18 de Febrero 2025
Transformación digital industrial: empieza por los datos, no por la IA
La transformación digital industrial solo es sostenible cuando la arquitectura y la gobernanza de datos están bien definidas antes de incorporar analítica avanzada o inteligencia artificial.
Cuando se habla de transformación digital industrial, la conversación suele centrarse en inteligencia artificial, analítica avanzada o soluciones en la nube. Sin embargo, cuando uno analiza cómo están organizados realmente los sistemas en planta, el problema casi nunca es la falta de tecnología.
El problema suele ser la forma en que están estructurados los datos.
La realidad de los datos en planta industrial
En muchos entornos de automatización industrial es común encontrar PLCs y sensores conectados a múltiples sistemas, un SCADA que ha ido creciendo de manera orgánica con el tiempo y distintas integraciones punto a punto entre aplicaciones. Cada área termina generando sus propios reportes y, no pocas veces, los resultados no coinciden entre sí.
Nada de esto es extraño. Es el resultado natural de años de operación y decisiones tomadas para resolver necesidades puntuales. El desafío aparece cuando la organización quiere avanzar hacia iniciativas más ambiciosas basadas en datos dentro de su estrategia de transformación digital industrial.
En ese momento comienzan a surgir preguntas incómodas:
- ¿Por qué este reporte no coincide con el del otro departamento?
- ¿Por qué cada nuevo proyecto requiere integrar nuevamente la información?
- ¿Podemos confiar realmente en estos datos?
La arquitectura empieza a mostrar sus límites.
Arquitectura de datos antes que analítica avanzada
En la práctica, la transformación digital industrial no comienza con una nueva herramienta. Comienza con una decisión arquitectónica: ordenar y unificar la forma en que los datos se estructuran y se comparten dentro de la operación.
Aquí cobra relevancia el concepto de Unified Namespace. No se trata de un producto específico, sino de un enfoque de arquitectura de datos industrial que propone organizar la información bajo un modelo común y coherente. La idea es que los datos no vivan encerrados en sistemas aislados, sino que estén estructurados de forma que múltiples aplicaciones puedan utilizarlos sin necesidad de crear integraciones adicionales cada vez.
Este enfoque reduce complejidad, facilita la escalabilidad y permite que la organización tenga una visión más clara de lo que ocurre en planta. Pero implementar una capa de comunicación no es suficiente por sí sola.
¿Qué es un Unified Namespace en la industria?
El Unified Namespace industrial es una estructura centralizada donde todos los datos relevantes de la operación se organizan bajo un modelo común. En lugar de crear múltiples integraciones entre sistemas, la información fluye hacia una arquitectura unificada desde la cual pueden consumirla aplicaciones como SCADA, sistemas MES, plataformas analíticas o soluciones empresariales.
El objetivo no es reemplazar los sistemas existentes, sino estructurar correctamente la información para que esté disponible, contextualizada y lista para ser utilizada por diferentes áreas de la organización.
Gobernanza de datos industriales: el pilar invisible
Si los datos no tienen significado claro, si no existe una convención de nombres o si no se definen reglas básicas de calidad, cualquier arquitectura termina deteriorándose con el tiempo.
Hablar de transformación digital industrial implica necesariamente hablar de gobernanza de datos industriales. Esto supone definir con claridad qué representa cada variable, cómo se nombran los activos y equipos, qué unidades se utilizan y cómo se garantiza la calidad de la información.
En términos prácticos, implica asegurar que:
- Cada dato tenga contexto y significado claro.
- Existan reglas consistentes de nomenclatura.
- Se mantengan marcas de tiempo, unidades y estados de calidad.
- Haya responsabilidades definidas sobre quién publica y quién consume información.
Puede parecer menos atractivo que hablar de inteligencia artificial, pero sin esta base cualquier iniciativa digital termina siendo frágil.
Sin gobernanza, incluso la mejor arquitectura pierde coherencia con el tiempo.
Elementos clave de una buena gobernanza de datos
Una gobernanza de datos industrial efectiva no es un documento teórico. Es un conjunto de prácticas aplicadas diariamente en la operación. Incluye estándares de modelado, definiciones claras de activos, estructuras jerárquicas coherentes y control sobre la calidad de la información que circula en los sistemas.
Sin gobernanza, incluso la mejor arquitectura pierde coherencia con el tiempo.
Evolución progresiva de la arquitectura industrial
En entornos industriales, la continuidad operativa siempre es prioritaria. Por eso, cualquier mejora en la arquitectura de datos debe implementarse de manera progresiva y controlada.
Un enfoque práctico suele comenzar con la implementación de una arquitectura de datos en paralelo al sistema existente, sin modificar el SCADA ni los sistemas críticos. Posteriormente, se puede avanzar hacia una centralización más ordenada del acceso a los equipos y, finalmente, permitir que nuevas aplicaciones consuman la información desde una estructura unificada.
Este tipo de evolución reduce riesgos y permite obtener resultados visibles sin comprometer la operación.
Cuando la base de datos industrial está bien diseñada
Cuando la arquitectura de datos industrial y la gobernanza están bien definidas, los cambios se notan. La organización deja de depender de integraciones improvisadas y comienza a trabajar sobre una base consistente. La confianza en los datos aumenta, se facilita la incorporación de nuevas aplicaciones y se mejora la coordinación entre operaciones y tecnología.
En ese punto, iniciativas como analítica avanzada o inteligencia artificial dejan de ser experimentos aislados y pasan a ser una evolución natural de una base sólida.
Reflexión estratégica para líderes industriales
La transformación digital industrial no consiste únicamente en adoptar nuevas herramientas. Consiste en repensar cómo fluye la información dentro de la organización.
Si los datos no están organizados, contextualizados y gobernados, cualquier capa adicional solo añade complejidad. En cambio, cuando la arquitectura está bien diseñada, la organización gana claridad, escalabilidad y capacidad real de evolucionar.
Ordenar los datos puede no ser la parte más visible del proceso, pero suele ser la que determina si la transformación digital se convierte en una ventaja competitiva sostenible o en una iniciativa que se queda a medio camino.
Pedro Núñez
Gerente de Soluciones Digitales