La automatización industrial se enfrenta a un punto de inflexión. El crecimiento de la digitalización, la presión por optimizar recursos y la necesidad de aumentar la fiabilidad de las plantas han convertido al machine learning en un aliado imprescindible. En este artículo analizamos cómo Weidmüller aplica este enfoque en su software de monitorización y en su ecosistema IIoT, y por qué merece la pena conocer estas soluciones si gestionas máquinas y procesos industriales.
¿Qué es el machine learning aplicado a la automatización industrial?
El aprendizaje automático permite que un sistema “aprenda” a partir de datos históricos en lugar de depender solo de reglas programadas. En la industria esto significa detectar anomalías antes de que causen una parada, predecir mantenimientos, o incluso automatizar ajustes para optimizar la producción.
Con una sencilla interfaz, los técnicos pueden crear y validar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de ser expertos en ciencia de datos. Este enfoque de machine learning sin necesidad democratiza la tecnología, acercándola a ingenieros de mantenimiento y responsables de producción.
Weidmüller: de la consultoría al despliegue de soluciones integrales
La propuesta de Weidmüller va más allá del hardware o el software: se basa en ofrecer soluciones integrales que combinan equipos, algoritmos y servicios de consultoría y soporte.
Su enfoque se articula en tres niveles:
-
Adquisición de datos mediante sensores y pasarelas industriales (por ejemplo, con u-remote).
-
Preprocesamiento local con tecnologías EdgeML.
-
Visualización y análisis centralizado en plataformas de monitorización.
De esta forma, se cubre desde la captura hasta la interpretación, garantizando una transmisión fiable de datos y la posibilidad de actuar en tiempo real.
Gama de productos Weidmüller para machine learning
Dentro de la gama de productos, destacan soluciones como:
-
ModelBuilder: herramienta intuitiva para crear y validar modelos de ML basados en datos.
-
ModelRuntime: entorno de ejecución que permite llevar los modelos creados al entorno productivo con garantías de elevado rendimiento.
-
Procon-Connect: plataforma que facilita la integración con otras aplicaciones y sistemas de gestión.
-
Valueline y Basicline: PCs industriales que sirven de soporte a los algoritmos, preparados para condiciones de uso exigentes.
Este diseño modular facilita escalar desde una prueba piloto hasta una solución completa, con módulos adaptados a cada necesidad.
¿Cómo se aplica el machine learning en la práctica?
Los casos de uso más habituales incluyen:
-
Mantenimiento predictivo: detectar desgaste en correas, cojinetes o motores eléctricos antes de que provoquen una parada.
-
Detección de anomalías: anticipar desviaciones en vibraciones, temperaturas o consumos energéticos.
-
Optimización de la producción: ajustar parámetros de forma automática para mantener la calidad del producto.
Un ejemplo concreto es la monitorización remota de bombas industriales. Los sensores envían datos al gateway, que procesa la información en un nivel de control cercano a la máquina y activa alertas si se detecta una anomalía.
Interfaces intuitivas para técnicos y responsables de planta
Uno de los grandes valores de Weidmüller es la apuesta por una sencilla interfaz que reduce la curva de aprendizaje. Los resultados del modelo pueden visualizarse en dashboards configurables, lo que permite monitorizar indicadores clave y tomar decisiones rápidas.
Al no necesitar un conocimiento profundo de programación, los equipos de planta pueden gestionar sus propios proyectos, ganando independencia frente a terceros y reduciendo tiempos de reacción.
EdgeML e industrial AutoML: procesar donde ocurren las cosas
El concepto EdgeML de Weidmüller permite procesar datos directamente en planta, sin depender de la nube. Esto reduce la latencia, protege datos sensibles y garantiza un funcionamiento fiable incluso en redes industriales con conectividad limitada.
Gracias a tecnologías de industrial AutoML, es posible generar modelos automáticamente a partir de datos, validar su precisión y transferir los mejores al entorno de producción. Todo esto desde una interfaz intuitiva, diseñada para ingenieros industriales.
Integración con redes Ethernet e IoT
Los equipos de Weidmüller se integran de forma nativa en redes industriales Ethernet y permiten comunicación con sistemas de control clásicos y plataformas IoT. Esta interoperabilidad facilita crear nuevos flujos de trabajo y hasta nuevos modelos de negocio basados en datos.
Por ejemplo, un integrador puede usar Procon-Connect para enviar información a un sistema ERP o MES, generando un valor añadido al conectar directamente la producción con la gestión corporativa.
Hardware robusto y modular para condiciones industriales
El hardware de Weidmüller está diseñado para soportar condiciones de uso industriales exigentes:
-
Altas vibraciones.
-
Ambientes con polvo o humedad.
-
Requerimientos normativos IEC.
Gracias a su diseño modular, se pueden añadir funciones progresivamente, desde un borne hasta un PC industrial de alto rendimiento. El resultado es una infraestructura eficiente, adaptable y lista para crecer junto con las necesidades de la empresa.
Consultoría y soporte como valor añadido
No todo es tecnología. Weidmüller también ofrece consultoría y soporte, acompañando al cliente en cada etapa: desde evaluar el parque instalado hasta desarrollar pilotos y escalar proyectos.
Este rol de partner es clave para asegurar que los modelos se ajusten a la realidad operativa de cada empresa, evitando frustraciones y asegurando un ROI claro.
Casos de éxito y fiabilidad probada
Los sistemas de Weidmüller ya se han aplicado en múltiples máquinas y procesos:
-
En líneas de envasado para reducir el scrap y asegurar la calidad del producto.
-
En fábricas con varias plantas para implementar acceso remoto seguro y monitorización centralizada.
-
En entornos de alta exigencia donde la fiabilidad es crítica para la seguridad y la continuidad operativa.
Estos proyectos muestran cómo la combinación de hardware, software y modelos ML ofrece un valor añadido inmediato y medible.
Conclusión: por qué merece la pena apostar por Weidmüller y el machine learning
La automatización industrial avanza hacia un futuro basado en datos, y el machine learning es la llave que permite anticipar fallos, mejorar la eficiencia y asegurar la competitividad.
Weidmüller combina software de última generación, hardware robusto y un enfoque de soluciones integrales, todo ello respaldado por servicios de consultoría y soporte.
En resumen, lo más importante que debes recordar:
-
El machine learning ya no es un concepto abstracto: se traduce en mejoras prácticas como el mantenimiento predictivo o la detección de anomalías.
-
Herramientas como ModelBuilder y ModelRuntime permiten crear y desplegar modelos de ML de forma rápida y fiable.
-
El concepto EdgeML garantiza que el procesamiento ocurra donde se generan los datos, aumentando la seguridad y el rendimiento.
-
El ecosistema de Weidmüller integra hardware, software y visualización en una propuesta escalable y modular.
-
El apoyo en consultoría y soporte convierte a Weidmüller en un verdadero partner de la industria.
En Megasiem te acompañamos en este camino hacia la optimización y la automatización industrial con la experiencia de proveedores líderes como Weidmüller.
