Revista Farmespaña Industrial Marzo Abril 2026

Soluciones para la industria 4.0–Integración de datos, automatización inteligente e interoperabilidad en entornos industriales La industria 4.0 no debe entenderse como una moda tecnológica ni como la digitalización de una fábrica. Se trata de un cambio en la forma de producir, mantener, supervisar y mejorar los procesos industriales. El objetivo no es incorporar más dispositivos, sino que máquinas, sistemas de control, plataformas de información y personas trabajen sobre un flujo de datos coherente y útil para la toma de decisiones. En ese contexto, las soluciones para la industria 4.0 son aquellas que permiten capturar información del proceso, contextualizarla, compartirla entre niveles de la planta y convertirla en acciones medibles sobre calidad, disponibilidad, energía, seguridad y productividad. KARIM BENHALIMA TECNICO ESPECIALISTA EN AUTOMATIZACION Y CONTROL INDUSTRIAL, J EFE DE PRODUCTO EN EPROM, SA Conectividad e interoperabilidad como base técnica Un primer bloque de soluciones se encuen- tra en la conectividad industrial. Durante años, muchas instalaciones crecieron de for- ma heterogénea: PLC de diferentes genera- ciones, variadores, robots, instrumentación de campo, SCADA, historizadores y aplicacio- nes de gestión conviviendo sin una estrategia común de intercambio de datos. Industria 4.0 exige resolver esa fragmentación. Para ello, la conectividad ya no puede basarse únicamente en enlaces punto a punto o en integraciones cerradas, sino en arquitecturas normalizadas, escalables y seguras. Protoco- los como OPC UA, MQTT o REST industriali- zado permiten desacoplar el origen del dato de su consumidor final. Estos protocolos son estándares de comunicación que permiten intercambiar datos entre equipos y sistemas de forma estructurada, segura y escalable. Esto facilita que una señal procedente de un sensor, una variable de un PLC o una alarma de una célula robotizada pueda ser utilizada por múltiples aplicaciones sin duplicar inge- niería ni generar inconsistencias. Del dato bruto al dato contextualizado Ahora bien, conectar no es suficiente. Una de las principales soluciones de valor consiste en contextualizar el dato. La lectura de una temperatura, una corriente o un tiempo de ciclo aislado aporta poco si no se relaciona con la orden de fabricación, el lote, el equipo, el turno, la referencia de producto o el esta- do operativo de la línea. Por eso, los modelos de información y las capas de normalización de datos son fundamentales. En una planta madura digitalmente, el dato se clasifica, se etiqueta y se presenta con una semántica co- mún. Este punto evita uno de los errores más frecuentes: disponer de grandes volúmenes de información sin una estructura que per- mita interpretarlos correctamente. Sensorización y procesamiento en el borde Otra familia de soluciones clave corresponde a la sensorización avanzada y al edge compu- ting. El edge computing consiste en procesar los datos cerca de donde se generan (en má- quinas o dispositivos de planta), en lugar de enviarlos directamente a servidores centra- les o a la nube. Muchos procesos industriales todavía operan con pocas variables medidas o con capturas discontinuas. La incorpo- ración de sensores adicionales, pasarelas de adquisición y nodos de procesamiento en borde permite elevar notablemente la visibilidad del proceso. El edge computing aporta una ventaja técnica importante: acer- ca la capacidad de cálculo al activo físico. Esto permite filtrar señales, detectar even- tos, calcular indicadores, generar alarmas contextuales o ejecutar modelos analíticos sin depender de un servidor central o de la nube. En aplicaciones con requisitos de la- tencia, disponibilidad o ciberseguridad, esta descentralización es especialmente valiosa. Mantenimiento predictivo y analítica industrial Dentro del ámbito operativo, una de las solu- ciones más consolidadas es el mantenimien- to predictivo. La industria ha oscilado entre el mantenimiento correctivo, que actúa tras la avería, y el preventivo, que sustituye com- ponentes según horas de servicio o calenda- rios. La industria 4.0 introduce un enfoque basado en condición real. A partir de vibra- ciones, temperatura, consumo eléctrico, ci- clos, presión, caudal o calidad del producto, es posible detectar patrones de degradación y anticipar fallos. La clave técnica no está únicamente en aplicar algoritmos comple- jos, sino en disponer de datos fiables, bien muestreados y asociados al modo de ope- ración del equipo. Un modelo predictivo sin disciplina de instrumentación, sin trazabili- dad y sin criterios de validación genera falsas industria 4.0 82 FARMESPAÑA INDUSTRIAL · MAR/ABR 26