Aplicación de robótica móvil e Inteligencia Artificial a la supervisión autónoma de activos en entornos ATEX
Laura Viñolas
IoT & Industrial Manager
Alhona
RESUMEN
Los entornos clasificados como ATEX (atmósferas potencialmente explosivas) imponen restricciones operativas que condicionan la ejecución de actividades de inspección y mantenimiento, especialmente en lo relativo a la seguridad del personal y la frecuencia de supervisión de los activos.
En este artículo se expone un caso real de implantación de un sistema de monitorización autónoma basado en robots móviles y drones de inspección, equipados con sensorización avanzada y capacidades de navegación autónoma. El sistema permite la ejecución de misiones periódicas en áreas críticas, con captura sistemática de datos que son procesados mediante técnicas de Inteligencia Artificial.
La solución desarrollada permite reducir la exposición del personal a zonas de riesgo, incrementar la frecuencia de inspección y establecer un modelo de supervisión estandarizado y repetible. Asimismo, facilita la transformación de datos en información útil para la toma de decisiones en mantenimiento.
2. INTRODUCCIÓN
En instalaciones industriales con presencia de atmósferas potencialmente explosivas, la seguridad constituye un factor determinante en la definición de las estrategias de operación y mantenimiento.
Las inspecciones periódicas de los activos son necesarias para garantizar la fiabilidad de las instalaciones, pero su ejecución en entornos ATEX presenta limitaciones derivadas de:
- Restricciones de acceso
- Necesidad de minimizar la exposición del personal
- Condicionantes operativos y normativos
En este contexto, la incorporación de tecnologías como la robótica móvil, los drones industriales y la Inteligencia Artificial permite abordar estos retos desde un enfoque diferente, basado en la automatización de la supervisión y el análisis avanzado de datos.
El presente artículo describe un caso de aplicación real en el que estas tecnologías han sido integradas para la supervisión autónoma de activos en un entorno ATEX.
2. SITUACIÓN DE PARTIDA: CONTEXTO Y PROBLEMÁTICA
Tradicionalmente, las inspecciones en entornos ATEX dependen en gran medida de la intervención humana directa, lo que implica:
- Exposición del personal a zonas potencialmente peligrosas.
- Limitaciones en la frecuencia de inspección por razones operativas y de seguridad.
- Variabilidad en los criterios de inspección según el operador.
- Dificultad para la obtención sistemática y comparativa de datos.
- Alto consumo de recursos en tareas repetitivas de bajo valor añadido.
Estas limitaciones afectan directamente a la capacidad de anticipación ante fallos y a la eficiencia global del mantenimiento.
3. DESCRIPCIÓN DE LA SOLUCIÓN PROPUESTA
La solución implantada se basa en un sistema de monitorización autónoma compuesto por robots móviles terrestres y drones de inspección, integrados en una arquitectura común de gestión de misiones y datos.
Los principales elementos del sistema son:
- Robots móviles para inspección en planta.
- Drones para inspección en altura o zonas de difícil acceso.
- Sensórica avanzada (imagen, térmica, y otros sensores industriales según aplicación).
- Sistemas de navegación y planificación de misiones autónomas.
- Infraestructura de comunicaciones y gestión de datos.
Estos sistemas ejecutan rutas de inspección predefinidas en zonas críticas, permitiendo la captura sistemática de datos en condiciones repetibles y controladas.
Figura 1: Arquitectura general del sistema de supervisión autónoma
4. MODELOS DE OPERACIÓN
Las inspecciones se estructuran mediante la definición de misiones autónomas que incluyen:
- Rutas de navegación
- Puntos de inspección
- Tipos de medición
- Frecuencias de ejecución
Este modelo permite asegurar que todas las inspecciones se realizan bajo condiciones homogéneas. Asimismo, la automatización de las misiones permite incrementar la frecuencia de supervisión sin impacto en la carga operativa.
Figura 2: Ejemplo de ruta de inspección autónoma en planta.
5. CAPTURA Y TRATAMIENTO DE DATOS
Durante la ejecución de las misiones, los sistemas capturan información de diferentes tipos:
- Imágenes en espectro visible
- Imágenes térmicas
- Lecturas de sensores
- Parámetros operativos
Estos datos son almacenados y estructurados en una plataforma centralizada, lo que permite su explotación posterior. La disponibilidad de datos homogéneos y repetibles facilita el análisis temporal y la detección de desviaciones.
Figura 3: Flujo de captura y gestión de datos
6. APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La funcionalidad del sistema no se limita a la automatización de las inspecciones, sino que incorpora capacidades de análisis avanzado mediante Inteligencia Artificial.
Sobre los datos capturados se aplican algoritmos de Inteligencia Artificial orientados a la detección automática de anomalías.
Las principales funcionalidades incluyen:
- Detectar anomalías en equipos e instalaciones
- Identificar patrones de degradación
- Clasificar automáticamente eventos relevantes
- Priorizar alertas en función de criticidad
- Transformar datos en información accionable para mantenimiento
Este enfoque permite reducir la dependencia del análisis manual y focalizar la atención en los eventos relevantes.
7. RESULTADOS OBTENIDOS
La implantación del sistema ha permitido obtener mejoras en diferentes ámbitos.
Seguridad
- Reducción de la exposición del personal
- Disminución de inspecciones presenciales en zonas ATEX
Operación y mantenimiento
- Incremento de la frecuencia de inspección
- Mejora en la detección temprana de anomalías
- Mayor fiabilidad en la evaluación del estado de los activos
Eficiencia
- Automatización de tareas repetitivas
- Optimización del uso de recursos
Calidad de la información
- Inspecciones homogéneas y repetibles
- Históricos de datos comparables a lo largo del tiempo
- Mejora en la trazabilidad del estado de activos
8. IMPACTO EN EL NEGOCIO
La introducción de este tipo de soluciones implica una evolución en el modelo de trabajo de los equipos de mantenimiento.
Se produce un desplazamiento desde tareas de inspección manual hacia actividades centradas en:
- Análisis de datos e interpretación de resultados
- Toma de decisiones basada en información objetiva
- Mejora continua de procesos y estrategias de mantenimiento
En este sentido, la tecnología aplicada actúa como habilitador de un modelo de mantenimiento más predictivo, eficiente y seguro.
9. RETOS DE LA IMPLANTACIÓN
Durante el desarrollo del proyecto se identificaron diversos retos, cuya gestión ha sido clave para la implementación de la solución:
- Adaptación de la tecnología al entorno ATEX
- Integración con procesos operativos existentes
- Gestión del cambio en la organización
- Definición de casos de uso de valor
10. CONCLUSIONES
La combinación de robótica móvil e Inteligencia Artificial aplicada a entornos ATEX representa un avance significativo en la forma de abordar la inspección, la supervisión y el mantenimiento industrial.
Este enfoque no solo mejora la seguridad de las operaciones, sino que también incrementa la disponibilidad de los activos, optimiza recursos y permite una gestión más inteligente de la información generada en planta.
El caso presentado pone de manifiesto la evolución hacia modelos de supervisión autónomos, estandarizados y basados en datos, que redefinen el papel del mantenimiento en entornos industriales de alto riesgo. Además, impulsa la evolución del rol de los equipos hacia funciones de mayor valor añadido, orientadas al análisis, la toma de decisiones y la mejora continua de los procesos de mantenimiento y supervisión.
