{"id":36660,"date":"2026-02-13T13:10:00","date_gmt":"2026-02-13T19:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/arzatenoticias.com\/?p=36660"},"modified":"2026-02-13T13:07:53","modified_gmt":"2026-02-13T19:07:53","slug":"mercado-global-de-automatizacion-industrial-crecera-9-6-anual","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/arzatenoticias.com\/index.php\/2026\/02\/13\/mercado-global-de-automatizacion-industrial-crecera-9-6-anual\/","title":{"rendered":"Mercado global de automatizaci\u00f3n industrial crecer\u00e1 9.6% anual"},"content":{"rendered":"\n

Ciudad de M\u00e9xico, 13 de febrero de 2026.- <\/strong>El informe reciente \u201cIndustrial Control & Factory Automation Market \u2014 Global Forecast to 2030\u201d<\/em>, de MarketsandMarkets, indica que se espera que el mercado global de automatizaci\u00f3n industrial y control de f\u00e1brica crezca de 274,99 mil millones de d\u00f3lares en 2025 a aproximadamente 435,24 mil millones de d\u00f3lares en 2030<\/strong>, con un crecimiento promedio anual de 9,6% durante el per\u00edodo.<\/p>\n\n\n\n

El estudio relaciona esta expansi\u00f3n con la modernizaci\u00f3n de las operaciones industriales y creciente uso de soluciones digitales en los procesos productivos.<\/p>\n\n\n\n

Esta evoluci\u00f3n se produce en un momento en que reducir los plazos de entrega de los proyectos, evitar ajustes de \u00faltima hora y hacer que la puesta en marcha sea m\u00e1s predecible se han convertido en preocupaciones recurrentes en la industria. Para abordar estos desaf\u00edos, las alternativas incluyen el desarrollo de sistemas industriales basados \u200b\u200ben el dise\u00f1o de control definido por software, la colaboraci\u00f3n en la nube y la validaci\u00f3n temprana mediante simulaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Esto se debe a que, tradicionalmente, el desarrollo de sistemas de control se ha centrado en herramientas locales, flujos de trabajo individuales y una fuerte dependencia de hardware espec\u00edfico. Con proyectos m\u00e1s grandes, equipos distribuidos y la necesidad de replicar soluciones en diferentes plantas, este modelo empieza a presentar desaf\u00edos relacionados, especialmente, con la gesti\u00f3n de cambios y el control del desarrollo y la implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan Eric Vieira, Software and Control Business Segment Manager de Rockwell Automation<\/strong>, el sector ha estado buscando alternativas m\u00e1s acordes con la realidad actual de las operaciones. \u201cLas empresas necesitan entregar proyectos con mayor rapidez, con menos ajustes en campo y mayor previsibilidad. Esto requiere abordar el desarrollo de sistemas de control de forma m\u00e1s estructurada, similar a lo que ya ocurre en la creaci\u00f3n de software\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n

Cambios en los procesos de desarrollo de sistemas de control<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En el modelo definido por software, el desarrollo ya no depende de estaciones de trabajo espec\u00edficas, sino que se lleva a cabo en entornos colaborativos, accesibles a trav\u00e9s de un navegador web. En este formato, diferentes profesionales pueden trabajar simult\u00e1neamente en el mismo proyecto, con reglas sobre qui\u00e9n puede cambiar qu\u00e9, as\u00ed como un registro de todos los cambios realizados.<\/p>\n\n\n\n

La estandarizaci\u00f3n de bibliotecas facilita la reutilizaci\u00f3n de la l\u00f3gica de control en proyectos similares, mientras que el control de versiones crea un historial organizado de cambios, lo que contribuye tanto al mantenimiento del sistema como a las revisiones y auditor\u00edas t\u00e9cnicas, adem\u00e1s de reducir la necesidad de repetir el trabajo cuando un proyecto necesita ser adaptado o replicado.<\/p>\n\n\n\n

“Cuando no hay registro de cambios, el conocimiento se concentra en unas pocas personas<\/strong>. Con procesos m\u00e1s organizados, los equipos pueden comprender el historial del proyecto y tomar decisiones con mayor confianza”, explica Vieira.<\/p>\n\n\n\n

Validaci\u00f3n temprana y gobernanza durante todo el ciclo de vida del proyecto<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Otro aspecto de este modelo es la adopci\u00f3n de un enfoque simulation-first<\/em>, en el que la l\u00f3gica de control se prueba en simulaci\u00f3n antes de aplicarla al equipo. En lugar de esperar a la puesta en marcha para identificar problemas, los equipos pueden validar el comportamiento de los sistemas durante la fase de dise\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

Veira se\u00f1ala que esta pr\u00e1ctica ayuda a reducir el tiempo necesario para la puesta en marcha de los sistemas. \u201cCuando las pruebas se realizan con antelaci\u00f3n, la puesta en marcha suele ser m\u00e1s sencilla, lo que reduce los ajustes en campo y la necesidad de intervenciones adicionales\u201d, comenta el especialista.<\/p>\n\n\n\n

Estos proyectos ahora siguen flujos de Trabajo cloud-to-edge, donde el desarrollo se lleva a cabo en entornos de nube centralizados, mientras que la implementaci\u00f3n sigue rutas controladas hasta el nivel de f\u00e1brica.<\/p>\n\n\n\n

 \u201cUn hub en la nube re\u00fane proyectos, usuarios, permisos e historiales de cambios, lo que garantiza que solo se implementen las versiones revisadas y aprobadas\u201d, se\u00f1ala Vieira.<\/p>\n\n\n\n

En este contexto, las pr\u00e1cticas conocidas como DevOps se est\u00e1n aplicando a la automatizaci\u00f3n industrial<\/strong>, proporcionando mayor visibilidad de los cambios, verificaciones autom\u00e1ticas y procesos de aprobaci\u00f3n claros entre el desarrollo, las pruebas y la implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan Vieira, el objetivo es que las entregas sean m\u00e1s predecibles sin comprometer los requisitos de seguridad y disponibilidad exigidos en entornos industriales.<\/p>\n\n\n\n

“Cuando los procesos se integran m\u00e1s, es crucial considerar la seguridad desde el principio. Esto implica control de acceso, registro de cambios y cumplimiento normativo durante todo el proyecto”, a\u00f1ade.<\/p>\n\n\n\n

Uso de inteligencia artificial para apoyar actividades de ingenier\u00eda.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial tambi\u00e9n est\u00e1 empezando a formar parte del d\u00eda a d\u00eda de los equipos<\/strong>, principalmente para dar soporte a tareas repetitivas. Actividades como la organizaci\u00f3n del c\u00f3digo, la documentaci\u00f3n y la comparaci\u00f3n de versiones pueden automatizarse, liberando tiempo para an\u00e1lisis t\u00e9cnicos m\u00e1s complejos.<\/p>\n\n\n\n

Las decisiones sobre la l\u00f3gica de control, la seguridad y el rendimiento siguen siendo responsabilidad de los ingenieros. \u201cLa IA aumenta la eficiencia en las tareas operativas, pero no reemplaza el criterio t\u00e9cnico. Apoya el trabajo de los equipos sin interferir en las decisiones m\u00e1s sensibles o cr\u00edticas\u201d, concluye Vieira.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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