{"id":376,"date":"2025-06-10T14:22:06","date_gmt":"2025-06-10T06:22:06","guid":{"rendered":"https:\/\/dummy.xtemos.com\/woodmart2\/furniture2\/?p=376"},"modified":"2025-12-16T21:53:29","modified_gmt":"2025-12-16T13:53:29","slug":"industrial-sensors-for-physical-ai-systems-in-the-world-of-smart-manufacturing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/industrial-sensors-for-physical-ai-systems-in-the-world-of-smart-manufacturing\/","title":{"rendered":"Sensores industriales para sistemas f\u00edsicos de IA en el mundo de la fabricaci\u00f3n inteligente"},"content":{"rendered":"

Introducci\u00f3n<\/h3>\n

La fabricaci\u00f3n inteligente representa la convergencia de las tecnolog\u00edas digitales con los procesos de fabricaci\u00f3n tradicionales. En el centro de esta transformaci\u00f3n est\u00e1 la inteligencia artificial (IA) f\u00edsica, que integra algoritmos de IA con sistemas f\u00edsicos, como brazos rob\u00f3ticos, veh\u00edculos de guiado autom\u00e1tico (AGV) y m\u00e1quinas de control num\u00e9rico por ordenador (CNC). Para que estos sistemas sean eficaces, necesitan datos en tiempo real del entorno f\u00edsico, y aqu\u00ed es donde entran en juego los sensores. Funcionando como ojos y o\u00eddos, los sensores industriales se han convertido en indispensables en la fabricaci\u00f3n y automatizaci\u00f3n modernas, pasando de ser dispositivos de medici\u00f3n b\u00e1sicos a sofisticados sistemas capaces de detectar y supervisar diversos aspectos de la automatizaci\u00f3n discreta y de procesos. Cuando se combinan con la inteligencia artificial (inteligencia artificial visual, ac\u00fastica o f\u00edsica), los sensores industriales permiten el autoaprendizaje de sistemas f\u00edsicos que mejoran la productividad de la fabricaci\u00f3n, la seguridad, los gemelos digitales y la anal\u00edtica.<\/p>\n

Esta serie de blogs de 2 partes tiene como objetivo ayudar a los ingenieros de dise\u00f1o a seleccionar los productos de sensores adecuados para sus aplicaciones industriales habilitadas para IA. En este primer blog, profundizaremos en los distintos tipos de sensores y aplicaciones. El segundo blog abordar\u00e1 las innovaciones en sensores industriales y las tendencias emergentes en sistemas f\u00edsicos de IA y fabricaci\u00f3n inteligente.<\/p>\n

Comprender los sensores industriales y su funcionamiento<\/h3>\n

Los sensores industriales son dispositivos que detectan y procesan par\u00e1metros f\u00edsicos como distancia, presi\u00f3n, temperatura, caudal, nivel, movimiento, velocidad, aceleraci\u00f3n y otros. Recopilan datos esenciales para supervisar y controlar los procesos de fabricaci\u00f3n. Estos datos se env\u00edan a continuaci\u00f3n a controladores l\u00f3gicos programables (PLC) o CNC a trav\u00e9s de m\u00f3dulos digitales\/anal\u00f3gicos de E\/S y comunicaci\u00f3n.<\/p>\n

Los principales componentes de un sensor industrial t\u00edpico (v\u00e9ase la figura 1) son un elemento sensor, una referencia de tensi\u00f3n, un amplificador operacional (OpAmp), un convertidor anal\u00f3gico-digital (ADC), un procesador, una interfaz y un sistema de gesti\u00f3n de la alimentaci\u00f3n. El elemento sensor mide un par\u00e1metro f\u00edsico y lo convierte en una se\u00f1al el\u00e9ctrica (tensi\u00f3n, corriente, resistencia, etc.).<\/p>\n

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Figura 1 Componentes de un sensor industrial t\u00edpico<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Los sensores industriales act\u00faan como interfaz entre la inteligencia artificial y el mundo f\u00edsico, como el sistema nervioso del cuerpo humano. Cuando el mundo digital necesita interactuar con el entorno f\u00edsico, necesita estos sensores anal\u00f3gicos y de se\u00f1ales mixtas. La pr\u00f3xima generaci\u00f3n de sistemas de automatizaci\u00f3n industrial no s\u00f3lo incluye la capacidad de la IA en la nube de TI (Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n), sino que tambi\u00e9n integra la IA en los dispositivos de OT (Tecnolog\u00eda Operativa) desplegados sobre el terreno. Esto significa que los algoritmos de IA se est\u00e1n utilizando en el borde de los sensores y PLC\/robots para tomar decisiones r\u00e1pidas. Nos centraremos aqu\u00ed en los sensores utilizados en la automatizaci\u00f3n industrial.<\/p>\n

Tipos de sensores<\/h3>\n
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  • Sensores de imagen (visi\u00f3n)<\/strong>: Los sensores de imagen utilizan c\u00e1maras para capturar im\u00e1genes y v\u00eddeos de un producto en fabricaci\u00f3n con el fin de determinar su presencia, orientaci\u00f3n y precisi\u00f3n. Son esenciales para el control de calidad y la inspecci\u00f3n. Estos sensores pueden detectar m\u00faltiples puntos de un producto con un solo sensor y servir de apoyo a la visi\u00f3n artificial.\u00a0onsemi<\/strong>\u2019ofrecen una excelente calidad de imagen con un bajo consumo de energ\u00eda. Ofrecen un alto rango din\u00e1mico y rendimiento con poca luz para que su sistema obtenga los mejores resultados en cualquier configuraci\u00f3n inteligente de f\u00e1brica.<\/li>\n<\/ul>\n
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    Figura 2. Diagrama de bloques del sistema de visi\u00f3n artificial<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n
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    • Sensores de posici\u00f3n y par<\/strong>: Aunque se han utilizado sensores de efecto Hall, de fuerza y \u00f3pticos para controlar la posici\u00f3n de los motores, resultan muy caros si se tiene en cuenta la soluci\u00f3n total con elementos sensores como imanes o resistencias de precisi\u00f3n o la compleja fabricaci\u00f3n de codificadores \u00f3pticos. Una nueva tendencia es el uso de sensores de posici\u00f3n inductivos que utilizan placas de circuito impreso con bobinados como elementos de detecci\u00f3n con un AFE y un controlador en aplicaciones de control de movimiento y rob\u00f3tica. El NCS32100 y el NCV77320 presentan ventajas \u00fanicas sobre los sensores de posici\u00f3n tradicionales, entre las que se incluyen la tolerancia a la temperatura, la simplificaci\u00f3n mec\u00e1nica y la inmunidad a los contaminantes.<\/li>\n
    • Sensores ultras\u00f3nicos<\/strong>: Utilizando ondas ultras\u00f3nicas, estos sensores miden la distancia. Son ideales para detectar objetos transparentes (a diferencia de los sensores luminosos) y no se ven afectados por el polvo ni la suciedad. Un buen ejemplo de sensor de proximidad es\u00a0onsemi<\/strong>\u2019NCV75215, capaz de detectar objetos de 25 cm a 4,5 m. En robots m\u00f3viles aut\u00f3nomos, los sensores ultras\u00f3nicos se utilizan para navegar y evitar obst\u00e1culos. La tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n por ultrasonidos tambi\u00e9n puede emplearse para detectar el flujo y el nivel de fluidos en aplicaciones de automatizaci\u00f3n de procesos, as\u00ed como para detectar fallos y grietas en la inspecci\u00f3n de calidad de productos acabados.<\/li>\n
    • Sensores fotoel\u00e9ctricos<\/strong>: Estos sensores utilizan la luz para detectar objetos. Se clasifican en sensores de barrera, retrorreflectantes y de reflexi\u00f3n directa, cada uno con caracter\u00edsticas y aplicaciones \u00fanicas. Los sensores fotoel\u00e9ctricos son conocidos por su detecci\u00f3n sin contacto, su capacidad para detectar casi todos los materiales y soportar una larga distancia de detecci\u00f3n con l\u00ednea de visi\u00f3n. Utilizan tecnolog\u00edas de infrarrojos y l\u00e1ser. Un buen ejemplo de sensor reflexivo es el sencillo QR1113 de onsemi, un emisor de infrarrojos de 940 nm encapsulado lado a lado con un fototransistor de silicio compatible en encapsulados de montaje superficial y pasante.<\/li>\n
    • Sensores de proximidad<\/strong>: Estos sensores detectan objetos met\u00e1licos sin contacto f\u00edsico, utilizando principios de inducci\u00f3n electromagn\u00e9tica. Son muy resistentes a factores ambientales como el polvo y el aceite. Para objetos no met\u00e1licos se prefieren las tecnolog\u00edas ultras\u00f3nica y fotoel\u00e9ctrica.<\/li>\n
    • Sensores de presi\u00f3n<\/strong>: Los sensores de presi\u00f3n se utilizan en entornos neum\u00e1ticos, hidr\u00e1ulicos o de salas blancas para mantener unas condiciones de funcionamiento \u00f3ptimas y alertar de las desviaciones. Suelen basarse en galgas extensom\u00e9tricas o resistencias de fuerza configuradas en puente de Wheatstone para anular errores y medir la presi\u00f3n en t\u00e9rminos de peque\u00f1as tensiones.<\/li>\n
    • Sensores de temperatura<\/strong>: Los sensores de temperatura controlan y regulan la temperatura en diversas industrias, desde el procesado de alimentos hasta el funcionamiento de m\u00e1quinas. Los termopares y los detectores de temperatura por resistencia (RTD) se utilizan habitualmente junto con sensores de temperatura semiconductores como\u00a0onsemi<\/strong>\u2019ADM1023.<\/li>\n
    • Sensores medioambientales<\/strong>: Los sensores ambientales, como los de gases y productos qu\u00edmicos, controlan determinados gases t\u00f3xicos o inflamables en entornos donde es necesaria la vigilancia. A menudo se integran en sistemas de seguridad. Los sensores de lluvia y luz, como el NCV76124 dise\u00f1ado originalmente para aplicaciones de automoci\u00f3n, pueden enviar y medir la luz reflejada mediante fotodiodos para identificar part\u00edculas en el ambiente. O el front-end anal\u00f3gico del sensor electroqu\u00edmico CEM102 utilizado en la monitorizaci\u00f3n continua de la glucosa (CGM) junto con el microcontrolador RSL15 habilitado para Bluetooth\u00ae 5.2 puede medir cambios min\u00fasculos en la corriente qu\u00edmica mientras funciona con un consumo de energ\u00eda del sistema muy bajo.<\/li>\n<\/ul>\n

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      Consideraciones clave sobre los sensores<\/h3>\n

      Estas son las 5 consideraciones principales a la hora de seleccionar los sensores adecuados para mejorar los sistemas f\u00edsicos de IA en la fabricaci\u00f3n inteligente:<\/p>\n

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      1. Precisi\u00f3n y velocidad espec\u00edficas para cada aplicaci\u00f3n<\/strong>: Los sensores deben cumplir los requisitos de precisi\u00f3n y velocidad de la tarea espec\u00edfica de IA, ya sea inspecci\u00f3n de calidad en tiempo real, mantenimiento predictivo o control rob\u00f3tico.<\/li>\n
      2. Calidad y fiabilidad de los datos<\/strong>: Los sensores generan grandes cantidades de datos a lo largo del tiempo que la IA puede analizar para descubrir patrones. Los sensores que proporcionan datos fiables de forma repetitiva son fundamentales para entrenar y ejecutar modelos de IA que respalden una toma de decisiones \u00e1gil en todo el ecosistema de fabricaci\u00f3n.<\/li>\n
      3. Interoperabilidad e integraci\u00f3n<\/strong>: Los sensores deben integrarse perfectamente en los sistemas de fabricaci\u00f3n existentes y ser compatibles con los buses de campo y protocolos de comunicaci\u00f3n est\u00e1ndar. Esto significa que los nuevos sensores habilitados para IA deben ser miniaturizados e interoperables.<\/li>\n
      4. Ciberseguridad y privacidad de los datos<\/strong>: A medida que crecen los sensores conectados en red, tambi\u00e9n aumentan los riesgos de ciberamenazas y las exigencias en materia de seguridad OT e IT. Garantizar la transmisi\u00f3n segura de datos en el per\u00edmetro es fundamental, especialmente cuando los sistemas de IA dependen de datos operativos sensibles procedentes de sensores para la toma de decisiones. Esto se consigue mediante sensores autocalibrados y redundantes que puedan detectar y aislar las amenazas.<\/li>\n
      5. Sostenibilidad y eficiencia energ\u00e9tica<\/strong>: Mientras se ampl\u00eda el n\u00famero de sensores para la IA f\u00edsica, los operadores siguen teniendo que estar por debajo del presupuesto de energ\u00eda y los sensores que operan a baja corriente de funcionamiento proporcionan una ventaja para la escalabilidad.<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Introducci\u00f3n La fabricaci\u00f3n inteligente representa la convergencia de las tecnolog\u00edas digitales con los procesos de fabricaci\u00f3n tradicionales. En el centro de esta transformaci\u00f3n se encuentra<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":8672,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":false,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-376","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"jetpack_publicize_connections":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/376","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=376"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/376\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8674,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/376\/revisions\/8674"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8672"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=376"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=376"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lxbchip.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=376"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}