Datos industriales con contexto: una visión construida desde la experiencia en planta

KERN IoP es la división de Industria 4.0 de PM Tec Engineering. Su desarrollo parte de cerca de 15 años acompañando a empresas industriales mediante consultoría especializada, capacitación técnica, optimización de procesos, diseño de productos y herramentales e investigación aplicada. Esta experiencia ha permitido comprender que el valor de la digitalización depende de la capacidad para relacionar los datos con la realidad operacional de cada planta.

Una empresa industrial puede disponer de sensores, medidores, PLC, sistemas de control y numerosos registros de producción. Aun así, sus ingenieros pueden tener dificultades para reconstruir qué ocurrió durante una desviación, explicar un consumo inesperado o comparar dos condiciones de operación.

La información suele existir, pero permanece distribuida entre máquinas, hojas de cálculo, registros manuales, sistemas empresariales y el conocimiento acumulado por las personas.

Una medición adquiere verdadero valor cuando puede relacionarse con preguntas concretas:

• ¿Qué estaba haciendo el equipo en ese momento?

• ¿Qué producto, lote u orden se encontraba activo?

• ¿El proceso estaba produciendo, esperando, calentando, limpiando o atendiendo una falla?

• ¿Qué ocurrió antes y después del cambio observado?

• ¿La condición fue excepcional o ya había ocurrido anteriormente?

Esta forma de entender la información industrial orienta el nuevo desarrollo de KERN IoP: una capacidad de adquisición y contextualización de datos aplicable a distintos procesos y sectores productivos.

Una visión nacida de la ingeniería aplicada

PM Tec Engineering ha construido su experiencia trabajando directamente con los problemas que enfrentan las empresas en planta.

A lo largo de su trayectoria, la compañía ha desarrollado consultorías para la optimización de procesos, diagnósticos de capacidades productivas, asesorías en diseño y mejoramiento de productos, desarrollo y análisis de herramentales, selección de tecnologías de manufactura, simulación, investigación aplicada y programas de capacitación técnica.

También ha participado en proyectos relacionados con manufactura aditiva, optimización de sistemas térmicos, diseño robusto, control multivariable y tecnologías de Industria 4.0.

Esta combinación de ingeniería, investigación y contacto directo con la producción ha permitido observar los procesos desde diferentes perspectivas: producto, material, máquina, herramental, operación, calidad, consumo de recursos y desempeño económico.

KERN IoP nació dentro de este entorno como la división de PM Tec Engineering especializada en sensórica, adquisición, análisis y administración de datos industriales.

Su propósito inicial fue poner herramientas de Industria 4.0 al servicio de problemas concretos de manufactura: conocer el estado real de la producción, identificar pérdidas, relacionar variables de proceso y entregar información útil a las personas responsables de tomar decisiones.

La experiencia inicial se concentró especialmente en la industria plástica y en el proceso de inyección. Este entorno permitió desarrollar y validar capacidades de adquisición desde sensores y PLC, registro mediante interfaces táctiles, identificación de estados de máquina, análisis energético y organización de información de producción.

La inyección representa un campo de aplicación particularmente exigente. En cada ciclo interactúan condiciones térmicas, mecánicas, eléctricas, hidráulicas y operativas. Una variación pequeña puede afectar el tiempo de ciclo, el consumo energético, la calidad de la pieza, la productividad o la estabilidad del proceso.

Trabajar durante años en este contexto permitió consolidar una capacidad aplicable a muchos otros entornos industriales: saber qué medir, con qué frecuencia, bajo qué condiciones y con qué información adicional debe relacionarse cada señal.

Las necesidades industriales comparten una base común

Los procesos industriales pueden ser muy diferentes entre sí. Un horno, una bomba, un compresor, una línea de empaque, un mezclador y una inyectora tienen dinámicas físicas y objetivos productivos distintos.

Sin embargo, las preguntas que formulan sus ingenieros suelen compartir una estructura similar:

• ¿Por qué aumentó el consumo?

• ¿Qué cambió antes de la alarma?

• ¿Cuándo comenzó la desviación?

• ¿Cuánto tiempo permaneció el proceso fuera de su condición esperada?

• ¿Qué diferencias existieron entre dos lotes?

• ¿Qué parte del tiempo correspondió a producción y cuál a espera?

• ¿Cómo se comportaron las variables durante el arranque?

Responder estas preguntas requiere algo más que observar una tendencia gráfica.

Una lectura de potencia de 42 kW informa cuánto demanda un activo en un instante determinado. Para interpretarla es necesario saber si el equipo estaba produciendo, calentando, detenido, esperando material o funcionando sin carga.

Una temperatura de 180 °C puede representar una condición adecuada durante una etapa y una desviación crítica durante otra.

Una disminución del caudal puede estar asociada con una transición normal, una obstrucción, un cambio de configuración o una falla.

El contexto permite diferenciar estos escenarios.

Variables, estados y eventos

La arquitectura desarrollada por KERN IoP organiza la información industrial alrededor de tres componentes complementarios:

Componente	Función	Ejemplos
Variables de proceso	Describen el comportamiento físico o energético del activo	Temperatura, presión, caudal, nivel, energía, potencia, vibración, velocidad y señales eléctricas
Estados operativos	Indican la condición que se mantiene durante un período	Producción, espera, calentamiento, enfriamiento, limpieza, mantenimiento, falla o apagado
Eventos	Identifican acontecimientos con un momento definido	Arranque, parada, alarma, cambio de lote, cambio de receta o modificación de parámetros

Al reunir estas tres capas, la planta puede consultar tanto la evolución temporal de las señales como las condiciones operativas que explican su comportamiento.

Por ejemplo, un incremento en el consumo energético puede analizarse junto con el estado del equipo, el producto activo y los eventos ocurridos durante el mismo intervalo. De esta manera, la información deja de ser una colección de valores aislados y se convierte en una representación más completa de la operación.

El conocimiento de los operarios también forma parte del dato

No toda la información relevante se encuentra disponible automáticamente en un PLC o en un sensor.

Las personas que operan y mantienen los equipos conocen causas de parada, ajustes, intervenciones y condiciones que difícilmente pueden deducirse observando únicamente una señal.

Por esta razón, los estados y eventos pueden registrarse mediante distintos esquemas:

Método	Descripción	Aplicación habitual
Manual	El operador selecciona el estado o la causa desde una interfaz	Limpieza, cambio de producto, espera de material o mantenimiento
Automático	El sistema identifica la condición mediante señales y reglas	Producción, apagado, calentamiento o funcionamiento con carga
Híbrido	El sistema detecta una condición y solicita al operador confirmar la causa	Clasificación de paradas, alarmas y desviaciones

El modelo híbrido combina la consistencia de la adquisición automática con el conocimiento de las personas que conocen la operación.

Esta integración ha sido una parte importante de la experiencia de KERN IoP en planta. La calidad de un análisis depende no solo de la precisión del sensor, sino también de la capacidad para registrar aquello que el sistema de control no puede explicar por sí solo.

Digitalización y productividad en América Latina

La necesidad de aprovechar mejor los datos industriales tiene una relevancia particular en América Latina.

La región continúa enfrentando un escenario de bajo crecimiento y una evolución limitada de la productividad. La CEPAL ha señalado que América Latina y el Caribe permanecen en una trayectoria de crecimiento moderado, con tasas cercanas al 2 % anual, mientras que la productividad laboral ha mostrado avances reducidos durante varias décadas (CEPAL, 2024; CEPAL, 2025).

El comportamiento de la manufactura también presenta desafíos. Según la ONUDI, su participación en el producto regional disminuyó de 17,4 % en 2000 a 13,2 % en 2024. En ese mismo año, América Latina y el Caribe representaban cerca de 5 % del valor agregado manufacturero mundial (ONUDI, 2025).

Estas cifras muestran la necesidad de fortalecer la capacidad de las empresas para producir con mayor eficiencia, utilizar mejor sus activos, conservar conocimiento técnico e incorporar tecnología de manera consistente.

La transformación digital puede contribuir a estos objetivos mediante una mejor utilización de los datos, una mayor visibilidad de la operación y una capacidad más amplia para identificar pérdidas y desviaciones. Sin embargo, su impacto depende de que la tecnología se conecte con problemas productivos concretos.

El Banco Interamericano de Desarrollo ha identificado, además, que una proporción importante de las mipymes de América Latina y el Caribe permanece en niveles iniciales de madurez digital, especialmente en las áreas de datos y analítica (BID, 2023).

En las plantas, esta situación suele manifestarse de manera muy concreta:

• existen sensores, pero sus datos permanecen separados;

• los PLC contienen información que no se conserva históricamente;

• los consumos se conocen de forma agregada;

• las razones de parada dependen de registros manuales incompletos;

• los datos de calidad no están sincronizados con las condiciones de proceso;

• los análisis requieren reunir información de múltiples hojas de cálculo.

Para muchas empresas de la región, el paso más importante no consiste en implementar inmediatamente inteligencia artificial o automatización avanzada. Primero necesitan una base confiable de información operacional.

Digitalizar con una pregunta clara

Los proyectos industriales obtienen mejores resultados cuando comienzan con una necesidad concreta.

Una empresa puede querer diferenciar la energía utilizada en producción y espera, conocer el comportamiento térmico de un horno durante cada lote o identificar qué ocurre antes de una caída de presión.

También puede necesitar comparar varios arranques, cuantificar el tiempo que un activo permanece detenido o determinar cuánto tiempo opera una variable dentro de una banda definida.

A partir de una pregunta clara es posible:

1. seleccionar las variables necesarias;

2. establecer una frecuencia de adquisición adecuada;

3. configurar los estados operativos;

4. definir los eventos que deben registrarse;

5. determinar qué comparaciones serán útiles.

Este enfoque permite comenzar con un activo y unas pocas señales. El alcance puede ampliarse después de verificar la calidad del dato y la utilidad de la información obtenida.

Para las empresas latinoamericanas, una implementación gradual reduce el riesgo de invertir en arquitecturas extensas cuya aplicación práctica aún no está clara. También facilita que los equipos internos desarrollen capacidades y adopten progresivamente nuevas formas de trabajo.

Una capacidad aplicable a múltiples sectores

La arquitectura de KERN IoP puede utilizarse en distintos entornos industriales sin perder la estructura común de adquisición y contextualización.

Sector o proceso	Información que puede contextualizarse	Aplicaciones
Procesos térmicos	Temperatura, energía, rampas, tiempo dentro de banda, lote y alarmas	Hornos, secadores, autoclaves y tratamientos térmicos
Bombeo y tratamiento de agua	Presión, caudal, nivel, potencia y estado de bombas	Estaciones de bombeo, redes de fluidos y plantas de tratamiento
Aire comprimido y servicios industriales	Potencia, presión, carga, descarga y operación fuera de horario	Compresores y redes de servicios
Procesos por lotes	Receta, fases, temperatura, agitación, tiempos y consumo	Mezcladores, reactores, tanques y formulación
Refrigeración industrial	Temperaturas, presiones, consumo, estados y alarmas	Cuartos fríos y sistemas de refrigeración
Manufactura discreta	Ciclos, estados, paradas, consumo y señales de máquina	Prensas, mecanizado, ensamble y empaque
Procesamiento de plásticos	Ciclo, energía, material, molde, variables de máquina y calidad	Inyección, extrusión, soplado y procesos auxiliares

En cada aplicación, los especialistas del cliente conservan el papel central. Ellos conocen los límites, las relaciones físicas y las decisiones propias de su operación.

KERN IoP proporciona la infraestructura para que ese conocimiento pueda apoyarse en datos organizados, trazables y disponibles.

La experiencia técnica como punto de unión

La ampliación de KERN IoP hacia diferentes procesos industriales está directamente ligada a la trayectoria de PM Tec Engineering.

Experiencia de PM Tec Engineering	Aporte al desarrollo de KERN IoP
Consultoría y optimización de procesos	Identificación de variables críticas, pérdidas y oportunidades de mejora
Diseño y mejoramiento de productos	Comprensión de la relación entre diseño, manufactura, calidad y costo
Desarrollo y diagnóstico de herramentales	Análisis conjunto de máquina, herramienta, material y operación
Capacitación técnica	Presentación de información comprensible para ingenieros, técnicos y operarios
Simulación e investigación aplicada	Formulación de hipótesis, validación de relaciones y análisis de fenómenos complejos
Acompañamiento en planta	Conocimiento de las restricciones reales de instalación, uso y mantenimiento

Las consultorías han permitido conocer los problemas que aparecen cuando producto, material, máquina y operación no están adecuadamente alineados.

Las asesorías en diseño han mostrado cómo las decisiones tomadas durante el desarrollo de un producto afectan posteriormente su manufactura, calidad y costo.

Los proyectos de optimización han evidenciado que una mejora solo puede sostenerse cuando las variables críticas se identifican y se controlan.

Las capacitaciones han confirmado que la tecnología genera mayor valor cuando las personas comprenden la información y pueden convertirla en acciones.

La investigación aplicada ha aportado herramientas para estudiar fenómenos complejos, validar hipótesis y desarrollar soluciones técnicas propias.

KERN IoP reúne estas experiencias en una plataforma orientada a la captura y contextualización de información industrial.

La capacidad tecnológica no surge únicamente del desarrollo de hardware o software. Surge de haber acompañado durante años a ingenieros, operarios, responsables de calidad, equipos de mantenimiento, diseñadores y directivos en la búsqueda de soluciones para sus procesos.

Datos disponibles para quienes toman las decisiones

El objetivo del nuevo desarrollo es poner información confiable a disposición de los ingenieros de producción, mantenimiento, energía, calidad y planta.

El sistema puede integrar sensores, medidores, PLC, señales digitales y registros suministrados por la operación. La información puede consultarse como serie temporal, relacionarse con estados y agruparse alrededor de eventos.

De esta manera, los usuarios pueden:

• analizar tendencias;

• comparar períodos, lotes o arranques;

• revisar consumos por estado;

• reconstruir eventos;

• identificar tiempos dentro y fuera de límites;

• exportar información;

• desarrollar análisis propios;

• conectar los datos con otras herramientas.

La plataforma proporciona la estructura tecnológica. Los equipos del cliente aportan la interpretación y el conocimiento específico de su proceso.

Esta distribución de responsabilidades permite que la solución sea aplicable a diferentes industrias sin depender de un desarrollo analítico completamente personalizado para cada caso.

Una visión práctica de la transformación digital

La digitalización productiva necesita una conexión directa con la realidad operacional.

Una plataforma genera valor cuando ayuda a responder preguntas que anteriormente requerían horas de búsqueda, registros incompletos o explicaciones basadas únicamente en la memoria.

La experiencia de PM Tec Engineering ha mostrado que la calidad del análisis depende tanto de la tecnología utilizada como del criterio con el que se definen las variables, los estados y los eventos.

Después de cerca de 15 años trabajando junto a la industria, la conclusión es clara:

Medir más no garantiza entender mejor. El valor está en saber qué medir y cómo relacionarlo con el estado real del proceso.

KERN IoP, como división de Industria 4.0 de PM Tec Engineering, lleva esta visión a una nueva etapa: poner capacidades de sensórica, adquisición y contextualización de datos al servicio de múltiples procesos industriales.

Fuentes de referencia

Banco Interamericano de Desarrollo. (2023). Radiografía de la transformación digital en las firmas de América Latina y el Caribe.

Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (2024). Estudio Económico de América Latina y el Caribe 2024.

Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (2025). Transformación digital productiva: análisis de políticas, estrategias e instrumentos para impulsarla en América Latina.

Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial. (2025). International Yearbook of Industrial Statistics 2025: Latin America and the Caribbean.