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¿Cómo transforma la IA la automatización industrial con Eplan?
La integración de la inteligencia artificial en la ingeniería industrial no es solo una mejora incremental; es un cambio de paradigma que permite automatizar hasta el 60 % de las tareas de diseño repetitivas.
Gracias al uso de algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning) y a una gestión de datos maestros centralizada en la nube, la tecnología de Eplan permite pasar de un dibujo manual a una generación de proyectos basada en reglas. Al apoyarse en Eplan Data Portal, que alberga millones de componentes validados de fabricantes líderes como Siemens, el sistema es capaz de:
- Generar esquemas eléctricos precisos de forma autónoma.
- Seleccionar componentes óptimos según los requisitos técnicos del proyecto.
- Eliminar el error humano en la creación del gemelo digital, garantizando la coherencia entre el diseño y la realidad física.
Con más de 40 años de liderazgo en software CAE avanzado, Eplan ha evolucionado hacia un modelo de ingeniería interconectada. Un pilar fundamental de esta evolución es nuestra colaboración estratégica con Siemens, orientada a derribar los silos de información entre disciplinas.
Esta alianza ha cristalizado en una integración fluida y bidireccional entre sistemas críticos:
- Gestión del ciclo de vida (PLM): conexión directa con Teamcenter® X.
- Configuración inteligente: interacción automatizada con TIA Selection Tool.
- Ingeniería de control: sincronización de datos con TIA Portal.
El resultado es un flujo de trabajo donde la información se introduce una sola vez y se comparte electrónicamente con todos los sistemas implicados. Esto elimina la duplicidad de tareas y asegura que, si se produce un cambio de diseño en una disciplina, este se refleje instantáneamente en las demás.
Eplan no solo se detiene en las interfaces tradicionales; estamos explorando las fronteras de la IA agéntica. Un ejemplo reciente es nuestra colaboración en el área de investigación con Siemens para desarrollar un sistema de agentes inteligentes.
"El objetivo era desarrollar un sistema de agentes que mejorara el intercambio de datos entre Siemens TIA Portal y nuestro software de diseño eléctrico Eplan Electric P8. Esto fue solo el punto de partida para una IA que asuma tareas de forma autónoma en procesos interempresariales", explica Julian Rahm, director de Research y Prototyping de Eplan.
Esta capacidad de conectar herramientas mediante IA permite que los flujos de trabajo sean más ágiles, reduciendo los tiempos de entrega y permitiendo que los ingenieros se centren en la innovación, dejando las tareas de procesamiento de datos en manos de la inteligencia automatizada.
Trayectoria y visión de la inteligencia artificial en Eplan
El compromiso de Eplan con la innovación disruptiva no es reciente. Los cimientos de nuestra estrategia tecnológica se establecieron en 2018 con la creación del Departamento AIDA (Artificial Intelligence and Data Analytics). Este centro de excelencia nació con la misión de fusionar el análisis de datos masivos con la ingeniería de automatización.
Desde su fundación, el equipo AIDA ha evolucionado a través de hitos clave que hoy definen nuestras soluciones:
- Validación de datos: auditoría inteligente de librerías de componentes.
- Machine Learning (aprendizaje automático): algoritmos que aprenden de los patrones de diseño para sugerir mejores rutas de ingeniería.
- Modelos predictivos: aplicación de la IA para anticipar cuellos de botella en el diseño de armarios de control.
El objetivo de Eplan no es sustituir el talento humano, sino potenciarlo. Creemos en una IA asistida que adapte las soluciones de software a requisitos técnicos complejos, preservando la capacidad crítica y de resolución de problemas de los ingenieros.
Desarrollar estas herramientas exige una combinación única de conocimiento técnico profundo y una comprensión empírica del flujo de trabajo en planta. Como señala la dirección de la compañía, la IA es el puente entre la eficiencia operativa y la innovación creativa.
"A largo plazo, el objetivo es automatizar las tareas repetitivas para que el ingeniero aporte valor donde realmente importa. Pero para que la IA sea exitosa, el requisito innegociable es la disponibilidad de datos de alta calidad", asegura Sebastian Seitz, CEO de Eplan.
Sebastian Seitz, CEO de Eplan (derecha), y Rainer Brehm, CEO de Factory Automation en Siemens (centro), durante una mesa redonda sobre inteligencia artificial en la feria de Hannover 2025
Colaboración entre Eplan y Siemens en inteligencia artificial
La alianza estratégica entre Eplan y Siemens ha dado un salto cualitativo al desarrollar una solución pionera que integra la ingeniería eléctrica y la automatización mediante un sistema multiagente de IA. Esta colaboración resuelve un desafío histórico en la industria: la desincronización de datos entre el diseño eléctrico (Eplan Electric P8) y la programación del PLC (Siemens TIA Portal).
El agente Orchestrator: el "cerebro" de la ingeniería autónoma
El núcleo de esta innovación es el Orchestrator, una IA avanzada diseñada para coordinar a diversos agentes especializados. Cuando un componente necesita ser actualizado, este sistema actúa de forma proactiva:
- Detección: un agente de monitorización en el sistema PLM detecta que un componente (ej. un interruptor de protección de motor Siemens) tiene una versión más moderna o eficiente.
- Interacción: Siemens Engineering Copilot notifica al usuario. Tras su aprobación, el Orchestrator toma el mando.
- Ejecución: el sistema localiza los datos técnicos en Eplan, actualiza automáticamente el esquema eléctrico y reconfigura el diseño de la placa de montaje en 3D.
Gracias a esta tecnología, el flujo de trabajo se vuelve conversacional y automatizado. Los ingenieros ya no ejecutan tareas manuales de sustitución de artículos, sino que supervisan la ejecución de la IA.
"Para los diseñadores, esto supone el fin de la entrada manual de datos. Basta con una instrucción al Copilot: 'Cambia el componente A por el B'. El agente localiza los datos en Eplan, verifica la compatibilidad y solicita confirmación para actualizar todo el proyecto de forma sincronizada", señala Julian Rahm, director de Research y Prototyping de Eplan.
Beneficios de la integración bidireccional
El ciclo se cierra cuando el cambio realizado en el esquema eléctrico de Eplan se refleja instantáneamente en la configuración del TIA Portal. Al estar supervisado por el agente Orchestrator, se garantizan tres pilares fundamentales:
- Integridad de datos: no se pierde información entre departamentos.
- Cero errores: se eliminan los pasos omitidos por olvido humano.
- Eficiencia máxima: reducción drástica del tiempo de ingeniería en procesos de modificación (Change Management).
Julian Rahm, director de Research y Prototyping de Eplan (en la imagen a la izquierda)
El dato maestro: el cimiento de la IA industrial
El caso de uso entre Eplan y Siemens demuestra que la efectividad de la IA no reside solo en el algoritmo, sino en la calidad de los datos subyacentes. Automatizar procesos cotidianos, como la sustitución de componentes, requiere una arquitectura de información robusta.
La gran ventaja competitiva de Eplan es su backend basado en el concepto de Asset Administration Shell (AAS) o "gemelo digital administrativo". Este estándar permite que cada componente tenga una identidad digital única y universalmente comprensible para diferentes máquinas y softwares.
"En la interacción entre sistemas de software, la clave es identificar correctamente cada punto de información. Gracias al estándar AAS, cada componente es identificable de manera uniforme. Esto permite que la IA traduzca comandos de lenguaje natural en ajustes técnicos precisos, desglosando cada entrada para ejecutar la acción exacta en el sistema", afirma Julian Rahm.
Al adoptar Siemens estas mismas interfaces y estándares, la IA puede "leer" un proyecto de Eplan y "escribir" en el TIA Portal sin riesgo de errores de interpretación.
Aunque el sistema de agentes actual es un prototipo avanzado, similar a un concept car en la industria automotriz, marca la hoja de ruta para las soluciones comerciales del futuro. Eplan prioriza la seguridad, la escalabilidad y la facilidad de uso antes de cualquier lanzamiento masivo.
Visión estratégica: un flujo de datos sin fisuras
Esta colaboración se integra en un marco superior que Siemens denomina "Advanced Machine Engineering". El núcleo de esta visión es:
- Flujo continuo de datos: desde la planificación inicial y el diseño eléctrico hasta el servicio técnico y mantenimiento.
- Ingeniería impulsada por IA: procesos que aprenden y se optimizan automáticamente con cada iteración.
- Escalabilidad: transición de estudios de viabilidad a soluciones industriales robustas gracias al uso de estándares consolidados.
La visión de Eplan es clara: crear un entorno de ingeniería inteligente donde la IA no sea un añadido, sino una capacidad nativa que garantice que la información correcta esté siempre en el lugar adecuado.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Cómo colaboran Eplan y Siemens para integrar la inteligencia artificial en la ingeniería eléctrica y la automatización?
R: Eplan y Siemens están trabajando en desarrollar una solución conjunta que conecte el software de diseño eléctrico Eplan Electric P8 con el TIA Portal mediante agentes de IA industrial. Esta integración sincroniza actualizaciones de proyectos y datos entre ambas plataformas, mejorando la eficiencia y reduciendo errores en los procesos de ingeniería.
¿Qué papel juega la IA en la automatización de procesos de ingeniería eléctrica con Eplan?
R: Actualmente, el sistema es un prototipo, pero su objetivo es automatizar tareas repetitivas y optimizar flujos de trabajo. Gracias a agentes inteligentes, los diseñadores podrían realizar cambios en componentes sin intervención manual, mientras el sistema actualiza automáticamente esquemas eléctricos y configuraciones en TIA Portal.
¿Por qué son importantes los datos para el éxito de los sistemas de la IA en ingeniería?
R: Los datos son la base para que la IA funcione correctamente. Eplan, gracias a su concepto de datos también utilizado en la Asset Administration Shell (AAS), trata de garantizar que cada componente sea identificable de forma uniforme. Esto permite que los agentes de IA realicen ajustes precisos y mantengan la coherencia entre sistemas.
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