Hacia la automatización inteligente: Integrando la IEC 61499 con la IA para sistemas industriales avanzados

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa para convertirse en una tecnología esencial en el sector industrial. Según el Informe Ascendant 2024 IA - Sector Industria de Minsait (Indra), el 67% de las empresas manufactureras ya emplean IA y visión artificial en sus procesos productivos, principalmente para la optimización de la producción. Más del 50% de las compañías han implementado IA en la gestión de calidad y seguridad, aplicando verificaciones digitales y detección de defectos mediante análisis de imágenes. Su impacto también se extiende a la gestión de la cadena de suministro, donde permite anticipar bloqueos logísticos y reducir costes de almacenamiento hasta en un 10%, mejorando la eficiencia y resiliencia operativa.

A pesar de su creciente adopción, el informe destaca que el 68% de las empresas reconoce el potencial de la IA para optimizar procesos internos, pero muchas aún enfrentan barreras como la falta de infraestructura tecnológica adecuada y la dificultad para identificar casos de uso con alto impacto. Esto pone de manifiesto la necesidad de arquitecturas más flexibles y abiertas que faciliten su integración en entornos industriales.

El concepto de Industria 4.0 ha impulsado la digitalización de la producción mediante la conectividad masiva, la automatización avanzada y la toma de decisiones basada en datos. Tecnologías como el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), el edge computing y los sistemas ciberfísicos han ampliado las posibilidades de optimización, pero su implementación efectiva requiere marcos tecnológicos que permitan la interoperabilidad y la descentralización del control. La automatización tradicional, basada en sistemas centralizados y hardware propietario, impone límites en términos de escalabilidad y flexibilidad. En este contexto, la norma IEC 61499 surge como una alternativa que facilita el desarrollo de sistemas inteligentes capaces de adaptarse dinámicamente a los cambios del entorno productivo.

Esta norma introduce un enfoque basado en bloques funcionales orientados a eventos, permitiendo aplicaciones modulares, distribuidas e independientes del hardware. A diferencia de los esquemas convencionales de control, que mantienen la lógica de programación en controladores centralizados, la IEC 61499 distribuye la inteligencia del sistema entre múltiples dispositivos, optimizando la toma de decisiones en tiempo real.

Un aspecto clave de esta norma es su capacidad para encapsular algoritmos de IA dentro de bloques funcionales reutilizables, sin imponer restricciones en el lenguaje de programación. Esto permite integrar herramientas de aprendizaje automático, visión artificial y análisis de datos en entornos de control industrial, habilitando aplicaciones avanzadas como detección de anomalías, control predictivo y mantenimiento inteligente. Además, su enfoque distribuido posibilita la ejecución de modelos de IA en entornos de edge computing, descentralizando el procesamiento y permitiendo ajustes dinámicos en tiempo real sin intervención humana.

La interoperabilidad entre IA y automatización es otro de los puntos fuertes de la IEC 61499. Su arquitectura abierta elimina las barreras del hardware propietario y permite desplegar algoritmos de IA en entornos heterogéneos, desde PLCs hasta servidores en la nube. Esto facilita la convergencia con sistemas IT y la integración con herramientas como Track & Trace, mejorando la trazabilidad y la gestión operativa. Tecnologías como los gemelos digitales también se benefician de esta flexibilidad, proporcionando simulaciones precisas que optimizan la producción antes de aplicar cambios físicos en la planta.

A pesar de sus ventajas, la adopción de la IEC 61499 todavía enfrenta barreras. La falta de conocimiento especializado y la inercia de los sistemas tradicionales han limitado su expansión en comparación con otros estándares industriales. Sin embargo, en los últimos años se han impulsado iniciativas que buscan acelerar su adopción, destacando el papel de UniversalAutomation.org (UAO) en la creación de un ecosistema abierto basado en código compartido. Oficialmente establecida en noviembre de 2021, UAO fue fundada por nueve miembros (Bucher Automation, ESA, Gr3n, Intel, Kongsberg Maritime, R. Stahl, Schneider Electric, Wood y Yokogawa). Desde su creación, UAO ha superado los 90 miembros, incluyendo fabricantes, startups y universidades. En España, tres universidades ya forman parte de esta iniciativa, contribuyendo al desarrollo de soluciones basadas en IEC 61499. Además, dentro del Comité Español de Automática (CEA), varios grupos temáticos ya están explorando activamente estos enfoques, trabajando en la integración de inteligencia artificial y arquitecturas distribuidas en sistemas de automatización avanzada.

El futuro de la automatización industrial pasa por la flexibilidad, la interoperabilidad y la inteligencia distribuida. La IEC 61499 sienta las bases para un modelo de automatización donde la integración de IA sea nativa, permitiendo sistemas capaces de aprender, adaptarse y responder de manera autónoma a los cambios en el entorno de producción. Con este enfoque, los fabricantes pueden avanzar hacia un paradigma Plug & Produce, donde la incorporación de nuevos equipos y aplicaciones sea ágil y libre de dependencias tecnológicas. Este modelo no solo reduce los costes de desarrollo e implementación, sino que también abre la puerta a tiendas de aplicaciones industriales, en las que los desarrolladores pueden distribuir software sin restricciones de plataforma.

El avance hacia una automatización más flexible e inteligente dependerá de cómo evolucionen la formación, la adopción tecnológica y la colaboración entre los distintos actores del sector. La transformación digital de la industria no se basa solo en nuevas herramientas, sino en la capacidad de adaptarse a modelos más abiertos e interoperables. En este contexto, la IEC 61499 se perfila como un marco con el potencial de facilitar esta transición, ofreciendo una alternativa a las arquitecturas tradicionales y permitiendo una mayor integración de la inteligencia artificial en los sistemas industriales.