El primer controlador lógico programable (PLC) fue creado en 1969 por Dick Morley y su equipo en Bedford Associates, satisfaciendo la necesidad de General Motors de un sistema de control más flexible y reprogramable que los paneles de relés tradicionales. El resultado fue el Modicon 084, el punto de partida de la automatización industrial moderna. Con una arquitectura modular y lógica basada en software, el PLC reemplazó los circuitos electromecánicos por programación digital, optimizando el mantenimiento, reduciendo costos y aumentando la adaptabilidad de los procesos.
Desde entonces, los PLC han evolucionado con una mayor potencia de procesamiento, integración en redes industriales y soporte para lenguajes estandarizados. En este escenario, los estándares técnicos son esenciales para garantizar la interoperabilidad, la seguridad y la eficiencia. Lo más destacado es IEC 61131-3, que define cinco lenguajes de programación: LD, FBD, ST, IL (obsoleto) y SFC, que promueven la portabilidad entre plataformas. Por otro lado, la norma IEC 61131-2 se ocupa de los requisitos eléctricos y medioambientales de los PLC.
Además de las normas generales, existen las de aplicación específica, que adaptan la automatización a las demandas de cada sector. Pack ML estandariza los estados de las máquinas y es común en la industria del embalaje. Las Normas de Weihenstephan (WS) organizan la recopilación de datos en los sectores de alimentos, bebidas y farmacéuticos. ISA-88 e ISA-95 se utilizan en el sector de la automoción para el control de lotes y la integración con los sistemas de gestión. La norma IEC 61850 se aplica en energía, estandarizando la comunicación entre los dispositivos de protección y control.
En el campo de la comunicación, protocolos como Modbus, Profibus/Profinet, EtherNet/IP, CANopen, DeviceNet y OPC UA se utilizan ampliamente para conectar PLC a sensores, actuadores, HMI y sistemas de supervisión, lo que garantiza un intercambio de datos fiable y en tiempo real.
Dentro de la máquina: Pack ML
Pack ML (Packaging Machine Language) es un estándar técnico desarrollado por OMAC basado en la norma ISA-TR88.00.02, destinado a estandarizar el comportamiento operativo y la comunicación entre máquinas. Su objetivo es establecer un lenguaje común entre equipos, independientemente del fabricante o de la plataforma de automatización utilizada.
Este patrón define un modelo de estados operativos, como:
- Inactivo: Estado de reposo, esperando que se inicie el comando.
- Arranque: La máquina se está preparando para entrar en funcionamiento.
- Realizar: Estado activo de producción o funcionamiento normal.
- Parada: Proceso de parada controlada de la máquina.
- Anulado: interrupción inesperada o error crítico.
- Restablecimiento: El proceso de restablecimiento después de un error.
- Sostenido: Pausa intencionada, normalmente por intervención del operador.
- Suspendido: Pausa automática debido a condiciones externas.
Estos estados organizan el ciclo de vida de la máquina en función de la estructura de datos PackTags, que estandariza las variables de estado y control, lo que facilita la integración con los sistemas de supervisión. La modularidad de Pack ML también permite el uso de bloques de función reutilizables, optimizando el desarrollo y el mantenimiento del software.
Un ejemplo práctico es una línea de producción de bebidas con una llenadora, etiquetadora, selladora y envasadora de diferentes fabricantes. Con Pack ML, todos siguen el mismo modelo de estado y estructura de datos, lo que permite la integración plug-and-play, la interfaz estandarizada y la supervisión unificada. Esto reduce el tiempo de puesta en marcha, facilita la formación y mejora el análisis de rendimiento, como el cálculo de la OEE (Overall Equipment Effectiveness).
Este formato de organización permite una separación clara y automatizada entre los tiempos de producción activos (Execute), planificados (Held, Stopping) y no planificados (Aborted, Suspended). Esto garantiza que los indicadores de disponibilidad, rendimiento y calidad se calculen con mayor precisión, reflejando las causas de la pérdida de eficiencia y facilitando las acciones correctivas.
La estandarización también permite diagnósticos más confiables, comparabilidad entre líneas y automatización de la recopilación de datos.
Dentro de la máquina: Estándares de Weihenstephan (WS)
Los Estándares Weihenstephan se desarrollaron bajo la dirección de la Universidad Técnica de Múnich (TUM), centrándose en sectores como el de la alimentación y las bebidas. WS establece cómo se deben adquirir y transmitir los datos desde las máquinas a los sistemas de nivel superior.
Uno de los pilares de WS es la definición de más de 440 puntos de datos estandarizados, organizados por perfiles de máquina específicos de la industria. Estos perfiles, como WS Pack (llenado y envasado) y WS Food (alimentos), garantizan que cada tipo de máquina proporcione exactamente los datos necesarios para el control y el análisis, de forma estructurada y coherente. Las últimas versiones de WS adoptan el modelo de información OPC UA, que amplía la interoperabilidad, la seguridad y la escalabilidad.
Cada punto de datos representa información de operación, como el estado de la máquina, los contadores de producción, los tiempos de operación, los datos de calidad, la información de lotes, los modos de operación y las alarmas. Estos datos se agrupan por más de 150 clases de máquinas, con puntos obligatorios y opcionales.
El punto de datos Estado de la máquina indica si la máquina está en funcionamiento. Este estado alimenta directamente el análisis de rendimiento y las decisiones operativas en tiempo real. Los estados estandarizados en WS incluyen:
- Produciendo: funcionamiento normal, fabricación de productos válidos.
- Montaje: preparación para un nuevo lote o producto.
- En espera: máquina lista, pero a la espera de la orden.
- Tiempo de inactividad no planificado: fallos o interrupciones inesperadas.
- Parada programada: mantenimiento o limpieza programada.
- Apagado: fuera de funcionamiento, fin de turno o mantenimiento.
- Modo manual: operación bajo control directo del operador.
- Modo de mantenimiento: intervenciones técnicas en curso.
- Alarma/Fallo: Condición crítica que requiere acción inmediata.
La organización de los estados de la máquina, hecha en códigos estandarizados (por ejemplo, 0 = Produciendo, 1 = Parada planificada, etc.), señales booleanas (por ejemplo, MachineRunning = verdadero/falso) o cadenas descriptivas (por ejemplo, «Produciendo», «Inactivo», «Error»), impacta directamente en la eficiencia de la línea de producción y el cálculo de OEE:
De los datos a la decisión: comparación entre WS y PackML
Las industrias conectadas utilizan tecnologías como IoT para integrar sensores, sistemas y dispositivos a través de protocolos IP y TCP, lo que permite la recopilación continua de datos operativos. Esta conectividad, alineada con los estándares PackML y Weihenstephan, garantiza la estandarización, la interoperabilidad y el control en tiempo real. Sistemas como Historian almacenan y analizan grandes volúmenes de datos, registrando variables a lo largo del tiempo para diagnósticos precisos.
La ciencia de datos, aplicada sobre esta base estandarizada, entra en el flujo para generar insights y optimizar el proceso de producción, reducir costos y permitir el mantenimiento predictivo.
Dos de los estándares más utilizados en este contexto son WS y PackML. Aunque ambos tienen como objetivo estructurar el comportamiento de las máquinas, sus enfoques y niveles de detalle son bastante diferentes, y esto se refleja directamente en la forma en que impactan en un cálculo como el OEE.
La visualización comparativa entre los estándares pone de manifiesto esta diferencia. Cada fila representa un estado de máquina WS, con su equivalente funcional en PackML. Las barras segmentadas por colores (azul para la disponibilidad, verde para el rendimiento y rojo para la calidad) muestran cómo cada estado contribuye a los tres pilares de la OEE.
Comparando los tonos de color del gráfico, lo que destaca es la granularidad del WS. Mientras que PackML agrupa comportamientos similares en estados como Holded, Suspended y Aborted, WS los separa en categorías como Planned Stop, Unplanned Stop, Manual Mode y Alarm/Error. Esta subdivisión le permite capturar los matices operativos con mayor precisión, asignar impactos distintos a cada tipo de tiempo de inactividad y mejorar la trazabilidad y el análisis de las causas de las pérdidas.
Por ejemplo, en WS, el apagado planificado y el apagado no planificado son estados distintos, con diferentes impactos en la OEE. En PackML, ambos se pueden representar mediante estados genéricos, sin distinción explícita de causa. Esto no es una limitación, sino más bien una consecuencia del enfoque funcional de cada patrón.
WS está orientado a la estandarización de datos para el análisis de la producción, con un enfoque en KPIs, reportes e integración con sistemas de supervisión. PackML, por otro lado, se centra en la automatización y el control de máquinas, y prioriza la interoperabilidad entre el equipo y la lógica de estado para el control de secuencias. Por lo tanto, WS debe ser más detallado: responde a preguntas como: ¿Qué tipo de tiempo de inactividad afecta más a la disponibilidad? ¿Qué modo de operación se asocia con la mayor pérdida de calidad? ¿Cómo afecta el tiempo de configuración al rendimiento?
Esta comparación muestra cómo las diferentes arquitecturas de control y estandarización influyen en la forma en que se interpretan y utilizan los datos para la mejora continua, la eficiencia operativa y la toma de decisiones basada en datos.
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