No toda máquina automatizada se encuadra en un sistema de comunicación Machine to Machine. La presencia de un PLC, aunque esencial para la operación, no es suficiente. Para ser considerada parte de este sistema, la máquina debe estar conectada a una red que permita el intercambio autónomo de información con otros puntos de la producción.
Esta comunicación debe realizarse con un objetivo claro, como optimizar etapas del proceso productivo, llevar a cabo diagnósticos o monitorear variables. Para que un sistema sea considerado M2M, debe ir más allá de la simple automatización y cumplir con ciertos criterios. Existen tres elementos que pueden definir este sistema:
1. Dispositivos inteligentes: que tengan la capacidad de generar, recolectar y enviar datos, siendo fuente o destino de la información;
2. Red de comunicación: que actúe como medio por el cual se transmiten los datos, involucrando redes industriales, redes inalámbricas o protocolos de comunicación;
3. Comunicación autónoma: que no dependa de la intervención de un operador para iniciar la acción.
Por ejemplo, en la industria papelera y de celulosa, el control de la etapa de cocción es fundamental para la calidad del producto final. Sin comunicación Machine to Machine, el digestor (tanque donde se procesan las fibras de madera) depende de la intervención manual del operador. Cada 30 minutos, el operador debe acudir al equipo, anotar manualmente las lecturas de los indicadores analógicos y, en caso necesario, ajustar una válvula de forma manual.
En contraste, con la tecnología M2M, ese mismo digestor está equipado con sensores digitales conectados a un PLC, que se comunica en tiempo real con la red de la planta. Si la presión supera el límite seguro, el PLC envía automáticamente una orden al actuador de la válvula, que realiza el ajuste sin intervención humana. Los datos también alimentan el sistema de gestión, generando una orden de trabajo para el área de mantenimiento, haciendo la operación más ágil y segura.
La evolución de la comunicación máquina a máquina
La manera en que los dispositivos industriales se comunican impacta directamente en la eficiencia, el alcance y la complejidad de las operaciones. Además del concepto de M2M, existe otro enfoque para la comunicación entre máquinas llamado Cloud to Machine, en el que la nube desempeña un papel central en la gestión y coordinación de los dispositivos.
Mientras que el M2M se centra en el intercambio directo de información entre equipos dentro de una red local, el modelo C2M utiliza servidores en la nube como intermediarios. Este modelo permite que los datos y comandos circulen entre las máquinas de forma remota y centralizada, ampliando el alcance y las posibilidades de control y análisis.
Tabla comparativa de características entre M2M y C2M
Características | Machine to Machine | Cloud to Machine |
Tipos de comunicación | Directa (peer-to-peer) | Indirecta (a través de la nube) |
Alcance | Local (corta distancia) | Global (larga distancia) |
Infraestructura | Redes locales y dedicadas | Conectividad a internet |
Finalidad | Automatización y control local | Monitoreo y análisis remoto |
Considerando la manufactura de papel y celulosa, el modelo M2M permite que el control del digestor se realice de forma completamente local. Así, cuando la presión interna alcanza un cierto nivel, el sensor envía una señal directa al PLC, que activa el actuador responsable de abrir la válvula de alivio. Toda esta comunicación ocurre dentro de la propia red industrial de la planta, sin necesidad de conexión a internet.
En el modelo C2M, el mismo digestor continúa operando localmente a través del PLC, pero ahora los datos de presión, temperatura y flujo también se transmiten a una plataforma en la nube. Esto permite que un gerente de producción visualice la información en tiempo real, incluso a distancia. Además del monitoreo remoto, la nube puede enviar comandos de regreso al PLC para ajustes operativos o activar automáticamente el mantenimiento.
Estas dos arquitecturas ofrecen enfoques distintos para la operación y la gestión de activos industriales, cada una con sus propios puntos fuertes y limitaciones. La elección entre ellas depende de las necesidades específicas del proceso, el nivel de control requerido y la infraestructura disponible. Comprender estas diferencias es fundamental para diseñar sistemas más eficientes, seguros y alineados con los objetivos operativos a corto y largo plazo.
Comunicación en la industria y lógica en red: M2M vs. C2M
Las diferencias entre los modelos M2M y C2M no se limitan a la forma en que los datos circulan entre los dispositivos. También influyen directamente en la manera en que se programan los sistemas. El tipo de código, su complejidad, el entorno de ejecución e incluso los lenguajes utilizados varían según el papel que cada tecnología desempeña en la operación.
En el modelo M2M, el código se desarrolla para el control en tiempo real y la automatización local, generalmente ejecutado en PLCs o microcontroladores industriales robustos. En el caso del digestor, se implementa directamente en el PLC, con énfasis en el control físico y la seguridad operacional. Se utilizan lenguajes de bajo nivel y lógica determinista para asegurar que la presión interna nunca sobrepase los límites seguros, activando automáticamente la válvula de alivio siempre que sea necesario.
// Ejemplo de lógica en Texto Estructurado (similar a C o Pascal)
VAR
presion_actual : REAL; limite_seguridad : REAL := 500.0; // PSI u otra unidad
END_VAR
// Bucle de ejecución continua
LOOP
presion_actual := LeerSensor('Sensor_Presion_Digestor');
IF presion_actual > limite_seguridad THEN
// Enviar señal al actuador de la válvula
ActivarActuador('Actuador_Valvula_Alivio', ABRIR);
// Encender una luz de alarma local
ActivarAlarma('Luz_Alerta_Digestor', ENCENDIDO);
ELSE
// Mantener la válvula cerrada y la alarma desactivada
ActivarActuador('Actuador_Valvula_Alivio', CERRAR);
ActivarAlarma('Luz_Alerta_Digestor', APAGADO);
END_IF
END_LOOP
Ejemplo de código para M2M
En el modelo C2M, el código está orientado a la conectividad, el análisis de datos y el control remoto, ejecutándose tanto en gateways IoT, en la planta, como en servidores en la nube. Opera en un entorno distribuido y se divide en dos partes. En el gateway, el código no realiza control directo, sino que funciona como intermediario entre el PLC y la nube. Así, recopila datos del digestor, como presión, temperatura y caudal, y los transmite de forma segura a la plataforma en la nube:
import mqtt_client
import time
def enviar_datos_a_la nube():
# Conectar al broker MQTT en la nube
client = mqtt_client.Client()
client.connect("broker.nube.com", 1883, 60)
while True:
# Leer datos del PLC (presión, temperatura)
datos_digestor = leer_datos_plc()
# Formatear los datos en un JSON
payload = {
"id_maquina": "digestor_01",
"presion": datos_digestor['presion'],
"temperatura": datos_digestor['temperatura'],
"timestamp": time.time()
}
# Enviar el JSON al tópico del digestor en la nube
client.publish("planta/digestor/datos", str(payload))
time.sleep(5) # Enviar datos cada 5 segundos
Ejemplo de código para C2M
En este caso, el código para Cloud to Machine presenta una lógica más compleja que en el modelo Machine to Machine. Abarca etapas como la autenticación de dispositivos, transmisión segura de datos mediante protocolos como MQTT, almacenamiento en la nube y aplicación de algoritmos predictivos.
Tabla comparativa de códigos para modelos de comunicación M2M y C2M
Característica | Código M2M | Código C2M |
Local | PLC o microcontrolador | Gateway (en planta) y servidores en la nube |
Lenguaje | Ladder logic, texto estructurado | Python, JavaScript, C# |
Objetivo | Control físico en tiempo real | Análisis de datos, gestión y control remoto |
Lógica | Determinística, orientada a la seguridad y acción | Abstracción, orientada a datos y conectividad |
Principal desafío | Confiabilidad y seguridad del equipo | Conectividad, ciberseguridad y escalabilidad |
Más que una elección entre modelos de comunicación, adoptar M2M o C2M exige comprender el papel estratégico de la información dentro del proceso productivo. La manera en que los datos son generados, transmitidos y utilizados define no solo el comportamiento de las máquinas, sino también la capacidad de la operación para anticipar fallas, responder con agilidad y evolucionar de manera consistente.
Conoce el Espacio Data Circle, un lugar para quienes exploran soluciones innovadoras en la intersección entre datos, programación y procesos industriales.
Conoce más sobre ST-One.