Cinco tendencias clave en automatización para 2025, según Omron

A medida que avanzamos hacia 2025, el mundo de la automatización industrial se acerca a un nuevo capítulo. Según la teoría Sinic de Omron, compañía experta en soluciones de automatización industrial, que conecta los avances tecnológicos con el cambio social, ahora estamos pasando de la sociedad de optimización a la sociedad autónoma.

La teoría Sinic, creada en 1970 por el fundador de Omron, Kazuma Tateishi, predice futuros avances sociales y tecnológicos para guiar la innovación. En la fase de optimización, el enfoque se ha centrado en mejorar los procesos, aumentar la eficiencia y utilizar la tecnología para optimizar las operaciones. Pero la sociedad autónoma es toda una nueva era, en la que los sistemas no solo funcionan de manera eficiente, sino que también se autorregulan, aprenden por sí mismos y son capaces de tomar decisiones de forma independiente.

A continuación, analizamos cinco tendencias clave que marcarán el futuro de la automatización industrial en los próximos años, según la visión de Omron.

Una de las tendencias más revolucionarias del sector es el mantenimiento inteligente o predictivo, que se consigue gracias a la automatización basada en datos. Este cambio permite responder de forma proactiva al desgaste del equipo, lo que reduce el tiempo de inactividad y mejora la eficiencia operativa general.

La automatización basada en datos no solo consiste en prever qué va a salir mal, sino también en utilizar esos datos para optimizar los procesos de producción. La tecnología de Omron ‘Sensing & Control + Think’ combina sensores avanzados, tecnologías de control y análisis de datos para permitir que los sistemas puedan aprender de su entorno y realizar ajustes que mejoren la eficiencia y la productividad de forma autónoma. Se trata de la piedra angular del cambio hacia la producción autónoma, en la que los datos en tiempo real procedentes de sensores y máquinas impulsan la toma de decisiones.

A medida que los entornos de producción se vuelven más complejos y diversificados, ya no basta con los sistemas de control tradicionales. Se requieren sistemas adaptativos que puedan responder de forma dinámica a condiciones cambiantes. Omron ya ha desarrollado sistemas de control basados en IA que integran datos en tiempo real para ajustar los parámetros de la máquina sobre la marcha, mejorando así la calidad y la uniformidad de la producción.

En sectores donde la precisión es fundamental, como el de la fabricación de semiconductores, los sistemas de inspección de alta resolución de Omron pueden detectar defectos a nivel micro en tiempo real. Este es el caso del VT-X950 con escáner avanzado de rayos X y TC. De ese modo, los fabricantes pueden corregir errores inmediatamente, lo que mejora significativamente el rendimiento y reduce los residuos. Estos sistemas adaptativos son el futuro del control de calidad en la producción, donde las máquinas se supervisan y ajustan continuamente para obtener un rendimiento óptimo.

La creación conjunta con socios, clientes e instituciones académicas es clave para la innovación en la automatización industrial. Este enfoque fomenta la innovación dentro del propio ecosistema de la empresa, reforzada por los conocimientos y las capacidades de socios externos. Además, permite mejorar tanto los productos como las soluciones sociales en general, y no se limita al concepto de colaboración empresarial habitual. El alcance de Omron se extiende a iniciativas como la “Health & Productivity Management Alliance”, que une a varias empresas, para abordar importantes retos sanitarios y crear soluciones basadas en datos.

La creación conjunta impulsa un desarrollo tecnológico más rápido y garantiza que las soluciones desarrolladas estén estrechamente alineadas con las necesidades del mercado y la sociedad. Por ejemplo, las tecnologías de última generación aceleran la innovación en materiales mediante la predicción de las propiedades de los nuevos materiales en función de sus estructuras moleculares. A través de colaboraciones con instituciones de investigación y universidades, Omron está creando nuevas oportunidades para la innovación que serían imposibles dentro de los límites de una única empresa.

La industria se enfrenta a una presión cada vez mayor para reducir su huella medioambiental. Durante mucho tiempo, han predominado los dispositivos de alimentación tradicionales de silicio en los sistemas industriales. El problema son sus limitaciones de eficiencia y tamaño.

La inversión de Omron en la tecnología de GaN (nitruro de galio) aborda estos retos proporcionando una conversión de potencia de alto rendimiento con una pérdida de energía mínima. Los dispositivos de GaN permiten una mayor capacidad de gestión energética en un espacio mucho más reducido, lo que se traduce en componentes en miniatura que requieren menos energía para funcionar y reducen la generación de calor. Esto es especialmente interesante para sectores como la fabricación de automóviles, donde es esencial contar con componentes más ligeros y eficientes energéticamente para la producción de vehículos eléctricos (VE).

A medida que la IA se integra cada vez más en los sistemas industriales, las cuestiones éticas en torno a su uso están cobrando más importancia. En el sector de la producción, esto significa crear sistemas en los que las decisiones basadas en IA se puedan auditar y comprender, lo que garantiza que las empresas mantengan el control sobre sus operaciones y se beneficien de la eficiencia que aporta la IA. Se espera que la IA ética desempeñe un papel cada vez más importante a medida que las fábricas se vuelvan más autónomas. La transparencia en la toma de decisiones de IA será fundamental para mantener la confianza entre las empresas, los empleados y las partes interesadas.

A medida que avanzamos hacia la sociedad autónoma, la forma en que abordamos la automatización industrial está evolucionando drásticamente. El mantenimiento predictivo, el control adaptativo y la creación conjunta son realidades que están redefiniendo la producción actual. Con cada innovación, desde el análisis de datos en tiempo real hasta la ciencia de materiales avanzada, no solo estamos mejorando los procesos, sino que estamos ayudando a los sistemas a pensar, aprender y actuar por sí solos. Juntos, necesitamos crear sistemas de producción más inteligentes y resistentes para un mundo complejo y en constante cambio.