lo genere un humano asistido, sino la máquina en tiempo real, tanto para procesos rápidos (generación de código determinista) como para procesos lentos (razonamiento continuo).

Conclusión: Una nueva era para el integrador

¿Significa esto que los programadores desaparecerán? No. Pero el rol cambiará drásticamente.

Para procesos de ciclo rápido, se seguirá validando y supervisando el código que genera la IA, asegurándonos de que es seguro y eficiente. Para procesos complejos y elásticos, se dejará de ser «picador de código» que define cada bit, para convertirse en supervisor que define límites de seguridad, restricciones operacionales y objetivos globales.

El futuro de la automatización industrial no se trata de escribir mejores bucles FOR, sino de enseñar a las máquinas a entender su propósito. Y en procesos donde el tiempo lo permite, permitirles que razonen cómo cumplirlo de forma óptima.

Ese futuro, aunque suene lejano, está a la vuelta de la esquina.

Y esto es algo que, desde Jimfra, seguimos con emoción para estar en la vanguardia del mercado industrial. Una visión emocionante que queríamos compartir contigo.