ACQUISITALL: tecnología open source para monitorización industrial y control energético
Resumen del proyecto
ACQUISITALL es una solución de monitorización industrial y automatización energética desarrollada para entornos de inyección de plástico utilizando tecnologías abiertas e infraestructura cloud escalable. El proyecto fue desarrollado entre noviembre de 2024 y enero de 2026 con el objetivo de mejorar la visibilidad de producción, reducir paradas no planificadas y permitir la monitorización en tiempo real de procesos industriales y rendimiento de máquinas.
El sistema se basa en ESP32 PLCs programados en C++ mediante Arduino Framework y conectados a una plataforma cloud desarrollada con Laravel 9, PHP 8.1, Livewire y MySQL 8. La arquitectura completa permite la adquisición, procesamiento y visualización continua de datos industriales procedentes de máquinas de inyección y equipos auxiliares.
Objetivos:
visibilidad en tiempo real del estado de las máquinas, análisis
histórico de datos de producción, detección temprana de anomalías mediante alertas configurables,
reducción cuantificable de paradas no planificadas y ahorro energético medible.
Lugar de ejecución:
Sant Fruitós de Bages (Barcelona)
Periodo de ejecución:
1 nov 2024 – 31 dic 2025
Presupuesto: 423.172,00 € | Financiado: 177.471,00 €
Cofinanciación CDTI y FEDER
Captación de datos industriales y monitorización de procesos
La plataforma captura indicadores relacionados con máquina, proceso, producción y producto directamente desde el entorno industrial. Se supervisan en tiempo real diferentes señales industriales como estados de máquina, ciclos de inyección, posiciones de molde, presión hidráulica, temperatura de aceite, alarmas, consumo eléctrico y contadores de producción.
El firmware del ESP32 PLC realiza procesamiento local de señales, detección de eventos y cálculo de tiempos de ciclo antes de transmitir la información al servidor mediante comunicación HTTP REST utilizando estructuras JSON optimizadas para entornos industriales.
El sistema fue diseñado para soportar operación continua en planta manteniendo costes de infraestructura reducidos y una implementación más sencilla frente a arquitecturas industriales tradicionales.
Plataforma cloud escalable para analítica industrial
Infraestructura industrial basada en Laravel
Toda la información recopilada se centraliza en una plataforma cloud desarrollada utilizando Laravel 9, Livewire, Tailwind CSS y MySQL 8. La plataforma proporciona dashboards en tiempo real, análisis históricos, visualización de KPIs, sistemas de alarmas y herramientas de trazabilidad de producción accesibles remotamente desde dispositivos desktop, tablet y móvil.
La arquitectura soporta estructuras industriales jerárquicas incluyendo empresas, fábricas, máquinas, productos y usuarios con distintos niveles de permisos. El sistema incorpora seis roles de usuario con control granular de acceso y escalabilidad multiempresa.
Dashboards en tiempo real y visibilidad de producción
La interfaz frontend incluye visualización en tiempo real del estado de máquinas, gráficas de ciclos de producción, gráficos de consumo energético, monitorización de presión y temperatura, gestión de alarmas e históricos de producción exportables a CSV y Excel.
Las máquinas se clasifican dinámicamente mediante indicadores tipo semáforo para identificar equipos automáticos, activos o detenidos en tiempo real. La plataforma también integra gestión de actividades de mantenimiento y sistemas de notificación configurables para condiciones anómalas de proceso.
Imagen conceptual generada con IA.
Firmware industrial y arquitectura de comunicación
Firmware ESP32 PLC desarrollado en C++
El firmware desarrollado para los ESP32 PLCs de Industrial Shields utiliza una arquitectura dual-core para separar las tareas de adquisición de datos industriales de las comunicaciones con servidor. Un núcleo monitoriza continuamente señales digitales y analógicas mientras el segundo núcleo gestiona serialización JSON, comunicación HTTP, sincronización NTP y actualizaciones OTA de firmware.
El sistema de comunicación incorpora una arquitectura de doble buffer diseñada para mantener la integridad de los datos durante interrupciones de red y ciclos de producción de alta frecuencia. Este enfoque permite almacenamiento temporal local y retransmisión automática de datos industriales tras la reconexión.
Comunicación industrial optimizada
El proyecto evaluó diferentes protocolos industriales de comunicación incluyendo Modbus TCP, OPC-UA, MQTT y HTTP REST. Finalmente se seleccionó HTTP REST combinado con serialización JSON debido a su simplicidad, menores requisitos de infraestructura y capacidad de comunicación directa PLC-to-server.
El protocolo de comunicación fue optimizado para transmitir información completa de ciclos de inyección en mensajes JSON compactos inferiores a 500 bytes manteniendo compatibilidad con futuras mejoras de escalabilidad.
Validación, rendimiento y resultados industriales
Despliegue de prototipos y validación
Se desplegaron seis prototipos basados en ESP32 PLCs en entornos industriales reales conectados a máquinas de inyección de plástico, compresores, sistemas hidráulicos y líneas de montaje. La solución monitorizó más de 22 sensores industriales incluyendo transformadores de corriente, transductores de presión, sensores ópticos y sondas de temperatura.
El sistema validó correctamente el flujo completo de datos industriales desde la adquisición de señales físicas hasta la visualización cloud y el análisis en dashboards.
Resultados de rendimiento y optimización
Las pruebas de estrés simularon hasta 50 ESP32 PLCs transmitiendo datos industriales simultáneamente con picos de 1.200 mensajes por segundo. El sistema final alcanzó:
• Latencia end-to-end inferior a 2 segundos
• Disponibilidad del dato superior al 99,3%
• Precisión eléctrica dentro de ±1,1%
• Tiempo de respuesta de dashboards inferior a 200 ms
• Recuperación completa de datos tras cortes de red
Las optimizaciones adicionales incluyeron indexación de bases de datos, tablas temporales para consultas rápidas, mejoras de memoria en firmware y estrategias de lazy loading en frontend para mejorar escalabilidad y rendimiento.
Hacia entornos industriales más conectados
Digitalización industrial flexible y escalable
ACQUISITALL demuestra cómo las tecnologías basadas en open source hardware pueden aplicarse a proyectos de digitalización industrial que requieren escalabilidad, flexibilidad y optimización de costes.
La solución permite a los fabricantes mejorar la eficiencia operativa, aumentar la visibilidad de producción, optimizar el mantenimiento y reducir paradas mediante captación de datos industriales en tiempo real y cloud analytics.
Su arquitectura modular permite futuras ampliaciones hacia mantenimiento predictivo, analítica basada en inteligencia artificial e integración con tecnologías adicionales de comunicación industrial.
Resultados del proyecto y validación técnica
Resultados técnicos verificados
El proyecto ACQUISITALL dio como resultado un sistema de monitorización industrial completamente operativo que combina firmware para ESP32 PLC, software cloud y dashboards en tiempo real. La solución final incluye una plataforma web basada en Laravel, una arquitectura MySQL optimizada para datos industriales de series temporales, una API REST para la comunicación con ESP32 PLCs, alertas configurables y una interfaz responsive para la supervisión de producción.
El firmware del ESP32 PLC fue desarrollado en C++ y permite adquisición multicanal de datos, cálculo de ciclos en tiempo real, promediado de sensores analógicos, buffering local, sincronización NTP, herramientas de configuración embebidas y actualización segura de firmware OTA.
KPIs de rendimiento alcanzados
Durante la validación, el sistema alcanzó los principales objetivos técnicos y operativos definidos para el proyecto. La disponibilidad del dato llegó al 99,3%, la latencia end-to-end se mantuvo por debajo de 2 segundos, la precisión de medición eléctrica alcanzó ±1,1% y el sistema demostró recuperación completa de datos tras interrupciones de red.
El despliegue también mostró impacto industrial medible, incluyendo una reducción del 22% en paradas no planificadas y una reducción del 11,4% en consumo energético, superando los objetivos iniciales del proyecto.
Conclusiones y evolución futura
Lecciones aprendidas
El proyecto confirmó la viabilidad técnica de utilizar ESP32 PLCs industriales y tecnologías abiertas para monitorización en tiempo real y optimización energética en entornos industriales. Las principales lecciones aprendidas incluyen la importancia del buffering resiliente, estructuras de base de datos optimizadas para dashboards rápidos, gestión robusta de permisos y flujos de confirmación seguros para acciones críticas.
Imagen conceptual generada con IA.
Próximos pasos
Las futuras mejoras pueden incluir comunicación MQTT para escenarios de alta frecuencia, mantenimiento predictivo basado en datos históricos, capacidades multi-tenant avanzadas, mayor interactividad frontend y mecanismos de firma digital para reforzar la integridad de los datos y la ciberseguridad.