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La automatización avanzada, la inteligencia artificial, los gemelos digitales y la analítica de datos están redefiniendo la operación de las plantas de proceso, aunque la calidad del dato, la integración de sistemas y la capacitación siguen siendo retos clave.
La industria química está dando un nuevo paso en su transformación digital: después de años de avanzar hacia plantas cada vez más conectadas e inteligentes, el siguiente objetivo pasa por conseguir entornos industriales capaces de analizar información, anticiparse a las situaciones y tomar decisiones de forma cada vez más autónoma.
Esta evolución fue uno de los grandes temas abordados durante Expoquimia 2026, en la mesa redonda “De la planta inteligente a la planta autónoma: digitalización avanzada, IA/ML y Digital Twin para la excelencia operativa en la industria química”, organizada por Automática e Instrumentación. En ella participaron expertos de ISA Sección Española, Rockwell Automation y Endress+Hauser, que analizaron las oportunidades y las barreras que todavía condicionan este proceso.
La transformación digital de las plantas químicas ya no se limita a instalar nuevos sistemas de automatización o a recopilar un mayor volumen de datos. El objetivo es conseguir que esos datos puedan convertirse en información contextualizada y accionable para mejorar la operación.
En este escenario, tecnologías como la inteligencia artificial, el machine learning, los Digital Twin, la analítica avanzada y el mantenimiento predictivo empiezan a integrarse con los sistemas tradicionales de control y supervisión.
La evolución abre la puerta a aplicaciones como el autoajuste de procesos, la optimización en tiempo real, la detección anticipada de anomalías, la predicción de fallos y la optimización del consumo energético.
El concepto de planta autónoma supone, por tanto, un cambio de paradigma: los sistemas dejan progresivamente de limitarse a ejecutar instrucciones previamente definidas para comenzar a interpretar el comportamiento del proceso y recomendar o ejecutar determinadas acciones.
Sin embargo, uno de los principales mensajes del debate de Expoquimia fue que la autonomía industrial no empieza realmente con la inteligencia artificial.
Antes es necesario disponer de datos fiables, accesibles, contextualizados y trazables. La calidad de la información que alimenta los modelos de IA condiciona directamente la calidad de las decisiones que estos sistemas pueden generar.
Marc Esteve Cantero, Product Manager de Digitalización & Temperatura de Endress+Hauser, incidió precisamente en que el verdadero valor no está únicamente en medir variables, sino en dotar a esos datos de contexto, trazabilidad y fiabilidad.
Esta cuestión resulta especialmente compleja en la industria química, donde conviven equipos de distintas generaciones, arquitecturas heredadas, sistemas de control distribuidos, instrumentación de campo y plataformas digitales desarrolladas en diferentes momentos.
La industria de proceso presenta además una dificultad añadida: no existe una única receta para convertir una planta convencional en una planta autónoma.
La elevada complejidad de los procesos químicos y la diversidad de instalaciones dificultan la implantación homogénea de nuevas tecnologías, según señaló Antoni Rovira Farré, manager de Software y Control de Rockwell Automation Iberia.
Por ello, el avance hacia la autonomía tendrá que producirse de manera progresiva, comenzando por aquellos procesos donde exista una mayor disponibilidad de datos y donde la automatización pueda generar un retorno claro.
El mantenimiento predictivo, por ejemplo, constituye uno de los campos con mayor recorrido. La combinación de datos históricos, sensores, modelos de comportamiento e inteligencia artificial permite anticipar determinadas anomalías antes de que se conviertan en una avería.
En este proceso también adquieren protagonismo los gemelos digitales.
Un Digital Twin permite disponer de una representación virtual del proceso o de determinados activos de una instalación y utilizarla para analizar diferentes escenarios sin intervenir directamente sobre la planta.
En combinación con IA y machine learning, esta tecnología puede contribuir a optimizar parámetros operativos, anticipar comportamientos y evaluar decisiones antes de trasladarlas al proceso real.
Para una industria en la que modificar determinadas condiciones de operación puede implicar costes elevados o riesgos de seguridad, disponer de un entorno virtual para probar diferentes estrategias tiene un valor especialmente significativo.
Otro de los aspectos destacados durante el debate fue la necesidad de evitar una interpretación equivocada del concepto de autonomía.
Una planta autónoma no significa una planta sin operadores
El papel de las personas seguirá siendo fundamental para supervisar los sistemas, interpretar situaciones complejas y tomar decisiones estratégicas. La tecnología debe convertirse en una herramienta que amplíe las capacidades del profesional de planta, no necesariamente en un sustituto del conocimiento y la experiencia acumulados durante años.
De hecho, el concepto de operador conectado adquiere cada vez mayor relevancia: profesionales que disponen de información integrada y contextualizada y que pueden recibir recomendaciones de los sistemas digitales para mejorar sus decisiones.
La evolución hacia la planta autónoma forma parte de una tendencia más amplia hacia la hiperautomatización, en la que los sistemas de control empiezan a incorporar capacidades de aprendizaje, anticipación y decisión.
Para la industria química, esta transformación puede traducirse en mayor estabilidad de los procesos, reducción de paradas, eficiencia energética, mejora de la calidad y aumento de la seguridad operacional.
El desafío será conseguir que todas estas tecnologías se integren de forma coherente en las arquitecturas existentes y que la inversión tecnológica se traduzca realmente en resultados operativos.
En definitiva, la industria química dispone ya de buena parte de las piezas necesarias. El siguiente paso será integrarlas para que la planta no solo esté conectada e informada, sino que también sea capaz de anticiparse y actuar.
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