Del nivel 1 al 2: la planta que sabe qué le pasa

Una planta de nivel 1 tiene el dato de sus equipos en un solo sitio, con hora, unidad e identidad de activo. Eso todavía no es saber qué pasa. El salto al nivel 2 de la escalera de la IA física consiste en convertir señales en afirmaciones sobre el proceso: cuánto se produce, por qué se para, cuánta energía cuesta cada pieza y qué está fuera de lo normal ahora mismo. Esta guía explica cómo se hace ese salto, qué exige y dónde se rompe.

De la señal al indicador

Un sistema de nivel 1 responde a preguntas sobre señales: qué valor tenía la temperatura del horno 2 el martes a las 14:03. Un sistema de nivel 2 responde a preguntas sobre el proceso: cuánto tiempo estuvo parada la línea 3 el martes por falta de material y cuántas piezas costó esa parada. La diferencia no es de volumen de datos ni de potencia de cálculo. Es un cambio de objeto.

En términos de ingeniería de control, el nivel 1 transporta observaciones y el nivel 2 hace estimación de estado: reconstruye lo que le ocurre al proceso a partir de medidas ruidosas, parciales y desordenadas. En lenguaje de planta, estimar estado es pasar de «la entrada digital 7 está a cero y el contador no avanza» a «la línea 3 lleva cuarenta segundos en microparada por falta de material aguas arriba». Ese salto es exactamente el que separa un nivel del otro.

Se compone de tres transformaciones, y conviene tratarlas por separado porque fallan por causas distintas:

• Agregación temporal. De muestras a intervalos. Una serie de estados instantáneos se convierte en episodios con inicio, fin y duración. Aquí se decide qué es una parada y qué es una fluctuación, y esa decisión no la toma el algoritmo: la toma una definición escrita.
• Imputación de contexto. A cada intervalo se le asigna la orden, el producto, el turno y el modo de operación que estaban vigentes. Es la parte que más se subestima y la que más indicadores rompe cuando falta.
• Clasificación. Al episodio se le asigna un significado de un catálogo cerrado: microparada, avería, cambio de formato, falta de material, ensayo. Sin catálogo cerrado no hay agregación posible, porque cada persona escribe el motivo con otras palabras.

Ninguna de las tres es automática, y las tres necesitan una decisión de gobierno antes que una decisión técnica. Lo que se obtiene al final no es un número: es un indicador, que tiene tres partes obligatorias. Una definición escrita, un denominador explícito y un camino de vuelta hasta las muestras que lo componen. Sin las tres, lo que hay es una cifra en una pantalla, y una cifra en una pantalla se discute; un indicador se audita.

La matriz resume qué capacidad tiene una planta en cada peldaño. La lectura útil para este artículo está en las dos filas centrales: en el nivel 1 la captura y el contexto ya están resueltos y el tiempo real es todavía parcial; en el nivel 2 el tiempo real se completa y aparece, de forma parcial, la capacidad de decidir. La actuación, que es lo propio del nivel 3, sigue ausente. Por eso una planta consciente informa muy bien y todavía no cierra ningún bucle.

Las cinco capas de contexto

Contextualizar es adjuntar a cada valor lo que hace falta para poder compararlo, sumarlo y explicarlo. Sin contexto, un histórico es una colección de números correctos e inservibles. Conviene ordenar el contexto en cinco capas, porque cada una se obtiene de un sitio distinto y su ausencia rompe indicadores distintos.

Un ejemplo aritmético, con números inventados para que se vea la mecánica. El registro «412» no dice nada. El registro «412 kWh» ya tiene magnitud y unidad, pero no se puede comparar con nada. El registro «412 kWh consumidos por la línea 2 entre las 06:00 y las 14:00 del turno de mañana, fabricando la orden 7781 del producto A, con 9.400 piezas buenas y 120 rechazos» se convierte en 0,0438 kWh por pieza buena, y ese número sí se puede comparar con el mismo producto fabricado en otra línea, en otro turno o el mes pasado. Las mismas cinco capas convierten un contador de piezas en rendimiento y una entrada digital en disponibilidad.

Dos consecuencias prácticas. La primera es que el contexto se adjunta en el momento de la captura, no al hacer el informe: reconstruir a posteriori qué orden estaba en curso hace catorce meses es caro cuando es posible y falso cuando no lo es. La segunda es que el contexto también envejece y también se versiona: si cambia la definición de una señal, la escala de un sensor o el catálogo de motivos, la serie anterior y la posterior no son la misma serie, y el sistema debe saberlo. El detalle de cómo se modela esta capa está en la guía de contextualización de datos industriales.

El modelo de activos y la jerarquía ISA-95

La primera capa de contexto, la identidad del activo, necesita un esqueleto. Ese esqueleto es el modelo de activos: un árbol donde cada equipo ocupa un lugar estable. La referencia habitual en la industria es la jerarquía de equipo de ISA-95, publicada también como IEC 62264, que ordena la planta en niveles anidados: empresa, emplazamiento, área, centro de trabajo (una línea o una celda) y unidad de trabajo (el equipo concreto). No es la única forma de organizarlo, pero es la que casi todos los sistemas de gestión de producción entienden, y adoptarla ahorra traducciones más adelante.

El modelo tiene tres piezas y las tres son necesarias:

1. La jerarquía. Permite agregar sin programar nada a mano: la energía de una línea es la suma de la de sus unidades, y una orden asignada a un centro de trabajo hereda su producto hacia todo lo que cuelga de él.
2. Los tipos. Una clase de activo declara qué señales debe tener todo equipo de esa clase, con qué unidad y con qué frecuencia. Una prensa nueva se instrumenta contra el tipo «prensa» y el día uno ya calcula los mismos indicadores que las demás. Sin tipos, cada informe se programa para cada máquina y nada es comparable.
3. Las instancias. Cada equipo real mapea sus señales a las del tipo. Aquí es donde se traduce la dirección física del autómata a un nombre con significado, y donde ese nombre deja de depender del hardware.

La regla que evita el error más caro es esta: la identidad de un activo es un nodo del árbol, nunca la dirección de un registro. Cuando el modelo replica el direccionamiento del autómata, el histórico queda atado a una configuración concreta, y cualquier sustitución de equipo o reprogramación obliga a reprocesar el pasado. Modelar el activo primero cuesta semanas; rehacerlo tres años después cuesta el histórico entero.

La jerarquía además cambia con el tiempo: una máquina se traslada de línea, dos áreas se fusionan, un centro de trabajo se subdivide. Por eso las relaciones del árbol se guardan con validez temporal, de modo que el sistema pueda responder a qué línea pertenecía esa prensa en marzo del año pasado. Sin validez temporal, cada reorganización reescribe el pasado en silencio. Esta es una de las razones por las que el almacenamiento de series temporales de planta se diseña aparte de la base de datos de gestión: el detalle está en la guía sobre el historian industrial.

OEE en tiempo real y sus trampas

El indicador que define el nivel 2 es el OEE, el producto de disponibilidad por rendimiento por calidad. Su construcción completa, con la cascada de tiempos y las seis grandes pérdidas, está en la guía de OEE. Aquí interesa solo lo que cambia cuando se calcula de forma continua a partir del dato capturado y no una vez al día a partir de un parte.

Calcular el OEE en tiempo real significa recalcularlo con cada evento sobre un intervalo que todavía no ha terminado. Eso introduce dos exigencias que el cálculo diario no tiene. La primera es que el denominador está abierto: hay que decidir si el turno en curso se compara contra el tiempo transcurrido o contra el tiempo planificado completo, y las dos lecturas son legítimas siempre que se declare cuál se muestra. La segunda es que el estado de máquina, el contador de piezas y la medida de energía tienen que estar alineados en el tiempo: un desfase de diez segundos entre el contador y el estado basta para imputar piezas al motivo de parada equivocado, o al turno equivocado si el desfase cae en el cambio.

A partir de ahí, las trampas se repiten en casi todas las plantas y ninguna es un problema de software.

Las dos primeras merecen desarrollo. El tiempo planificado es la frontera entre lo que se cuenta como pérdida y lo que se excluye del cálculo, así que mover esa frontera cambia el indicador sin cambiar la planta. Es una decisión de gobierno: se escribe una vez, se aplica igual en todas las líneas, se versiona con fecha y, si se modifica, o se recalcula el histórico o se marca la ruptura de serie de forma visible en el gráfico.

La microparada es un problema de muestreo antes que de definición. Una parada corta solo existe en el indicador si la captura la ve, y por eso el estado de máquina y los contadores se registran por evento, es decir, cuando cambian, con resolución de un segundo o mejor, en lugar de por sondeo periódico. Si la resolución es peor que el umbral de microparada declarado, la pérdida no desaparece del proceso, desaparece de la contabilidad: se traslada al factor de rendimiento, donde queda sin causa asignable y sin acción posible. Es la forma más común de tener un OEE alto y falso, que es peor que no tenerlo.

Energía por línea y por producto, calidad y trazabilidad

El OEE describe el tiempo. Una planta consciente necesita además describir el coste energético y la calidad, y ambos se apoyan en las mismas cinco capas de contexto.

Energía. El agregado de facturación, tomado en intervalos de quince minutos en el punto de suministro, sirve para pagar la factura y no sirve para explicar nada: no distingue líneas, no distingue productos y no ve la firma de arranque de un equipo. Para explicar hace falta medida por línea o por cuadro con resolución del orden de un segundo, e imputación al producto en curso. El indicador que resulta es el consumo específico, kilovatios hora por unidad producida, y su construcción tiene dos decisiones que hay que declarar: el denominador, que debería ser piezas buenas y no piezas fabricadas, porque la energía gastada en un rechazo es pérdida y no producción; y la frontera del sistema, es decir, si el indicador incluye o no los servicios generales como aire comprimido, frío o climatización. Repartir servicios generales entre productos es legítimo si la regla de reparto se publica junto al indicador, y es una fuente de discusiones interminables si se hace en silencio.

Con esa base, la comparación correcta no es contra el mes anterior sino contra una línea base: un modelo que expresa el consumo esperado en función de la producción y de las condiciones (temperatura exterior, mezcla de producto, número de arranques). Sin línea base no se puede separar el ahorro de la bajada de actividad. Es la capacidad sobre la que se apoya el único resultado que Captia publica: más del 30 % de ahorro energético en empresas electrointensivas.

Calidad y trazabilidad. Saber cuántos rechazos hubo es contabilidad; poder ir del defecto a sus condiciones de proceso es trazabilidad, y exige dos cosas técnicas. La primera es la genealogía: la identidad de la pieza o del lote se propaga por la línea, de modo que se sabe qué materia prima entró, por qué estaciones pasó y en qué ventana temporal estuvo en cada una. La segunda es que esas ventanas temporales sean lo bastante precisas para cruzarlas con las series de proceso; si la marca de tiempo de la estación y la de la variable de proceso no comparten reloj, la correlación entre el defecto y la condición que lo produjo no se calcula, se intuye.

Un detalle contable que rompe muchos informes: el retrabajo. Una pieza que se recupera no es buena ni es rechazo, y contarla en los dos sitios o en ninguno descuadra a la vez el factor de calidad y el consumo específico. Se decide una vez, se escribe y se aplica igual en toda la empresa.

Detección de anomalías: por qué falla un umbral fijo

Un umbral fijo funciona cuando la variable tiene un límite físico o de seguridad que no depende de nada: una presión máxima, una temperatura de disparo. En esos casos es la mejor solución posible, porque es auditable, explicable y no se degrada. El problema aparece cuando se usa el mismo instrumento para vigilar variables cuyo valor normal depende del contexto.

Hay tres razones por las que ese uso falla, y son de naturaleza distinta:

• No estacionariedad. La media y la dispersión de la señal dependen del producto en curso, de la carga, de la temperatura ambiente y del punto del ciclo. Un valor perfectamente normal fabricando el producto A puede ser claramente anómalo fabricando el B.
• Deriva. El desgaste, el ensuciamiento y el envejecimiento del propio sensor mueven el punto de operación despacio. Un umbral que era correcto hace seis meses deja de serlo sin que nadie haya tocado nada.
• Cambio de régimen. Un cambio de formato mueve el proceso a otro punto de operación por decisión y no por fallo. Para un umbral fijo es indistinguible de una avería.

La consecuencia es un compromiso que no se puede eludir con un ajuste fino: un umbral calibrado para no perder ningún caso dispara falsos positivos hasta que el operador deja de mirar, y uno calibrado para no molestar deja de detectar. El coste de un falso positivo no es cero, es la atención de una persona.

Un modelo estadístico o aprendido en datos de planta puede hacerlo mejor, pero solo si cumple cinco condiciones que rara vez se enuncian:

1. Condicionar por régimen. Modelar por producto, por estado de máquina y por tramo de velocidad, o incluir esas variables como entrada. Un modelo que no las ve aprende el calendario de producción y avisa cada vez que se cambia de referencia.
2. Definir la normalidad sobre un periodo etiquetado. La envolvente de normalidad se estima sobre un tramo que alguien ha declarado normal, no sobre «todo el histórico», que contiene precisamente los fallos que se quieren detectar.
3. Declarar la ventana y la latencia. Un estadístico calculado sobre una hora de datos detecta con una hora de retardo por construcción. La ventana se elige a partir del plazo en el que la detección todavía sirve para algo.
4. Vigilar la deriva del modelo. Hace falta una métrica que mida cuánto se han alejado las condiciones reales de aquellas con las que se ajustó, y un umbral sobre esa métrica que dispare revisión. Un modelo sin vigilancia de deriva se apaga solo, meses después, sin diagnóstico.
5. Validar con la tasa de falsos positivos, no solo con la de aciertos. La métrica que decide si el sistema es viable es cuántos avisos infundados recibe un operador por turno, porque esa es la que determina si seguirá haciendo caso dentro de tres meses.

Conviene además no confundir dos cosas. Una anomalía es una observación poco probable bajo un modelo de normalidad. Un fallo es un estado del equipo con consecuencias. Toda anomalía merece registro; solo algunas merecen aviso. La diferencia entre ambas listas se decide con el mantenedor, no con el algoritmo. La definición de referencia está en la ficha de detección de anomalías.

Alarmas que no se ignoran

Todo lo anterior termina en el mismo cuello de botella: la atención de las personas que están en planta. Es un recurso finito y saturable, y el sistema de alarmas es la forma en que se consume. La fatiga de alarmas es lo que ocurre cuando se emiten más avisos de los que se pueden atender: el operador deja de leerlos, y a partir de ese momento el sistema no está avisando, está haciendo ruido con la apariencia de estar avisando, que es peor porque genera una falsa sensación de cobertura.

La guía de referencia del sector en diseño, gestión y adquisición de sistemas de alarma es la publicación 191 de EEMUA. Sus tasas de referencia dependen del tipo de planta y deben tomarse del propio documento, no de un artículo. Lo que sí es transferible es la disciplina, que se resume en seis reglas:

• Toda alarma tiene una respuesta definida. Si no hay una acción que la persona pueda ejecutar, no es una alarma: es información y su sitio es el panel, no el aviso.
• La prioridad la fija la consecuencia y el tiempo disponible para responder, no quién pidió la alarma. Un sistema donde casi todo es prioridad alta no tiene prioridades.
• La supresión condicional se declara. Durante un paro programado, un cambio de formato o un arranque hay alarmas que no aplican. Se declaran por escrito, se aplican solas y quedan registradas. Silenciarlas a mano es el primer paso para que se queden silenciadas para siempre.
• Banda muerta, histéresis y retardo de confirmación. Sin ellos, una señal que oscila alrededor del límite genera una alarma por cada cruce y satura el registro. Es la causa técnica más frecuente de avalancha.
• El sistema de alarmas se mide como se mide el proceso. Alarmas por operador y por turno, ranking de las diez que más se repiten, avalanchas durante un fallo y porcentaje de alarmas sin acuse. Sin esas cuatro series no hay forma de saber si mejora.
• Se revisa periódicamente con quien las atiende. La métrica que importa no es cuántas se emiten, es cuántas producen una acción. Retirar una alarma que nadie atiende es una mejora, no una pérdida de cobertura.

Esta disciplina es lo que separa una planta de nivel 2 que se usa a diario de una que se desmonta a los seis meses. También es el prerrequisito del nivel 3: un sistema que va a proponer o ejecutar acciones necesita que los avisos que emite se lean.

Qué significa tiempo real en cada caso

«Tiempo real» no significa rápido. Significa que la respuesta llega dentro de un plazo declarado y conocido, y que si el plazo se incumple el resultado deja de ser útil aunque sea correcto. Por eso lo que define a un sistema de tiempo real no es su velocidad media sino su cota, y en control importa más la variabilidad del retardo que su valor medio: un lazo con retardo variable no se puede sintonizar, o se vuelve lento para ser estable o oscila.

La cota no es la misma en toda la planta. Los horizontes de decisión de una fábrica cubren nueve o diez órdenes de magnitud en tiempo, y cada uno impone su propio plazo y su propio lugar de cómputo.

Las cifras del extremo rápido tienen fuente. El white paper de 5G-ACIA y ZVEI sobre la integración de redes Ethernet industriales con redes 5G, publicado en noviembre de 2019, señala que los tiempos de ciclo habituales en la comunicación industrial periódica están en el rango de 10 ms a 1 ms y hasta 0,5 ms, y que los dominios de reloj de trabajo, donde viven los robots y el control de movimiento, exigen una sincronización temporal menor o igual a 1 microsegundo, con tendencia a mejorarla hasta 100 nanosegundos. La norma que sostiene esa sincronización es IEEE 1588, en su edición de 2019, aprobada por la IEEE Standards Association el 7 de noviembre de 2019, que define el protocolo de sincronización precisa de relojes para sistemas de medida y control en red.

Nada de eso es lo que exige el nivel 2, y confundirlo es un error caro en las dos direcciones. Traducido a los indicadores de este artículo:

• El OEE de una línea. Tolera latencias de segundos sin perder ningún valor de uso: lo que se decide con él ocurre en la escala del turno.
• La detección de microparadas. No exige latencia baja, exige resolución alta en la captura. Son cosas distintas y se confunden a menudo: un dato que llega con diez segundos de retraso pero conserva el instante exacto en que ocurrió el evento sirve; un dato que llega al instante pero muestreado cada treinta segundos, no.
• Una alarma de proceso. Su plazo lo fija el tiempo que tiene la persona para actuar antes de que la consecuencia ocurra. Ese número lo da el proceso, no la tecnología.
• Una inspección de calidad en línea. Tiene una cota dura impuesta por el ciclo: la decisión debe llegar antes de que la pieza salga de la estación. Si no llega, no hay decisión, hay un informe.

La regla de diseño que ordena todo esto es sencilla de enunciar y rara de ver aplicada: cada indicador declara la latencia que tolera y la edad máxima que puede tener el dato que lo alimenta, y ambas se miden en producción. El nivel 2 no exige milisegundos. Exige plazos declarados y comprobados, que es una exigencia bastante más difícil de esquivar.

Preguntas frecuentes

El punto de partida de todo lo anterior es tener el dato capturado con hora y contexto, que es el nivel 1 y está descrito en la plataforma de datos industriales. El marco completo de cinco peldaños está en la guía de IA física industrial. Si quieres contrastar en qué punto está tu planta y qué indicadores puede sostener hoy su dato, cuéntanos qué equipos tienes.