Internet industrial de las cosas (IIoT) explicado

Una sola fábrica inteligente puede generar volúmenes de datos comparables a los de una ciudad pequeña. Este flujo de información es impulsado por el IoT industrial. IIoT significa Internet de las Cosas industrial, que conecta máquinas, sensores y personas en un sistema inteligente y receptivo. 

A diferencia de las configuraciones tradicionales donde los datos pueden ser recolectados pero dejados sin usar, el IIoT puede convertir esos datos en conocimientos impactantes y acciones informadas. Las soluciones IIoT permiten la recopilación, el análisis y la respuesta de datos en tiempo real. Esto ayuda a las industrias a aumentar la productividad, minimizar el tiempo de inactividad y tomar decisiones más inteligentes y rápidas.

De hecho, muchas industrias importantes están adoptando rápidamente el IoT industrial en sus instalaciones. Desde el uso de IoT en plantas de fabricación y plataformas petrolíferas hasta hospitales y granjas, están impulsando una nueva ola de innovación. Las máquinas integradas con IIoT pueden pensar, adaptarse y comunicar problemas en tiempo real.

En este artículo, exploraremos qué es el IoT industrial y su impacto en diversas industrias. También analizaremos más de cerca el papel de la visión artificial en las soluciones de IoT industrial. La visión artificial es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas interpretar y comprender datos visuales. ¡Empecemos!

¿Qué es el IoT industrial (IIoT)?

El Internet industrial de las cosas es un marco para hacer que las máquinas sean más inteligentes conectándolas a sensores, dispositivos periféricos y sistemas de procesamiento de datos en tiempo real. Es como darle un cerebro al equipo de la fábrica, permitiéndole recopilar, compartir y responder a los datos automáticamente.

Las soluciones IIoT, como sensores, etiquetas RFID y actuadores, están conectadas por una red que permite a las máquinas compartir datos entre sí. Esto permite a las empresas mejorar la eficiencia, la seguridad y la confiabilidad de sus operaciones.

Tomemos, por ejemplo, el IoT en la fabricación. Los sensores IIoT desempeñan un papel clave en la automatización de cintas transportadoras al supervisar continuamente la producción de la máquina. Si la producción cae por debajo de los niveles esperados, el sistema puede detectar la ralentización y alertar automáticamente a los equipos de mantenimiento para que investiguen y resuelvan el problema.

Además de la fabricación, el IIoT también se utiliza en industrias como la energía, los servicios públicos y el sector del petróleo y el gas. En lugar de depender de máquinas heredadas que operaban de forma aislada, el IIoT desbloquea los datos ocultos que estos sistemas siempre han generado y los transforma en valiosos conocimientos a través de análisis en tiempo real.

¿Cómo funciona el IIoT?

La automatización industrial y el IoT funcionan mediante el uso de una red de dispositivos inteligentes y sensores que se comunican constantemente entre sí y comparten datos en tiempo real. Estos dispositivos se pueden conectar a máquinas, vehículos o equipos en fábricas, almacenes inteligentes y otros entornos industriales.

Los datos recogidos se transmiten a un sistema central, ya sea basado en la nube o in situ a través de edge computing. Allí, se analizan para identificar patrones y generar información. Estos conocimientos apoyan una mejor toma de decisiones. Por ejemplo, pueden utilizarse para detectar problemas de rendimiento de forma temprana, predecir cuándo las máquinas necesitan mantenimiento, automatizar tareas rutinarias y mejorar la seguridad en el lugar de trabajo.

Las soluciones IIoT también suelen utilizar bucles de retroalimentación para realizar ajustes en tiempo real. Según los datos recibidos, las máquinas pueden cambiar automáticamente la configuración, como la velocidad o la temperatura. Estos bucles también pueden activar alertas para los operadores o iniciar acciones automatizadas cuando algo no funciona como se espera. Esto mantiene las operaciones eficientes y minimiza el tiempo de inactividad.

Tecnologías IIoT que impulsan la innovación

Ahora que comprendemos mejor qué es el Internet industrial de las cosas y cómo funciona, analicemos más de cerca las tecnologías de IoT utilizadas en la automatización industrial.

Aquí tienes una descripción general rápida de los componentes principales:

• Computación perimetral: La computación perimetral puede procesar datos cerca de su fuente, como sensores o gateways locales, para reducir la latencia y permitir respuestas inmediatas. Por ejemplo, puede activar el apagado de una máquina sobrecalentada antes de que ocurra algún daño.

• Plataformas en la nube: Proporcionan almacenamiento centralizado, admiten análisis a gran escala y permiten el acceso remoto. También pueden agregar datos de múltiples sitios para identificar tendencias, optimizar el rendimiento y apoyar las decisiones estratégicas.

• Conectividad 5G: La tecnología 5G puede ofrecer comunicación de alta velocidad y baja latencia para miles de dispositivos conectados. Esto allana el camino para la automatización receptiva, la robótica móvil y el control de calidad en tiempo real.

• Sensores y actuadores: Los sensores recopilan datos críticos como la temperatura, la presión y la vibración. Los actuadores utilizan estos datos para realizar ajustes físicos. Trabajando juntos, proporcionan una supervisión continua y respuestas automatizadas en tiempo real.

• IA y aprendizaje automático (ML): Estas tecnologías de vanguardia pueden analizar datos para detectar patrones, predecir fallos y optimizar procesos. Con el tiempo, mejoran la toma de decisiones, reducen el tiempo de inactividad y mejoran la eficiencia general.

Beneficios del IIoT en todas las industrias

A continuación, repasemos algunos de los beneficios clave del IIoT y veamos cómo están redefiniendo las operaciones en una amplia gama de industrias importantes.

Muchas empresas ya están utilizando soluciones de IoT industrial. De hecho, se espera que el número de dispositivos IoT conectados en todo el mundo supere los 31 mil millones para 2030. La razón por la que están siendo tan ampliamente aceptados y adoptados es que el IIoT ofrece un valor claro y medible. 

Uno de los aspectos más importantes de las soluciones IIoT es su estrecha conexión con la visibilidad en tiempo real. Al recopilar y analizar datos continuamente, estos sistemas brindan a las organizaciones información instantánea sobre sus operaciones.

Otro beneficio principal del IIoT es que permite una gestión de operaciones más fluida. Mediante el uso de datos en tiempo real, las máquinas y los procesos se pueden ajustar sobre la marcha, lo que reduce los retrasos y mantiene la eficiencia. También reduce los costes de mantenimiento porque los problemas se pueden encontrar pronto y solucionar rápidamente. 

Más allá de esto, las soluciones IIoT mejoran la eficiencia energética, reducen los residuos y disminuyen la necesidad de mano de obra. Aumentan la seguridad en el lugar de trabajo al detectar condiciones peligrosas de forma temprana y tomar medidas automáticas para prevenir accidentes.

Casos de uso comunes de IIoT

El IIoT está reinventando activamente la forma en que operan las industrias hoy en día. Desde la atención médica y la logística hasta la construcción y la agricultura, las organizaciones están adoptando tecnologías IIoT para lograr resultados más inteligentes, rápidos y confiables.

Producción de energía mediante el IoT industrial

La industria energética suele asociarse con equipos pesados a gran escala, como máquinas de perforación, refinerías y plataformas marinas. Si bien estos sistemas han impulsado la industria durante décadas, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) está cambiando la forma en que operan entre bastidores.

Las empresas energéticas están utilizando el IIoT para aumentar la eficiencia y ampliar sus operaciones. Ofrece a los proveedores de energía un mayor control al ofrecer una visión en tiempo real de lo que está sucediendo sobre el terreno. 

Dado que la sustitución de redes eléctricas enteras por sistemas inteligentes no siempre es práctica, el IIoT puede actualizar la infraestructura existente sin grandes cambios. Esto también facilita la supervisión de equipos remotos, como bombas de balancín o turbinas eólicas, para que los operadores de la planta puedan mantener todo funcionando sin problemas y produciendo energía durante más tiempo.

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Un gran ejemplo de IIoT en la producción de energía es su aplicación en la monitorización de bombas eléctricas sumergibles (ESP). Estas bombas se colocan dentro de los pozos de petróleo para ayudar a trasladar los fluidos a la superficie y son esenciales para la extracción de petróleo. Sin embargo, a veces pueden averiarse sin previo aviso, lo que provoca retrasos y costosas reparaciones.

Para evitar esto, un grupo de investigadores creó un sistema llamado marco I²OT‑EC. Combina el IoT industrial con la computación perimetral. El sistema puede rastrear factores como la temperatura y la presión en tiempo real. Esto facilita la detección temprana de problemas, la programación del mantenimiento antes de que se produzcan averías y el buen funcionamiento de las bombas.

Cómo las soluciones IIoT están transformando la atención médica moderna

El IIoT en la industria de la atención médica, también conocido como IoT médico, está ayudando a que los sistemas de atención médica sean más eficientes y menos estresantes para los profesionales médicos. Al conectar dispositivos médicos con sistemas de inteligencia artificial, el IIoT apoya una mejor toma de decisiones, reduce el riesgo de error humano, mejora los resultados de los pacientes y ayuda a que los hospitales y las clínicas funcionen sin problemas.

Por ejemplo, se puede monitorizar continuamente a los pacientes mediante dispositivos portátiles como monitores de frecuencia cardíaca y glucosa. Estos dispositivos pueden detectar signos tempranos de problemas de salud e incluso enviar alertas de emergencia a los médicos en tiempo real. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, se están desarrollando soluciones IIoT más especializadas para abordar necesidades médicas específicas.

Un ejemplo interesante de este tipo de dispositivo de IIoT para el cuidado de la salud es Impedimed. Es un dispositivo que puede detectar el riesgo de linfedema, que es un efecto secundario común del tratamiento del cáncer de mama que causa hinchazón en los brazos o las piernas. 

Este dispositivo IoT parece una báscula. Los pacientes pueden pararse sobre ella descalzos y apoyar los brazos en una plataforma. Envía una suave corriente eléctrica a través del cuerpo para medir los niveles de líquido y la composición corporal. Los resultados se procesan en menos de un minuto utilizando software en la nube, luego se comparten a través de un portal web y se agregan al historial médico electrónico del paciente para que los médicos puedan revisarlos fácilmente.

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Agricultura más inteligente con soluciones industriales de IoT

De forma similar, el IoT en la agricultura puede ayudar a los agricultores. Mediante el uso de herramientas de IoT, los agricultores pueden gestionar mejor sus cultivos y su ganado con información en tiempo real y mayor precisión. Los dispositivos IoT pueden colocarse en el suelo, acoplarse a la maquinaria o incluso ser llevados por los animales para controlar condiciones como la temperatura, la humedad, la humedad del suelo, los niveles de nutrientes y el comportamiento de los animales. 

Los datos recopilados pueden analizarse para ayudar a los agricultores a tomar decisiones basadas en datos sobre el riego, la fertilización, el control de plagas y la gestión general de la explotación. Estos conocimientos en tiempo real les permiten utilizar los fertilizantes de forma más eficaz, reducir los residuos y planificar mejores rutas para los vehículos agrícolas. Esto ayuda a ahorrar tiempo y recursos, al tiempo que aumenta la productividad.

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IIoT en la fabricación: producción más inteligente a escala

El IoT industrial en la fabricación implica el uso de dispositivos y sensores inteligentes conectados para recopilar datos en tiempo real de máquinas y líneas de producción. Estos datos se procesan y analizan para obtener información que ayuda a las fábricas a operar de manera más eficiente.

Con las soluciones IIoT, los fabricantes pueden detectar y solucionar problemas de forma temprana, reducir el tiempo de inactividad mediante el mantenimiento predictivo y gestionar el inventario de forma más eficaz mediante sensores perimetrales. En general, el resultado es una mejor calidad del producto, una respuesta más rápida a cualquier problema y menores costes operativos. 

Del mismo modo, el IoT en la Industria 4.0 apoya una mayor flexibilidad en la producción, lo que facilita a los fabricantes cambiar entre tipos de productos o personalizar pedidos. También hace que la producción de bienes y materiales sea más ágil, precisa y rentable. El uso de IoT para la fabricación también puede garantizar la seguridad y la fiabilidad de los equipos.

Por ejemplo, garantizar la seguridad y la fiabilidad de los equipos de fabricación de productos químicos es crucial, especialmente cuando se trata de manipular productos químicos tóxicos o inflamables. Los métodos de mantenimiento tradicionales a menudo no proporcionan información en tiempo real. El uso de IIoT en la fabricación de productos químicos puede ayudar a solucionar este problema. 

Curiosamente, algunos fabricantes están utilizando ahora el IIoT junto con la realidad aumentada (RA) para el mantenimiento de los equipos. La realidad aumentada es una tecnología que muestra información digital, como imágenes, datos o instrucciones, sobre una vista del mundo real, normalmente a través de gafas o auriculares inteligentes. 

En esta configuración, los sensores inalámbricos y el edge computing supervisan los equipos en tiempo real y envían los datos directamente a los cascos de realidad aumentada que llevan los equipos de mantenimiento. Esto permite a los técnicos ver datos de rendimiento en vivo o alertas frente a ellos, lo que les ayuda a identificar problemas rápidamente, reducir los costes de mantenimiento y tomar decisiones más rápidas e informadas.

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El papel de la visión artificial en el IoT industrial

Otra tecnología de vanguardia que está marcando la diferencia en las soluciones de IoT es la visión artificial. La visión artificial es una rama de la inteligencia artificial que se encarga del procesamiento y análisis de datos visuales. 

En particular, los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 admiten varias tareas, como la detección de objetos (identificar y localizar objetos en una imagen) y la estimación de poses (determinar la posición y orientación de una persona u objeto). 

Con estas capacidades, los sistemas IoT pueden reconocer y responder a la información visual en tiempo real. Esto es especialmente útil en aplicaciones como el control de calidad en la fabricación. 

Por ejemplo, en una instalación de fabricación, IIoT puede enviar datos visuales desde la línea de producción a un sistema de Visión Artificial. Un modelo de visión artificial, como YOLO11, analiza entonces las imágenes para detectar defectos en los productos. Si el modelo identifica algún problema, se puede señalar y resolver rápidamente sin demora. 

Esto mejora la calidad del producto, reduce los errores y hace que las operaciones sean más seguras y eficientes. Para lograr resultados aún más rápidos, se puede utilizar el edge computing. En esta configuración, los datos se procesan directamente en los dispositivos edge en el punto de captura, lo que permite tomar decisiones en tiempo real sin necesidad de enviar información a la nube y evitando posibles retrasos. 

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Desafíos y consideraciones del IIoT

Ahora que hemos visto cómo las soluciones de IoT industrial pueden beneficiar a diferentes industrias, también es importante analizar más de cerca los desafíos que pueden surgir al implementar estas soluciones. Comprender estos desafíos es clave para aprovechar al máximo las soluciones IIoT y garantizar una implementación exitosa. 

Estas son algunas limitaciones a tener en cuenta:

• Integración con equipos antiguos: Muchas fábricas todavía dependen de máquinas antiguas que nunca fueron diseñadas para funcionar con tecnologías basadas en el IoT. La integración de funciones inteligentes de IoT industrial en estos sistemas heredados puede ser costosa. A menudo requiere adaptadores o convertidores especiales para permitir la comunicación entre equipos antiguos y nuevos.

• Desafíos de ciberseguridad: Conectar máquinas antiguas a Internet introduce nuevos riesgos de seguridad. Dado que estas máquinas no se construyeron originalmente teniendo en cuenta la ciberseguridad, son más vulnerables a los ciberataques. Muchas carecen de protecciones básicas, como la protección con contraseña o el cifrado de datos, lo que las convierte en objetivos fáciles para los hackers.

• Mantenimiento de dispositivos inteligentes: Aunque los sistemas IIoT pueden facilitar las cosas, los dispositivos inteligentes aún necesitan cuidados regulares. Los sensores y otros equipos deben revisarse, actualizarse o reemplazarse de vez en cuando para que todo funcione bien. Si no se mantienen adecuadamente, los datos podrían volverse poco fiables y causar problemas.

• Brechas de habilidades en la fuerza laboral: El IoT industrial reúne equipos tradicionales con tecnologías digitales avanzadas, lo que requiere una fuerza laboral con una combinación de ambos conjuntos de habilidades. Si bien algunas organizaciones pueden enfrentar brechas en esta área, también presenta una gran oportunidad para la mejora y el desarrollo de habilidades. Con la capacitación y el apoyo adecuados, los equipos pueden adaptarse con éxito y aprovechar al máximo los beneficios del IIoT.

El futuro del IIoT: Hacia la automatización inteligente

A medida que la Industria 4.0 continúa avanzando, la automatización industrial y el IoT están evolucionando más allá de la simple conexión de diferentes dispositivos. Está ayudando a las industrias a ser más autosuficientes y automatizadas, con métodos como el mantenimiento predictivo. Otro avance importante es el uso de gemelos digitales, que son modelos virtuales de máquinas o sistemas completos que utilizan datos en tiempo real para predecir problemas y afinar las operaciones.

A medida que avanzamos hacia fábricas totalmente digitalizadas, tecnologías como la IA en el edge y la visión artificial se están volviendo aún más importantes. La IA en el edge lleva la inteligencia directamente a las máquinas, lo que permite una toma de decisiones más rápida en el sitio sin depender del acceso constante a la nube. 

Cuando se combina con la visión artificial, las fábricas pueden supervisar visualmente la producción en tiempo real, detectar defectos de inmediato y responder a los problemas a medida que ocurren. Este nivel de automatización y conocimiento está acercando a las industrias a operaciones verdaderamente inteligentes y de autooptimización. 

En pocas palabras, los sectores industriales son cada vez más inteligentes. Este cambio permite que cada parte del proceso, desde el mantenimiento hasta el control de calidad, se guíe por los datos y se impulse con tecnologías inteligentes.

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