Gemelos digitales, visión artificial e inteligencia de datos: las tecnologías que impulsan la Industria 4.0

La automatización industrial está evolucionando hacia un nuevo paradigma. Más allá de ejecutar tareas programadas, hoy las organizaciones buscan sistemas capaces de interpretar datos, aprender del comportamiento de la operación y convertir esa información en decisiones para optimizar su desempeño.

En ese escenario, tecnologías como la visión artificial, los gemelos digitales y la inteligencia de datos se han convertido en herramientas clave para fortalecer la productividad y la eficiencia en sectores como la minería y la industria de alimentos.

Este cambio responde a la evolución de las revoluciones industriales, que han transformado progresivamente la forma en que operan los sistemas productivos. Al respecto, el profesor del Departamento de Ingeniería Química y Bioprocesos UC, Pedro Saa, explicó en su masterclass que la principal diferencia entre la Industria 3.0 y la 4.0 es que «en la primera el sistema realiza lo programado, mientras que en la segunda el sistema aprende del proceso y propone lo que conviene hacer».

La Industria 4.0 propone un ciclo continuo para transformar datos en decisiones. Este comienza con la medición y contextualización de la información, continúa con el modelamiento para identificar patrones y generar predicciones, y culmina con acciones orientadas a mejorar el desempeño.

«Y la idea es que este sea un loop continuo. En la medida que generamos acciones y aprendemos, volvemos a medir las consecuencias de ellas, contextualizamos los datos, los volvemos a modelar, decidimos nuevamente si es que nos quedamos como estamos, si se consolida la política que decidimos en el paso anterior o si generamos nuevas recomendaciones para seguir mejorando», explicó el académico.

Este paradigma puede aplicarse en distintos entornos productivos. En la industria de alimentos, por ejemplo, es posible incorporar «visión artificial en línea, tener cámaras que inspeccionan la totalidad del envase para asegurarse que esté bien sellado, que la etiqueta esté bien utilizada, que el nivel de llenado sea el correcto». A ello se suman sistemas de trazabilidad, control avanzado y gemelos digitales, capaces de simular el comportamiento de una planta y proponer acciones de optimización en tiempo real.

Respecto de cómo iniciar una implementación, el profesor recomendó comenzar por identificar el principal problema de la operación. «Uno debe comenzar por elegir el punto más conflictivo, el que está generando el cuello de botella a nivel productivo o aquel que tiene el mayor impacto». A partir de ese diagnóstico, agregó, es necesario medir, optimizar esa unidad y, una vez consolidada la solución, escalarla al resto de los procesos.

Con ese objetivo, el Diplomado en Automática e informática industrial de Educación Profesional de Ingeniería UC prepara a los profesionales en aspectos como seguridad industrial, modelamiento, control y optimización de procesos, además de machine learning y deep learning. Al finalizar el programa, los estudiantes podrán «evaluar críticamente proyectos, protocolos y tecnologías de automatización, para proponer soluciones que optimicen la producción, ya sea en industria minera, de alimentos, de energía u otros sectores productivos».