“La evolución conceptual del DCS es pasar de un sistema operativo de control reactivo a una plataforma digital estratégica”

La transformación digital está redefiniendo el papel de los sistemas de control distribuido en la industria de proceso. Lejos de limitarse a la supervisión y el control, los DCS integran hoy inteligencia artificial, analítica avanzada y capacidades predictivas que impulsan operaciones más autónomas, eficientes y resilientes. En esta entrevista, Enric Giner, director general de Process Industries de ABB en España, analiza cómo esta evolución permite optimizar recursos, reducir paradas no planificadas y mejorar la competitividad de sectores tan exigentes como el químico, donde la estabilidad operativa, la trazabilidad y la capacidad de adaptación resultan decisivas para avanzar hacia nuevos estándares de excelencia industrial.

Automática e Instrumentación: ¿Cómo contribuye la evolución de los sistemas de control distribuido a mejorar la rentabilidad y la competitividad de las plantas industriales?

Enric Giner: Un DCS moderno integra en un único entorno el control de proceso, la seguridad funcional, el control eléctrico y la gestión de activos. Esta integración elimina las ineficiencias propias de sistemas fragmentados. La mejora de rentabilidad se produce en tres dimensiones concurrentes:

• Disponibilidad productiva: un sistema que diagnostica continuamente el estado de los equipos y anticipa problemas reduce significativamente las paradas no planificadas. Esto se traduce en una operación más estable y predecible, con mayor número de toneladas producidas por unidad de tiempo con el mismo capital instalado.
• Consumo optimizado de recursos: La gestión precisa de energía, materias primas y agua mediante lazos de control optimizados se refleja directamente en el coste de operación. En sectores de alta intensidad energética —como la siderurgia o la industria papelera— esta mejora puede representar varios puntos porcentuales del coste total de producción.
• Calidad y consistencia del producto: Un control más preciso de variables críticas (temperaturas, presiones, caudales, composiciones) reduce la variabilidad del producto final y minimiza los reprocesos, con beneficios directos en márgenes de rentabilidad.En el sector químico, estos beneficios se amplifican por la naturaleza misma de los procesos. La industria química opera con variables altamente interdependientes: cambios de temperatura afectan la cinética de reacción, variaciones de presión modifican la transferencia de masa, y materias primas de composición variable exigen ajustes continuos. Un DCS moderno, integrado con control avanzado de proceso, actúa como estabilizador inteligente, ajustando permanentemente los puntos de consigna para mantener el proceso en su punto de operación óptimo. Un caso ilustrativo es el de un productor de aditivos químicos que, después de más de una década operando su proceso bajo control distribuido, implementó herramientas de monitorización y análisis avanzado conectadas a la misma plataforma de control. El resultado fue mejor trazabilidad de calidad, optimización de la logística de materias primas en tiempo real basada en niveles de tanques, y mejora de eficiencia operativa, todo ello sin necesidad de reemplazar el sistema de control existente.

AeI: ¿Qué impacto económico real puede tener avanzar hacia modelos de operación más autónomos en términos de costes, eficiencia y productividad?

E.G: La transición hacia operaciones más autónomas genera valor en cada etapa del proceso. Las plantas industriales que avanzan en esta dirección experimentan mejoras cuantificables en indicadores operativos clave:

En costes de mantenimiento, se observan reducciones entre el 15% y el 20%, acompañadas de reducciones mucho más significativas en paradas no planificadas —entre el 50% y el 70%—. En sectores como la siderurgia o la petroquímica, una parada no programada de un horno o reactor puede sumar cientos de miles de euros en costes directos, por lo que incluso mejoras modestas en disponibilidad generan retornos de inversión muy relevantes.

La vida útil de los activos crece más del 20% cuando el sistema está constantemente vigilando la salud del equipamiento y detectando señales tempranas de degradación. Esto permite planificar intervenciones preventivas de forma suave, sin alcanzar condiciones de ruptura que generan daños secundarios.

La eficiencia global de equipamiento (OEE) mejora entre el 5% y el 15%, no solo por reducción de paradas sino porque cada período de operación es más óptimo. El consumo energético específico puede reducirse entre el 3% y el 10% mediante optimización continua de los puntos de operación.

En la industria papelera, la integración de control avanzado de calidad (QCS) con el DCS reduce la variabilidad del papel final (gramaturas, humedad, lisura) y mejora significativamente el aprovechamiento de la fibra. Una de las mayores plantas de papel recuperado de Europa, con más de 840.000 toneladas de capacidad anual, completó recientemente una modernización del DCS que alcanzó a tres máquinas de papel, logrando una operación automatizada, conectada y segura a escala de planta completa.

En la siderurgia, donde la tolerancia operativa es muy estrecha y el coste de una parada es extremadamente alto, el mantenimiento predictivo basado en análisis continuo de datos permite detectar desviaciones semanas antes de que se conviertan en averías. Esto es especialmente crítico en hornos de arco eléctrico y líneas de laminación, donde la planificación de intervenciones tiene impacto directo en la metalurgia del proceso.

El retorno de inversión típico de estos proyectos se sitúa entre 12 y 24 meses, tras lo cual los beneficios operativos se replican cada año.

AeI: ¿Cómo ayuda la incorporación de inteligencia artificial en los DCS a reducir pérdidas operativas y maximizar el rendimiento de los activos?

E.G: La inteligencia artificial actúa en el DCS en cuatro dimensiones complementarias:

• Vigilancia inteligente del proceso: Los algoritmos de detección de anomalías analizan en tiempo real miles de variables de proceso y las comparan con patrones históricos de operación normal. Cuando detectan una desviación, generan una alerta contextualizada que no solo indica qué está fuera de rango, sino cuál es la probable causa raíz y qué acción se recomienda. Esto transforma la gestión de alarmas: en lugar de cientos de alertas sin contexto, el operador recibe un número reducido de alertas accionables y bien informadas.
• Mantenimiento predictivo integrado: Hasta años recientes, el mantenimiento de equipos críticos se realizaba de forma periódica (preventiva) o en respuesta a fallos (correctiva). La IA permite avanzar hacia un modelo predictivo: el sistema aprende el comportamiento normal de cada activo, identifica señales tempranas de degradación y estima cuándo y por qué puede producirse un fallo. Esto permite planificar intervenciones en el momento más conveniente, con repuestos disponibles y sin urgencias a las 3 de la madrugada. Las plataformas de gestión de rendimiento de activos de nueva generación, integradas nativamente con los sistemas de control, combinan modelos físicos del equipamiento con algoritmos de aprendizaje automático. El resultado reportado en campo es una reducción de hasta el 70% en paradas no planificadas y una extensión de la vida útil del equipamiento superior al 20%.
• Asistencia cognitiva al operador: La nueva generación de copilots industriales integrados en el entorno del DCS permite al operador acceder a información de la planta de forma conversacional. En lugar de navegar por cientos de pantallas, puede formular preguntas directas: "¿Por qué aumentó el consumo de vapor en la línea 3 las últimas dos horas?" El sistema responde con análisis contextualizados, histórico relevante y procedimientos de operación recomendados. Esto es especialmente valioso en momentos críticos: arranques complejos, transiciones de producto, e incidencias, donde la velocidad y la calidad de la decisión marcan la diferencia entre recuperar la situación en minutos o perder horas de producción.
• Optimización continua del punto de operación: El control avanzado de proceso (APC) basado en modelos matemáticos lleva décadas siendo estándar en refinerías y plantas petroquímicas. La integración de IA amplía esta capacidad a procesos con variables menos predecibles: plantas papeleras con materias primas de composición variable, acerías con cargas de chatarra heterogéneas. El sistema aprende de la experiencia acumulada y ajusta de forma autónoma los parámetros de control para mantener la planta en su punto de máxima eficiencia en cada momento.

AeI: ¿Puede el DCS evolucionar hacia una plataforma estratégica que no solo controle, sino que impulse de forma continua la excelencia operativa y los resultados de negocio?

E.G: Sí. La evolución conceptual del DCS es precisamente esta: de ser un sistema operativo de control reactivo a ser una plataforma digital estratégica que conecta la operación en tiempo real con los objetivos del negocio. Esta transformación se apoya en una arquitectura dual integrada de forma segura:

• El entorno de control central: Gestiona las operaciones en tiempo real, la ingeniería y el control determinístico del proceso. Es el núcleo de estabilidad y seguridad. Su función permanece invariante: mantener el proceso bajo control de forma segura y continua. Permanece estable mientras el resto del ecosistema evoluciona.
• El entorno digital: En este espacio residen la monitorización avanzada, la optimización, la analítica predictiva, el análisis de datos y la conexión con sistemas de gestión empresarial. Aquí es donde vive la inteligencia artificial, donde se construyen gemelos digitales, donde sucede la innovación. Este entorno evoluciona con agilidad sin interrumpir la operación productiva.

Esta separación de responsabilidades es fundamental. Permite que un proceso químico incorpore un módulo de optimización energética basado en IA sin modificar la lógica de control crítico. O que una planta siderúrgica conecte su DCS a un gemelo digital del horno para simular estrategias de carga antes de implementarlas, reduciendo riesgo operativo y mejorando rendimiento metalúrgico.

El DCS como plataforma estratégica también cierra el ciclo entre operación y negocio. Los datos de producción —rendimientos, consumos, incidencias, calidades— fluyen de forma estructurada hacia sistemas de gestión empresarial (ERP, MES), donde se convierten en indicadores de negocio accionables en tiempo real. La dirección de la planta puede tomar decisiones sobre programación de producción, compras de materias primas e inversiones en mantenimiento con una visibilidad del proceso que antes era imposible obtener con datos actuales.

AeI: ¿Cómo está trabajando su compañía la hoja de ruta de sus sistemas hacia modelos más autónomos?

E.G: Hemos desarrollado lo que denominamos Automation Extended: un marco estratégico que describe cómo los sistemas de control pueden evolucionar hacia niveles crecientes de autonomía operativa. No es un nuevo producto de software ni una versión de DCS. Es un ecosistema pensado para permitir que cada cliente avance a su ritmo hacia operaciones más inteligentes, manteniendo la estabilidad y seguridad de lo que ya funciona. Automation Extended se construye sobre la idea de separación de funciones ya descrita: núcleo de control estable frente a entorno digital ágil, ambos integrados de forma segura y estructurada.

Hoy, ABB ofrece plataformas de IA industrial que los principales analistas del sector —Gartner, Verdantix, IDC— reconocen como líderes globales. Son soluciones completas: procesamiento de datos en tiempo real, minería de históricos, bibliotecas de modelos de machine learning preentrenados, gemelos digitales, y copilots basados en IA generativa. Se integran nativamente con los sistemas de control para que la IA realmente resida en la planta, no solo en infraestructura remota. En eventos de referencia como Hannover Messe 2026 —la feria más grande de tecnología industrial—, ABB es posicionada por socios tecnológicos estratégicos como referente en IA industrial. Se demuestran gemelos digitales operacionales en 3D, IA agéntica para toma de decisiones, y aplicaciones concretas de IA en energía, procesos industriales, edificios inteligentes y accionamientos. No son prototipos: son soluciones operando en plantas reales.

ABB ha desarrollado lo que denomina Automation Extended: un marco estratégico que describe cómo los sistemas de control pueden evolucionar hacia niveles crecientes de autonomía operativa.