En este blog, exploramos las diferencias entre los sistemas Historians y SCADA, y por qué la conversación no debería centrarse en elegir uno u otro. En su lugar, analizaremos cómo estas tecnologías trabajan juntas para crear un ecosistema de datos operativos integral, que permite a los equipos supervisar los procesos en tiempo real y analizar los datos históricos para lograr mejoras a largo plazo.
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El cambio del control al conocimiento
Los sistemas SCADA tradicionales se crearon con un objetivo principal: el control de supervisión y la monitorización en tiempo real. Agreguen datos de procesos de PLC, RTU y sistemas DCS, visualizan variables clave y permiten a los operadores mantener condiciones de producción estables. SCADA destaca por su respuesta casi instantánea a alarmas, cambios de puntos de ajuste e interbloqueos, lo que garantiza la seguridad y la fiabilidad a nivel de los equipos.
A medida que la fabricación evoluciona hacia operaciones basadas en datos, las expectativas de los sistemas de información de las plantas se han ampliado. Los ingenieros no solo necesitan ver lo que está sucediendo ahora, sino también comprender cómo y por qué ha sucedido, y predecir lo que sucederá a continuación. Esto requiere datos de procesos de alta resolución y a largo plazo que puedan analizarse a lo largo de turnos, lotes o campañas de producción para descubrir patrones y correlaciones que los datos SCADA a corto plazo no pueden proporcionar.
La retención de datos típica de SCADA abarca desde horas hasta días. Muchos sistemas heredados sobrescriben los datos después de 48-72 horas o reducen la frecuencia de muestreo a promedios de 1 minuto, perdiendo detalles de señales de alta frecuencia que son críticos para identificar perturbaciones transitorias o comportamientos oscilatorios. Este historial de datos limitado es insuficiente para análisis avanzados, investigaciones de causas raíz o modelos de aprendizaje automático que dependen de datos de series temporales continuos e ininterrumpidos. Además, solo un número limitado de clientes en la sala de control tiene acceso a los datos. Esto restringe aún más el análisis y la capacidad de utilizar los propios datos.
Un historiador de procesos, como dataPARC Historian, está diseñado específicamente para llenar ese vacío. Captura continuamente datos de series temporales con resolución completa y los almacena de manera eficiente sin fecha de finalización, conservando el contexto y la granularidad. Esto ofrece a los ingenieros la capacidad de establecer tendencias de años de comportamiento de los procesos, correlacionar los datos de producción con métricas de calidad y analizar la eficiencia energética o de rendimiento a lo largo del tiempo.
Al ampliar el enfoque del control en tiempo real a la visión a largo plazo, un historiador transforma los datos de una necesidad operativa en un activo estratégico. Se convierte en la base para la mejora continua, el análisis predictivo y las decisiones de fabricación más inteligentes.
¿Qué diferencia a un historiador de series temporales?
Mientras que los sistemas SCADA están diseñados para la supervisión y el control en tiempo real, los historiadores de procesos están diseñados para la recopilación de datos a largo plazo, el almacenamiento de alta frecuencia y el análisis avanzado. La diferencia no solo radica en la retención de datos, sino también en la integridad, la accesibilidad y el contexto de los datos.
Los historiadores capturan y conservan datos de series temporales de alta resolución de cientos o miles de etiquetas de procesos en múltiples sistemas. En lugar de reducir la resolución o sobrescribir valores antiguos, un historiador añade datos continuamente, manteniendo tanto los conjuntos de datos sin procesar como los agregados. Este enfoque permite a los ingenieros analizar las condiciones del proceso en cualquier momento sin perder granularidad.
Mientras que SCADA proporciona control y alarmas al operador, el historiador captura datos completos de series temporales detrás de cada tendencia, evento y decisión, lo que permite un análisis profundo y una mejora del rendimiento.
A diferencia de SCADA, que está orientado principalmente al operador, los historiadores son utilizados por una amplia gama de funciones de la planta. Los ingenieros de procesos analizan las tendencias y comparan las condiciones entre lotes o grados de productos. Los equipos de fiabilidad correlacionan los datos de tiempo de inactividad con los perfiles de vibración o temperatura. Los equipos de calidad superponen los resultados de laboratorio a las variables del proceso. Los gerentes utilizan los mismos datos subyacentes para los paneles de control de KPI y las revisiones de rendimiento.
En el contexto de la transformación digital, el historiador sirve como infraestructura de datos central. Proporciona la base para aplicaciones avanzadas como el control estadístico de procesos (SPC), la calidad predictiva, la optimización basada en modelos y los modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías, los sensores blandos para la predicción de la calidad en tiempo real y los algoritmos de aprendizaje por refuerzo para el control avanzado de procesos. Al garantizar que todos los usuarios accedan a los mismos datos validados y alineados en el tiempo, el historiador respalda la toma de decisiones coherente desde la sala de control hasta la dirección de la empresa.
Con dataPARC Historian, los datos de proceso se conservan con su fidelidad original, se pueden recuperar fácilmente y se enriquecen contextualmente. Los ingenieros obtienen la visibilidad necesaria para detectar desviaciones en los procesos, evaluar proyectos de optimización y cuantificar las mejoras con confianza.
Comparación de casos de uso: Historiadores frente a SCADA en acción
Los sistemas SCADA y los historiadores suelen trabajar juntos, pero sus funciones en el análisis de procesos difieren fundamentalmente. SCADA proporciona conocimiento de la situación a corto plazo, mientras que un historiador proporciona capacidad analítica a largo plazo. La distinción se hace evidente cuando los ingenieros intentan identificar tendencias de rendimiento, evaluar causas fundamentales o validar mejoras de procesos a lo largo del tiempo.
A continuación se presentan varios casos de uso industrial comunes que destacan el rendimiento de cada sistema en la práctica.
Análisis del tiempo de inactividad
Con SCADA: los operadores pueden observar cuándo se produce una avería en un equipo o se activa una alarma, pero los datos históricos suelen limitarse al turno actual o al anterior. Por lo general, falta el contexto del evento, como las condiciones del proceso aguas arriba y aguas abajo o las acciones del operador. Sin ese historial, resulta difícil diferenciar entre fallos mecánicos, de proceso o relacionados con el control.
Con dataPARC Historian: los eventos de tiempo de inactividad se registran automáticamente con marcas de tiempo precisas y se pueden correlacionar con los datos del proceso, las alarmas y las notas del operador. Los ingenieros pueden filtrar por equipo, grado del producto o período de tiempo para detectar problemas recurrentes y determinar si los fallos se deben a la variabilidad del proceso, al desgaste del equipo o a la intervención humana. La resolución histórica permite el análisis de frecuencia, la clasificación de Pareto y la correlación con la tasa de producción o las condiciones ambientales. Esto se puede hacer en la planta o en una oficina; los datos son más versátiles y accesibles con dataPARC Historian.
Con los datos históricos, los usuarios pueden revisar los eventos de tiempo de inactividad pasados en un gráfico de Pareto para identificar las causas más comunes y reducir su ocurrencia en el futuro.
Solución de problemas de calidad
Con SCADA: los operadores pueden ver valores en tiempo real, como la temperatura, la presión o el caudal, pero comparar el rendimiento entre diferentes tiradas de productos o turnos requiere exportaciones manuales y análisis de hojas de cálculo. Las tendencias de SCADA suelen carecer de datos de laboratorio sincronizados o identificadores de productos, lo que dificulta aislar cuándo comenzó una desviación o qué lote se vio afectado.
Con dataPARC Historian: los datos de calidad y de proceso se pueden analizar conjuntamente en alta resolución. Los usuarios pueden superponer los resultados de laboratorio, los códigos de producto y los puntos de ajuste del proceso para determinar exactamente cuándo se produjeron las desviaciones y en qué condiciones. Al comparar los lotes buenos y malos, los ingenieros pueden aplicar análisis multivariantes (PCA, PLS) para identificar qué variables del proceso, o combinaciones de las mismas, se correlacionan más fuertemente con las desviaciones de calidad, lo que permite el control estadístico del proceso y las correcciones anticipadas.
Una pantalla PARCview única llamada Centerline se puede utilizar para el control de calidad y para comparar datos históricos de ejecuciones o lotes, resaltando los valores que son más altos o más bajos que la media, y señalando qué variables hay que examinar.
Coste de producción y eficiencia energética
Con SCADA: El uso de energía o materiales se supervisa normalmente en tiempo real, pero los cálculos de costes se realizan más tarde en sistemas empresariales independientes. La visibilidad del coste por unidad producida es limitada y los operadores no disponen de información inmediata para optimizar el proceso.
Con dataPARC Historian: El consumo de energía y servicios públicos se puede combinar con el rendimiento del proceso y el uso de materiales para calcular el coste por unidad en tiempo real. El análisis histórico permite establecer una correlación entre las condiciones de funcionamiento, el rendimiento de los equipos y la intensidad energética. Esto ayuda a los ingenieros a identificar las zonas de funcionamiento más eficientes, cuantificar los proyectos de mejora y justificar los cambios en los procesos con datos de costes reales.
El acceso a los datos históricos permite realizar cálculos como el seguimiento de diferencias para ver cómo está funcionando el proceso en comparación con la producción pasada.
Comunicación entre turnos
Con SCADA: los traspasos entre turnos dependen en gran medida de las notas de los operadores o de la comunicación verbal. La visibilidad de los datos se limita a lo que se muestra actualmente en la HMI, y el historial de tendencias a menudo se reinicia cada día. El contexto importante de los turnos anteriores se pierde fácilmente, lo que da lugar a una resolución de problemas inconsistente y a investigaciones repetidas.
Con dataPARC Historian: todos los usuarios tienen acceso al mismo registro histórico de tendencias, alarmas y comentarios de los operadores a través de herramientas integradas como Logbook. Los ingenieros pueden revisar la actividad de turnos anteriores, confirmar las medidas correctivas y analizar los problemas recurrentes utilizando datos reales del proceso. Esta coherencia reduce el tiempo de inactividad y mejora la coordinación entre los equipos de operaciones e ingeniería.
Aunque Logbook es una función de PARCview y no de dataPARC Historian, ilustra la importancia de los datos históricos y del acceso a la información pasada.
Estos ejemplos ilustran un principio básico: los sistemas SCADA están diseñados para el control, mientras que los historiadores están diseñados para la comprensión. Un historiador como dataPARC Historian permite a los equipos ir más allá de la toma de decisiones reactiva y avanzar hacia la mejora continua, donde cada punto de datos contribuye a la optimización y la fiabilidad de los procesos.
Por qué los equipos inteligentes van más allá de SCADA para el análisis
A medida que las industrias de procesos evolucionan hacia la toma de decisiones centrada en los datos, los ingenieros reconocen cada vez más que SCADA por sí solo no puede satisfacer los requisitos analíticos y de diagnóstico de la fabricación moderna. Los sistemas SCADA son indispensables para el control y la seguridad, pero sus arquitecturas nunca se diseñaron para manejar el volumen, la velocidad y la variedad de datos que generan las plantas actuales.
Muchas plantas intentan utilizar SCADA como un historial improvisado exportando datos a hojas de cálculo o bases de datos externas, pero este enfoque introduce sus propios problemas. La sincronización temporal entre las fuentes se vuelve poco fiable, se pierden metadatos y la manipulación manual puede introducir fácilmente errores. La falta de información contextual, como la calidad del producto, el estado de los equipos o los resultados de laboratorio, hace que el análisis a largo plazo sea engorroso e inconsistente.
Un historiador dedicado resuelve estos problemas al proporcionar datos de series temporales contextualizados y de alta resolución que pueden utilizarse para análisis avanzados, validación de modelos y mejora continua. datos diseñados para un análisis profundo. Proporciona la base para la resolución avanzada de problemas, el desarrollo de modelos y los esfuerzos de mejora continua en toda la planta. Supongamos que su instalación desea mejorar su estrategia de datos. En ese caso, la implementación de un historiador es un primer paso fundamental, especialmente porque la inteligencia artificial y las herramientas de análisis de terceros dependen cada vez más de datos históricos ricos para obtener resultados.
Ir más allá de SCADA también permite iniciativas de análisis más amplias, como:
- Mantenimiento predictivo, utilizando datos a largo plazo sobre vibraciones, temperatura y tiempo de funcionamiento para pronosticar fallos en los equipos.
- Optimización de la energía y los recursos, correlacionando el uso de los servicios públicos con la tasa de producción y las condiciones ambientales.
- Análisis de la capacidad y la variabilidad de los procesos, aprovechando las técnicas SPC para cuantificar la estabilidad a lo largo del tiempo.
- Trazabilidad de la producción, vinculando los datos de los procesos con los registros de los lotes, los resultados de laboratorio y la calidad del producto final.
Al adoptar una arquitectura basada en el historial, las plantas pueden pasar de la respuesta a los eventos a la optimización basada en datos. En lugar de depender únicamente de la intuición del operador, los ingenieros tienen acceso a datos validados y alineados en el tiempo que respaldan el análisis cuantitativo. Esto acelera las investigaciones de las causas fundamentales, acorta los ciclos de resolución de problemas y proporciona la base empírica para la mejora continua y las iniciativas impulsadas por la inteligencia artificial.
En resumen, SCADA mantiene el proceso en funcionamiento de forma segura, pero el historial garantiza que funcione de forma eficiente e inteligente.
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Cómo dataPARC salva la brecha
En la mayoría de los entornos de fabricación, los sistemas SCADA son la columna vertebral del control en tiempo real, mientras que los historiadores sirven de base para el análisis a largo plazo. Sin embargo, el valor real surge cuando estos dos sistemas funcionan a la perfección juntos. dataPARC Historian está diseñado para salvar esa brecha combinando la recopilación de datos a alta velocidad con análisis escalables y contextualizados que abarcan tanto el ámbito operativo como el de ingeniería.
dataPARC Historain es compatible con protocolos industriales estándar como OPC DA, OPC UA y gRPC, lo que permite a los ingenieros integrar información de sistemas de automatización de procesos, laboratorios y empresas sin necesidad de interfaces personalizadas extensas. Esta integración garantiza que las variables de proceso, los datos de laboratorio y las métricas de producción se sincronicen en el tiempo y se almacenen con metadatos coherentes.
El resultado es una capa de datos centralizada que admite múltiples casos de uso:
- Las operaciones se benefician de paneles de control en tiempo real y resúmenes de alarmas.
- Los ingenieros de procesos acceden a datos detallados de series temporales para el análisis, la validación de modelos y la resolución de problemas.
- Los equipos de calidad correlacionan los datos de los productos con las condiciones del proceso.
- La dirección obtiene visibilidad de los KPI, la eficiencia de la producción y el coste por unidad.
dataPARC no es solo un repositorio de datos, sino también una plataforma de análisis contextual. Los ingenieros pueden aplicar límites específicos para cada producto, agregar por lotes o turnos y establecer tendencias de múltiples variables a lo largo de distintos periodos de tiempo sin necesidad de exportar los datos a hojas de cálculo.
La combinación de PARCview y el historiador dataPARC permite la supervisión predictiva de la calidad, las alertas tempranas y el análisis de desviaciones sin necesidad de capas adicionales de transformación de datos. La función Logbook integrada proporciona una forma estructurada de capturar los comentarios de los operadores e ingenieros, alineando la información humana con los datos del proceso para obtener un registro operativo más completo.
A diferencia de muchos historiadores y sistemas de visualización que requieren soporte informático especializado para su configuración, dataPARC está diseñado para que los ingenieros puedan acceder a él. Los usuarios pueden configurar etiquetas, crear paneles de control y analizar datos a través de una interfaz intuitiva que refleja la forma en que los ingenieros conciben las relaciones entre los procesos. Esta accesibilidad garantiza una adopción más rápida y un uso más coherente en todos los departamentos.
En la práctica, dataPARC se convierte en el puente entre el control y la información. Conecta la inmediatez de SCADA con la profundidad analítica de un sistema de registro histórico, lo que permite a los equipos no solo ver lo que está sucediendo, sino también comprender por qué. Al combinar la visibilidad en tiempo real con el contexto histórico, los fabricantes pueden optimizar el rendimiento de los procesos, mejorar la calidad de los productos y habilitar operaciones más inteligentes y basadas en datos.
Historial de datos rápido y escalable a una fracción del coste. Echa un vistazo al historial de datos de dataPARC.
 :Elija herramientas que se adapten a sus necesidades
La evolución del control basado en SCADA al conocimiento impulsado por el historial representa un cambio en la forma en que se valoran y utilizan los datos de los procesos. Los sistemas SCADA siguen siendo esenciales para el control en tiempo real y la seguridad de los operadores, pero nunca se diseñaron para almacenar, contextualizar o analizar datos a la escala requerida para la optimización de los procesos modernos.
Para los ingenieros de procesos, la visibilidad a largo plazo es fundamental. Sin contexto histórico, es imposible verificar las mejoras de rendimiento, identificar desviaciones graduales en los procesos o respaldar iniciativas basadas en datos, como el control basado en modelos y el análisis predictivo. Un historiador proporciona esa base al garantizar que cada etiqueta, alarma y evento se almacene, se sincronice en el tiempo y sea accesible para su análisis.
El historiador dataPARC, junto con PARCview, amplía esta capacidad al integrar la visualización en tiempo real, el análisis contextual y la conectividad entre sistemas en un único entorno. Los ingenieros pueden pasar sin problemas de la supervisión de procesos en tiempo real a la revisión histórica, del análisis de las causas fundamentales a la evaluación de costes y calidad, todo ello sin perder datos ni contexto.
Es esencial seleccionar herramientas que se adapten a su operación. Un sistema que captura datos de alta frecuencia hoy en día también debe ser compatible con los objetivos de análisis y transformación digital del mañana. Con dataPARC, los equipos obtienen una plataforma diseñada tanto para la fiabilidad operativa como para la mejora a largo plazo, lo que garantiza que los datos de los procesos no sean solo un registro de lo que ha sucedido, sino un recurso para el aprendizaje y la optimización continuos.
Preguntas frecuentes: Historiadores frente a SCADA
- ¿Por qué son importantes los datos históricos a largo plazo para la optimización de procesos?
Los datos a largo plazo permiten a los ingenieros detectar desviaciones lentas en los procesos, identificar eventos de inactividad recurrentes y verificar el impacto de los cambios en los procesos. Sin ellos, la mejora continua se convierte en una mera conjetura. Los datos históricos de alta resolución respaldan el control estadístico de procesos, el análisis predictivo de la calidad y la toma de decisiones basada en modelos, componentes esenciales de las estrategias de fabricación avanzadas. - ¿Cómo se integra un historiador con SCADA y otros sistemas de la planta?
Un historiador se conecta a los sistemas SCADA, DCS y PLC a través de protocolos industriales estándar como OPCDA, OPCUA, OPCHDA u otros tipos. Las herramientas de visualización como PARCview pueden entonces interactuar con el historiador, los sistemas de información de laboratorio, las bases de datos ERP y los sistemas de mantenimiento. Esta integración permite a los ingenieros alinear los datos de producción con la información sobre calidad, costes y activos para obtener una visión completa del proceso. - ¿Qué tipos de análisis permite dataPARC Historian que no son posibles en SCADA?
Con un historiador completo, los equipos abren la puerta a diferentes tipos de análisis, ya sea con PARCview o con integraciones de terceros. Las instalaciones pueden realizar correlaciones multivariables, análisis de intensidad energética y validación de modelos predictivos. También pueden crear paneles de control que combinan datos de procesos, laboratorios y negocios en una sola vista. Estas capacidades transforman los datos de una herramienta de supervisión en una base para la mejora continua, el análisis de fiabilidad y la toma de decisiones estratégicas. - ¿Cuáles son las ventajas de rendimiento de un historiador en comparación con el almacenamiento de datos SCADA?
Los historiadores utilizan algoritmos especializados de compresión, indexación y recuperación para almacenar grandes volúmenes de datos de series temporales de manera eficiente. Los tiempos de consulta se mantienen casi en tiempo real, incluso para conjuntos de datos de varios años. Esto permite a los ingenieros establecer tendencias de datos a lo largo de largos periodos de tiempo sin degradación del rendimiento ni pérdida de detalle. - ¿Cómo mejora el historiador dataPARC la colaboración entre los operadores y los ingenieros?
El historiador dataPARC proporciona acceso compartido a datos de alta resolución, paneles de control y herramientas contextuales como Logbook. Los operadores, ingenieros y equipos de calidad pueden ver el mismo registro histórico, revisar las tendencias anotadas y correlacionar los datos del proceso con comentarios o eventos. Esta visibilidad unificada reduce las brechas de comunicación y garantiza la coherencia entre turnos y departamentos. Son sus datos y todas las personas de su sitio que necesitan acceder a ellos deben poder hacerlo.
Building The Smart Factory
A Guide to Technology and Software in Manufacturing for a Data-Drive Plant
