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21/02/2025
Transformación digital con 5G: desafíos y oportunidades en la automatización industrial
En el contexto de la transformación digital, la conectividad se ha convertido en un factor fundamental para el desarrollo de nuevas tecnologías y procesos industriales. La llegada de la quinta generación de redes móviles, 5G, ha revolucionado la manera en que las empresas gestionan sus operaciones y optimizan la eficiencia en distintos sectores. A diferencia de sus predecesoras, esta tecnología ofrece una velocidad de transmisión de datos sin precedentes, una latencia ultrabaja y la capacidad de conectar simultáneamente una gran cantidad de dispositivos, lo que resulta esencial para la Industria 4.0 (Sisinni et al., 2018).
Al referirse a la implementación de las redes 5G, estas posibilitan una comunicación en tiempo real entre máquinas, sensores y sistemas de control, lo que facilita la automatización de procesos y la toma de decisiones basada en datos. Como resultado, se han desarrollado modelos de producción más eficientes y flexibles, en los cuales la personalización de productos y la optimización de recursos desempeñan un papel fundamental. Además, en sectores como la manufactura y la logística, la conectividad avanzada contribuye a mejorar la trazabilidad de los productos y a reducir los costos operativos (Digi International, 2025).
Además, la integración de la 5G con tecnologías emergentes como la computación en el borde, (MEC, Multi-access Edge Computing), la segmentación de red y la inteligencia artificial ha abierto nuevas oportunidades para la automatización y el mantenimiento predictivo en entornos industriales. Estas innovaciones permiten gestionar de manera más eficiente los recursos de red y garantizar un alto nivel de confiabilidad en la comunicación entre dispositivos críticos. Sin embargo, aún existen desafíos técnicos y de seguridad que deben abordarse para lograr una adopción masiva del 5G en aplicaciones industriales (5G-ACIA, 2020).
De este modo, la implementación de redes privadas de 5G en entornos industriales ofrece beneficios adicionales en términos de seguridad y personalización. A diferencia de las redes públicas, las redes no públicas de arquitectura autónoma, (SA NPN, Standalone Non-Public Networks), brindan un mayor control sobre la infraestructura de comunicación, permitiendo a las empresas adaptar la red a sus necesidades específicas. No obstante, la interoperabilidad con sistemas heredados y la inversión inicial requerida para su despliegue siguen siendo factores determinantes para su adopción a gran escala (Aijaz, 2020).
A medida que las industrias continúan explorando las ventajas de la conectividad 5G, es imprescindible contar con estrategias de implementación que maximicen su potencial y mitiguen los riesgos asociados. La colaboración entre empresas, proveedores de servicios y organismos de estandarización será clave para garantizar una transición efectiva hacia la Industria 5.0, donde la conectividad, la inteligencia artificial y la automatización trabajen en conjunto para impulsar la eficiencia y la innovación (Mahmood et al., 2022).
5G: La Clave para la Evolución de los Sistemas Ciberfísicos Industriales
En la actualidad, la digitalización y automatización de la industria dependen de tecnologías avanzadas de comunicación. En este contexto, la red 5G ha emergido como una solución clave para mejorar la flexibilidad, la personalización y la eficiencia en los entornos industriales. La implementación de modelos de despliegue adecuados permite a las empresas optimizar la gestión de sus recursos y la integración con sistemas ciberfísicos.
La tecnología 5G no solo permite una conectividad ultra rápida y confiable, sino que también introduce capacidades como la segmentación de red, la computación en el borde y la integración con redes sensibles al tiempo (TSN, Time-Sensitive Networking). Estas características son esenciales para garantizar la sincronización precisa y la comunicación determinista en la Industria 4.0. Sin embargo, a pesar de sus ventajas, la implementación de 5G en entornos industriales aún enfrenta desafíos significativos que requieren investigación y desarrollo continuo.
En lo que se refiere a la digitalización y la automatización industrial, estas dependen en gran medida de tecnologías avanzadas de comunicación. La integración de sistemas ciberfísicos y el Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things) requiere conexiones rápidas y fiables para el monitoreo y control en tiempo real. Por ejemplo, en una planta de fabricación, los sensores conectados a través de redes avanzadas permiten recopilar y analizar datos para mejorar la eficiencia y reducir errores (SAP, n.d.).
Por otro lado, la red 5G mejora la flexibilidad, personalización y eficiencia en entornos industriales al permitir la segmentación de la red y la computación en el borde. Esto significa que las empresas pueden adaptar la red a sus necesidades específicas y procesar datos más cerca de donde se generan, reduciendo la latencia y mejorando la capacidad de respuesta. Por ejemplo, en la fabricación personalizada, la 5G permite ajustar rápidamente las líneas de producción para satisfacer demandas específicas de los clientes (Thales Group, n.d.).
Asimismo, las empresas que implementan 5G pueden optimizar la gestión de sus recursos y la integración con sistemas ciberfísicos al proporcionar una conectividad fiable y de alta velocidad. Esto facilita la coordinación entre diferentes sistemas y procesos, mejorando la eficiencia operativa. Por ejemplo, en la logística, 5G permite el seguimiento en tiempo real de vehículos y mercancías, optimizando rutas y reduciendo costos (SAP, n.d.).
De hecho, en la Industria 4.0, 5G garantiza una sincronización precisa y una comunicación determinista mediante la integración con redes sensibles al tiempo (TSN, Time-Sensitive Networking). Esto es esencial para aplicaciones que requieren una coordinación exacta, como la robótica colaborativa en líneas de ensamblaje, donde múltiples robots deben trabajar juntos de manera sincronizada (John et al., 2023).
Opciones de Despliegue y Configuración de 5G
En la actualidad, las redes de quinta generación (5G) representan un avance significativo en la conectividad y la digitalización de múltiples sectores industriales. La elección del modelo de despliegue de 5G depende en gran medida del caso de uso y del equilibrio entre los costos asociados y los beneficios obtenidos. En muchos escenarios, incluso una breve interrupción en la comunicación puede generar pérdidas económicas considerables, lo que hace necesario un análisis detallado de los requerimientos para seleccionar la configuración óptima. A pesar de que algunas opciones permiten definir parámetros específicos de calidad de servicio, aún pueden no ser suficientes para aplicaciones con altos requerimientos de desempeño. Se espera que futuras especificaciones de 5G incorporen mejoras para atender estas demandas. En este contexto, todavía existen múltiples desafíos abiertos que requieren mayor atención en términos de despliegue, optimización y seguridad de las redes 5G (Sisinni et al., 2018).
En este sentido, la elección del modelo de despliegue de 5G depende en gran medida del caso de uso y del equilibrio entre los costos asociados y los beneficios obtenidos. Por ejemplo, en entornos industriales, la implementación de redes privadas 5G puede ser más costosa inicialmente, pero ofrece ventajas significativas en términos de seguridad, control y personalización de la red para aplicaciones críticas (Digi International, 2025). Sin embargo, en áreas urbanas densamente pobladas, el despliegue de redes 5G públicas puede ser más rentable y proporcionar beneficios amplios a una mayor cantidad de usuarios (Nae, 2025). Este equilibrio entre costos y beneficios es imprescindible para determinar la estrategia óptima de implementación de 5G en diferentes escenarios.
Además, las futuras especificaciones de 5G buscan incorporar mejoras para atender los problemas técnicos existentes. Por ejemplo, se están desarrollando técnicas avanzadas de formación de haces (beamforming) y precodificación para mejorar la eficiencia espectral y la cobertura de la red (Digi International, 2025). Estas técnicas permiten dirigir las señales de manera más precisa hacia los dispositivos, reduciendo interferencias y mejorando la calidad de la conexión (Nae, 2025). Asimismo, la integración de tecnologías de computación en el borde (edge computing) en la arquitectura de 5G busca reducir aún más la latencia y mejorar el procesamiento de datos en tiempo real, lo que es esencial para aplicaciones críticas como la conducción autónoma y la telemedicina (Digi International, 2025).
En consecuencia, las redes 5G ofrecen características técnicas avanzadas que permiten su aplicación en una amplia gama de sectores industriales, desde la manufactura hasta la logística y la salud. La elección del modelo de despliegue debe considerar cuidadosamente el equilibrio entre costos y beneficios, y las futuras mejoras en las especificaciones de 5G prometen abordar los desafíos técnicos actuales, ampliando aún más su potencial de aplicación (Nae, 2025; Digi International, 2025).
Redes No Públicas
Es relevante señalar, que las redes 5G no públicas de arquitectura autónoma, (SA NPN, Standalone Non-Public Networks), ofrecen múltiples ventajas respecto a las redes públicas, tales como mayor disponibilidad, privacidad de datos, escalabilidad y gestión de interferencias. Sin embargo, las redes no públicas y sus variantes de despliegue requieren mejoras adicionales para satisfacer las necesidades industriales en términos de seguridad, rendimiento, confiabilidad y movilidad. En particular, las soluciones automatizadas de monitoreo en tiempo real serían beneficiosas para indicadores de calidad de servicio como el rendimiento, la latencia y la tasa de pérdida de paquetes, lo que permitiría optimizar la red en función de los procesos de manufactura. Además, se podrían investigar soluciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo con el fin de gestionar y orquestar cambios en la conectividad, evitando así estados críticos de seguridad en la producción (Aijaz, 2020).
Por otro lado, un aspecto a considerar en las redes 5G no públicas de arquitectura autónoma, SA NPN, es el soporte de roaming entre distintas redes privadas. Algunas empresas pueden optar por desplegar redes SA NPN independientes para los dominios de tecnología operativa (OT, Operational Technology) y tecnología de la información (IT, Information Technology), con el propósito de garantizar el aislamiento o evitar sobrecargar la red OT. No obstante, a pesar de esta separación, el roaming para ciertos equipos de usuario podría ser deseable, aunque en las especificaciones actuales no sea viable (Prados-Garzon et al., 2021).
Segmentación de Red
Resulta pertinente indicar, que la segmentación de red es una estrategia efectiva para soportar aplicaciones con distintos requerimientos y escenarios, ya que permite aislar lógicamente una red 5G para ofrecer características específicas. No obstante, las aplicaciones industriales emergentes presentan requisitos de comunicación estrictos que demandan un soporte de calidad de servicio superior debido a los entornos dinámicos y cambiantes en los procesos de manufactura. Dado que la automatización industrial se orienta hacia la flexibilidad y personalización de productos, las exigencias de comunicación también evolucionan. Esto implica la necesidad de personalizar, optimizar y configurar automáticamente los segmentos de red en función de los cambios en la demanda de comunicación. En este sentido, la incorporación de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático puede proporcionar beneficios significativos al interpretar las necesidades de comunicación y optimizar los servicios de red en tiempo real (Afolabi et al., 2018).
Para abordar las características físicas y técnicas de las tecnologías relacionadas con la red 5G, es esencial comprender sus componentes fundamentales. La tecnología 5G, o quinta generación de redes móviles, se distingue por su capacidad para operar en diversas bandas de frecuencia, incluyendo frecuencias bajas, medias y altas, conocidas como ondas milimétricas. Esta versatilidad permite velocidades de descarga que pueden superar los 10 gigabits por segundo, ofreciendo una conectividad significativamente más rápida que las generaciones anteriores (Digi International, 2023). Además, la 5G presenta una latencia reducida, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos, y una mayor capacidad para conectar simultáneamente una gran cantidad de dispositivos, facilitando aplicaciones en el Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things). Por ejemplo, en entornos industriales, esta capacidad permite la comunicación en tiempo real entre máquinas, optimizando procesos de producción (T-Mobile, s.f.).
Asimismo, la segmentación de red, o network slicing, es una técnica que permite dividir una única infraestructura de red 5G en múltiples redes virtuales independientes, cada una adaptada a necesidades específicas. Por ejemplo, una red virtual puede ser optimizada para aplicaciones que requieren gran ancho de banda, mientras que otra puede priorizar la baja latencia para aplicaciones críticas (T-Mobile, s.f.). Este enfoque garantiza que diferentes servicios y aplicaciones reciban el nivel adecuado de recursos y calidad de servicio. En el sector energético, por ejemplo, la segmentación de red puede crear redes virtuales separadas para infraestructuras críticas, como centrales eléctricas y subestaciones, proporcionando seguridad adicional contra posibles ataques cibernéticos (Perle Systems, 2025).
Por otro lado, las aplicaciones industriales emergentes, como la automatización avanzada y la robótica, demandan comunicaciones ultra confiables y de baja latencia debido a la naturaleza dinámica y cambiante de los procesos de manufactura. Por ejemplo, en una línea de ensamblaje automatizada, es necesario que los robots y sistemas de control se comuniquen sin demoras perceptibles para mantener la sincronización y eficiencia de la producción. La tecnología 5G, con su capacidad para ofrecer comunicaciones de baja latencia y alta confiabilidad, es ideal para satisfacer estos requisitos, asegurando que las operaciones industriales se realicen de manera eficiente y segura (Digi International, 2023).
Además, la tendencia hacia la personalización y flexibilidad en la producción industrial requiere sistemas de comunicación que puedan adaptarse rápidamente a cambios en la demanda y configuraciones de producción. Por ejemplo, una fábrica que produce diferentes modelos de un producto debe reconfigurar sus líneas de producción rápidamente para adaptarse a las demandas del mercado. La 5G facilita esta flexibilidad al permitir la reconfiguración rápida y eficiente de los sistemas de comunicación y control, soportando la personalización masiva y la producción flexible (Perle Systems, 2025).
En este contexto, las técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML, Machine Learning) pueden integrarse en las redes 5G para optimizar y personalizar automáticamente los segmentos de red en función de las necesidades cambiantes de comunicación. Por ejemplo, en una planta de manufactura inteligente, los algoritmos de IA pueden analizar en tiempo real los patrones de tráfico de datos y ajustar dinámicamente los recursos de la red para garantizar un rendimiento óptimo (Amazon Web Services, s.f.). Esta capacidad de adaptación es esencial para mantener la eficiencia operativa en entornos industriales dinámicos.
Como se muestra, la incorporación de técnicas de IA y ML en la industria 4.0 ofrece beneficios significativos, como la optimización de procesos, el mantenimiento predictivo y la mejora de la calidad del producto. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden predecir fallos en maquinaria antes de que ocurran, permitiendo el mantenimiento preventivo, reduciendo el tiempo de inactividad. Además, el análisis de datos en tiempo real puede mejorar la calidad del producto al identificar y corregir desviaciones en el proceso de producción (Juniper Networks, s.f.). La integración de estas tecnologías con la conectividad 5G permite una comunicación rápida y eficiente entre dispositivos y sistemas, habilitando aplicaciones en tiempo real que antes no eran posibles.
Computación en el Borde de Acceso Múltiple
En cuanto a la computación en el borde de acceso múltiple, (MEC, Multi-access Edge Computing), esta mejora la confiabilidad al satisfacer la demanda de aplicaciones y servicios en proximidad a los usuarios finales. Sin embargo, la tecnología MEC aún se encuentra en una fase inicial y enfrenta diversos problemas técnicos que deben resolverse para alcanzar su máximo potencial. La gestión de la movilidad y la continuidad del servicio son factores esenciales para la computación MEC, ya que influyen en estrategias como la descarga de datos resultado del procesamiento digital y la asignación de recursos. Aunque existen investigaciones en curso para ampliar el soporte de procedimientos de conmutación entre celdas, orientada a la computación MEC, aún no se ha desarrollado un método óptimo e integral para la gestión de la movilidad.
Por otro lado, con el crecimiento del número de aplicaciones y servicios implementados mediante cómputo de borde MEC, se requiere una optimización conjunta de múltiples casos de uso, de manera que la asignación de tareas se adapte de manera eficiente a los servicios asociados. Adicionalmente, la integración de tecnologías complementarias como la virtualización de funciones de red, (NFV, Network Function Virtualization), las redes definidas por software, (SDN, Software-Defined Networking), y la segmentación de red como habilitadores de la computación de borde MEC, sigue en desarrollo. Estas tecnologías permiten aumentar la flexibilidad y escalabilidad de los servicios en el borde de la red, proporcionando mejoras en la capacidad de respuesta y en la experiencia del usuario final (Taleb et al., 2017).
Es evidente, que el despliegue de redes 5G y sus modelos de configuración ofrecen numerosas oportunidades para la digitalización de la industria, aunque también presentan múltiples limitaciones técnicas. Las redes 5G no públicas, la segmentación de red y la computación en el borde son estrategias clave que permiten mejorar la eficiencia y optimización de los recursos de comunicación. Sin embargo, aún existen retos significativos en términos de seguridad, interoperabilidad y gestión de la movilidad que requieren mayor atención en futuras especificaciones. La implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático puede contribuir a la automatización y optimización de los procesos, permitiendo una mayor adaptabilidad a entornos industriales dinámicos y altamente exigentes (Mahmood et al., 2022).
Al hacer referencia a la computación en el borde de acceso múltiple, (MEC, Multi-access Edge Computing), sabemos que se trata de una arquitectura de red que acerca las capacidades de cómputo y almacenamiento al borde de la red, es decir, más cerca de los usuarios finales. Esto reduce la latencia y mejora la experiencia del usuario al procesar datos localmente en lugar de enviarlos a un centro de datos centralizado. Por ejemplo, en aplicaciones de realidad aumentada, el cómputo en el borde de las redes MEC permite procesar imágenes y datos en tiempo real, ofreciendo respuestas más rápidas y fluidas para el usuario. Además, en vehículos autónomos, la tecnología de computación MEC facilita el procesamiento de grandes volúmenes de datos de sensores localmente, mejorando la toma de decisiones en tiempo real (Cáceres et al., 2023).
Adviértase, que con el aumento de aplicaciones y servicios implementados mediante el procesamiento digital en el borde de las redes MEC, es esencial una optimización conjunta de múltiples casos de uso. Esto implica que la asignación de tareas debe adaptarse eficientemente a los servicios asociados. Por ejemplo, en una fábrica inteligente, diferentes aplicaciones como control de calidad en tiempo real, monitoreo de maquinaria y gestión de inventarios pueden requerir recursos de la computación MEC simultáneamente. Una asignación eficiente de tareas asegura que cada aplicación reciba los recursos necesarios sin interferir entre sí, optimizando el rendimiento general de la fábrica (García et al., 2024).
Asimismo, en las redes 5G no públicas, la segmentación de red y la computación en el borde son estrategias que mejoran la eficiencia y optimización de los recursos de comunicación industriales. Por ejemplo, en una planta de manufactura, una red 5G no pública puede ofrecer una conexión segura y de alta velocidad para maquinaria crítica, mientras que la segmentación de red permite crear subredes dedicadas para diferentes departamentos, asegurando que el tráfico de datos de una sección no interfiera con otra. La computación en el borde, a su vez, permite procesar datos localmente, reduciendo la latencia y mejorando la eficiencia operativa (López et al., 2025).
A partir de lo anterior, se infiere que la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático no solo contribuye a la automatización y optimización de procesos, sino que también permite una mayor adaptabilidad a entornos industriales dinámicos. Por ejemplo, en una cadena de suministro, los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir la demanda futura y, en consecuencia, ajustar la producción, lo que reduce desperdicios y optimiza el uso de recursos. Asimismo, en el ámbito del mantenimiento predictivo, los sensores conectados a través de redes 5G recopilan datos en tiempo real y, mediante el uso de inteligencia artificial, predicen fallos antes de que ocurran, lo que permite evitar tiempos de inactividad no planificados (Martínez et al., 2025).
Comunicación determinista de extremo a extremo en redes industriales con 5G
Es importante reconocer que la integración de las redes de comunicación en la industria ha experimentado una evolución significativa con el despliegue de la tecnología 5G. En este contexto, la comunicación determinista de extremo a extremo representa un área que aún requiere mejoras arquitectónicas para garantizar una latencia ultra baja y una sincronización precisa en entornos industriales. Por ello, a medida que las industrias buscan integrar la automatización avanzada con redes de comunicación confiables, resulta fundamental analizar cómo el 5G puede optimizar la gestión de recursos, la seguridad y la automatización de la red. Además, esto hace necesario examinar tanto las principales limitaciones técnicas como las oportunidades en la implementación de la 5G en redes industriales, ya que dicho análisis permitirá enfocar sus aplicaciones en la comunicación determinista, la seguridad y la automatización de las redes industriales. En consecuencia, la validación experimental, junto con la integración de sensores y la comunicación conjunta, se convierte en un requisito esencial para garantizar el éxito de estas tecnologías de última generación en el ámbito industrial (Sisinni et al., 2018).
Comunicación determinista de extremo a extremo
Para continuar, es fundamental considerar que, si bien la integración del 5G en las redes de tiempo sensible (TSN, Time-Sensitive Networking) posibilita una comunicación determinista, aún persisten limitaciones en la implementación de esta característica en las capas de aplicación de extremo a extremo. Por ello, resulta necesario llevar a cabo mejoras en la arquitectura del 5G que permitan alcanzar una latencia extremadamente baja, inferior a 1 ms, y optimizar los mecanismos deterministas. Asimismo, es imprescindible desarrollar mecanismos detallados para la integración de OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) con 5G y su interacción con TSN (Time-Sensitive Networking), lo que facilitaría la creación de una interfaz común para los procesos industriales.
Además, se requiere una optimización del diseño arquitectónico que contemple la sincronización, la programación y la asignación de recursos con el propósito de garantizar una comunicación determinista de extremo a extremo en redes industriales cableadas con 5G. Del mismo modo, la exposición a interfaces de red, capacidades y servicios puede contribuir a la mejora del determinismo. En este sentido, es esencial considerar el mapeo de los requisitos de tráfico de las aplicaciones industriales y su priorización en función de los parámetros de calidad de servicio (QoS, Quality of Service) de la 5G, lo que permitiría una asignación más eficiente de los recursos para una comunicación determinista de extremo a extremo (5G-ACIA, 2020).
Seguridad en la comunicación industrial
En relación con la seguridad en la comunicación de red, este aspecto representa otro factor clave en la selección del modelo de despliegue de una red 5G en entornos industriales. Aunque las especificaciones de la 5G incluyen un concepto de seguridad para redes autónomas, no contemplan una integración fluida con las redes industriales. De manera similar al caso de las comunicaciones ultra confiables y de baja latencia, (uRLLC, Ultra-Reliable Low Latency Communications), que permiten el soporte funcional en la industria, surge la necesidad urgente de desarrollar un concepto de integración basado en los estándares del 3GPP para garantizar las funciones principales de seguridad industrial. Por esta razón, la implementación de la 5G en entornos industriales debe incorporar las directrices de la norma IEC 62443, (International Electrotechnical Commission), a fin de constituir una solución viable y completa en estos entornos. De lo contrario, cada instalación individual tendría que abordar la integración de seguridad desde cero, lo que, además de incrementar la complejidad del proceso, generaría vulnerabilidades graves en la industria (Dolezilek et al., 2020).
Automatización de redes
La automatización de redes facilita la entrega rápida y eficiente de servicios de próxima generación. En este contexto, han surgido diversas iniciativas, entre ellas el proyecto europeo 5GZORRO, que desarrolla soluciones para la gestión automatizada de servicios, redes y seguridad. Asimismo, se han publicado numerosos documentos y especificaciones sobre la gestión automatizada, lo que refleja un creciente interés en esta área. No obstante, el diseño y desarrollo de arquitecturas y algoritmos para redes de quinta y sexta generación, (5G y 6G, Fifth and Sixth Generation), orientados a la automatización de servicios en entornos industriales, permitirían una planificación eficiente de recursos, una gestión optimizada de la carga y una autoorganización efectiva.
Por otra parte, hasta el momento, el despliegue y configuración de la red de quinta generación, (5G, Fifth Generation), sigue representando una tarea compleja y laboriosa. En particular, la configuración de segmentos de red o de parámetros de calidad de servicio, (QoS, Quality of Service), en un punto de acceso para alcanzar el rendimiento deseado requiere un esfuerzo considerable. Como consecuencia, resulta imprescindible profundizar en las investigaciones sobre herramientas de gestión de configuración interactivas y personalizadas que faciliten la configuración eficiente de la red en diversas aplicaciones industriales (Chi et al., 2023).
En este ámbito, el proyecto europeo 5GZORRO destaca por el desarrollo de soluciones orientadas a la gestión automatizada de servicios, redes y seguridad. Para ello, emplea inteligencia artificial distribuida con el fin de implementar una organización y gestión cognitiva de la red con mínima intervención manual, lo que se conoce como automatización sin intervención. Además, incorpora tecnologías de registro distribuido para garantizar la seguridad y la confianza entre las distintas partes involucradas en una cadena de servicios 5G de extremo a extremo (5GZORRO, s.f.).
Un ejemplo concreto de la aplicación de la tecnología 5G es el proyecto «5G CityBrain» en Granada, España. Este proyecto integra inteligencia artificial avanzada, sensores y conectividad 5G con el propósito de mejorar la gestión urbana en tiempo real. En particular, su objetivo es optimizar la gestión de la contaminación, la seguridad de los datos y el flujo turístico, lo que contribuye a mejorar la calidad de vida y la sostenibilidad urbana (Cadena SER, 2024). De este modo, la tecnología 5G y proyectos como 5GZORRO están impulsando avances significativos en la conectividad y la automatización de redes, con aplicaciones prácticas que abarcan desde la gestión urbana hasta los sectores industrial y sanitario.
Validación y pruebas experimentales
Resulta destacable, que persiste una brecha considerable entre los requisitos definidos para las aplicaciones industriales y la validación de estas a través de pruebas experimentales. Aunque se han desarrollado algunas iniciativas para evaluar el rendimiento de las tecnologías 5G en entornos industriales, sigue siendo fundamental llevar a cabo estudios detallados de múltiples casos de uso industrial con el propósito de analizar el sistema y detectar posibles limitaciones técnicas. En este sentido, resulta necesario realizar un análisis paramétrico de la configuración del núcleo 5G y la red de acceso por radio frecuencia (RAN, Radio Access Network) en función de los perfiles de tráfico de los distintos casos de uso.
Asimismo, la evaluación de la integración del sistema de redes sensibles al tiempo (TSN, Time-Sensitive Networking) con 5G en aplicaciones industriales contribuiría significativamente a futuras mejoras. Puesto que, la tecnología 5G ofrece flexibilidad para la reconfiguración de la red y la movilidad de los dispositivos industriales, la integración del controlador de red centralizada (CNC, Centralized Network Controller) y el controlador de usuario centralizado (CUC, Centralized User Controller) con la planificación y administración de la 5G podría facilitar la provisión de una comunicación determinista dentro del sistema 5G. De este modo, se eliminaría la necesidad de integración cableada entre 5G y la red sensible al tiempo TSN, optimizando la eficiencia del sistema (Rodriguez et al., 2021).
Comunicación y sensores integrados
Es importante destacar que la comunicación y la detección conjunta se están explorando como una tecnología clave para la futura sexta generación de redes inalámbricas. En este contexto, la integración de ambas funciones desempeñará un papel fundamental en la Industria 5.0, ya que facilitará la colaboración sin interrupciones entre humanos y máquinas. Además, la red de sensores existente en un entorno industrial podrá aprovecharse junto con el sistema de comunicación para tomar decisiones bien documentadas y ajustar las operaciones en consecuencia.
Por otra parte, las señales de comunicación no solo servirán para la transmisión de datos, sino que también podrán utilizarse para detectar con precisión el entorno. En particular, la expansión del espectro de frecuencia hacia la región subterahercios en los sistemas de sexta generación permitirá su aplicación en funciones similares a las de un radar. De este modo, las reflexiones de las señales transmitidas podrán procesarse para extraer información espacial del entorno físico. Sin embargo, el procesamiento de información tanto de la red de sensores como de la red de comunicación demandará más recursos en términos de tiempo, frecuencia y capacidades de cómputo.
Ante este desafío, un enfoque viable para gestionar estos recursos consiste en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML, Artificial Intelligence/Machine Learning), las cuales permitirán entrenar el sistema y reducir la carga computacional. Asimismo, el desarrollo de técnicas rápidas y confiables de descarga de datos contribuirá a optimizar la infraestructura de procesamiento de datos, lo que, a su vez, favorecerá una interconexión inteligente entre humanos y máquinas. En definitiva, la comunicación y la detección conjuntas continúan siendo un área de investigación de suma importancia en el paradigma de la Industria 5.0 (Fang et al., 2023).
Automatización Industrial Basada en la Tecnología de Comunicación 5G
La automatización industrial basada en la tecnología de comunicación 5G es un tema ampliamente estudiado y debatido en la actualidad. En este contexto, la promesa de enlaces de comunicación inalámbrica más rápidos y confiables que ofrece la tecnología 5G tiene el potencial de aumentar la flexibilidad en la personalización de las operaciones industriales. Como resultado, se facilita la adaptación del entorno de fábrica a las cambiantes demandas de comunicación, lo que representa una ventaja significativa en términos de eficiencia y productividad (Sisinni et al., 2018).
Además, se han identificado múltiples opciones y configuraciones disponibles para la implementación de 5G en sistemas ciberfísicos industriales, (CPS, Cyber-Physical Systems). Entre estas opciones, destacan innovaciones y desarrollos en curso como la segmentación de red (network slicing), el cómputo en el borde de la red (MEC, Multi-access Edge Computing), la integración de 5G con redes sensibles al tiempo (TSN, Time-Sensitive Networking) y su incorporación con el estándar de automatización industrial OPC UA (OPC Unified Architecture). Gracias a estas mejoras, actualmente es posible proporcionar soporte de comunicación para diversas aplicaciones industriales, lo que amplía significativamente las capacidades de estos entornos (Aijaz, 2020).
Por otra parte, se reconoce que la adopción de 5G como sistema de comunicación en entornos industriales no es una tarea sencilla. Aunque esta tecnología respalda la digitalización y automatización de redes industriales y puede ofrecer servicios de comunicación para una variedad de casos de uso, no representa una sustitución completa de las redes de comunicación industrial existentes. En consecuencia, su implementación debe considerarse como un complemento más que como un reemplazo absoluto de las infraestructuras actuales (Mahmood et al., 2022).
Asimismo, es importante señalar que persisten numerosos desafíos que requieren una investigación exhaustiva para proporcionar soluciones efectivas en los sistemas ciberfísicos industriales CPS. En particular, resulta fundamental validar la baja latencia, el determinismo y la integración efectiva con tecnologías como las redes TSN y la arquitectura de redes OPC UA en escenarios del mundo real. Sin estas validaciones, la viabilidad y confiabilidad de 5G en entornos industriales podrían verse comprometidas, lo que subraya la necesidad de estudios adicionales en este campo (Bruckner et al., 2019).
Por lo tanto, es esencial garantizar medidas de seguridad adecuadas y lograr una integración sin interrupciones entre las especificaciones originales de 5G y los estándares ampliamente aceptados en el ámbito industrial. En este sentido, la estandarización intersectorial jugará un papel clave en la consolidación de 5G como una tecnología confiable para la automatización industrial. Este aspecto, en particular, requerirá esfuerzos coordinados entre distintos actores del sector para asegurar la compatibilidad y la seguridad de las implementaciones futuras (5G-ACIA, 2020).
Evaluación de la Implementación de 5G en la Industria
Asimismo, la evaluación de diferentes opciones de implementación de 5G destaca las limitaciones del estado actual de la implementación de 5G en la práctica industrial. Uno de los factores esenciales es la falta de automatización de red y soluciones de gestión sin intervención manual, lo que dificulta el despliegue y configuración del sistema (Chi et al., 2023).
Aunque el uso de 5G en la automatización industrial es un tema dinámico, la validación y demostración de 5G en entornos industriales hasta ahora se han limitado a pruebas piloto simples en condiciones controladas, lo que indica la necesidad de una mayor investigación (Ansari et al., 2022).
Por todo esto, es un hecho que, a pesar de los desafíos abiertos que aún deben abordarse, la tecnología 5G en la automatización industrial ofrece beneficios potenciales a largo plazo. Además, la combinación de tecnologías emergentes y un enfoque colaborativo entre la industria y los organismos de estandarización resultará fundamental para superar las barreras existentes. Del mismo modo, esta sinergia garantizará una implementación efectiva y segura de 5G en entornos industriales. (Nakimuli et al., 2021).
El Futuro de la 5G en la Industria: Oportunidades y Desafíos
El despliegue de redes 5G en la industria representa un avance sin precedentes en la comunicación y automatización de procesos. Tecnologías como la segmentación de red, la computación en el borde y la integración con la arquitectura de redes OPC UA y la red TSN están facilitando la creación de entornos industriales más eficientes y flexibles.
Sin embargo, aún existen barreras que deben ser superadas. La validación de la latencia ultra baja, la seguridad en redes privadas y la integración con sistemas industriales convencionales son aspectos críticos que requieren soluciones innovadoras. A medida que se desarrollen nuevos estándares y estrategias de implementación, la 5G se consolidará como la base tecnológica para la Industria 5.0, permitiendo una colaboración más estrecha entre humanos y máquinas.
Sin duda, el avance de la tecnología 5G en entornos industriales está marcando un punto de inflexión en la conectividad, la automatización y la seguridad de los sistemas ciberfísicos. No obstante, la implementación efectiva de estas innovaciones aún enfrenta desafíos significativos, desde la garantía de una comunicación determinista de extremo a extremo hasta la integración sin fisuras con arquitecturas industriales existentes.
Para que la industria pueda aprovechar al máximo el potencial del 5G, es imprescindible continuar con la investigación y el desarrollo en este campo. La validación experimental, la optimización de la seguridad y la automatización de redes son solo algunas de las áreas que requieren un enfoque riguroso y multidisciplinario. La colaboración entre la comunidad científica, los organismos de estandarización y el sector industrial será clave para superar las barreras actuales y allanar el camino hacia la Industria 5.0.
En este contexto, la invitación es clara: seguir explorando, innovando y cuestionando los límites de la tecnología. Mantenerse al día con los últimos avances permitirá no solo optimizar los procesos industriales, sino también impulsar soluciones tecnológicas que beneficien a la sociedad en su conjunto. La evolución de las redes 5G es solo el comienzo de una nueva era en la automatización industrial, y aquellos que se mantengan a la vanguardia serán los protagonistas de esta transformación.
La transformación de la industria a través de la conectividad 5G: retos y perspectivas
En vista de la evolución tecnológica y la creciente digitalización de los procesos industriales, la adopción de la 5G se posiciona como un factor determinante para el avance de la Industria 4.0 y 5.0. La capacidad de esta tecnología para ofrecer comunicaciones de baja latencia y alta fiabilidad representa una ventaja significativa en la automatización de procesos críticos, donde la sincronización precisa y el intercambio de información en tiempo real son esenciales para garantizar la eficiencia operativa (Nae, 2025).
Por consiguiente, el despliegue de las redes 5G en la industria permite la integración de sistemas avanzados de monitoreo y mantenimiento predictivo mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático. Por ejemplo, en fábricas inteligentes, los algoritmos pueden analizar patrones de comportamiento en la maquinaria y predecir posibles fallas antes de que ocurran, reduciendo tiempos de inactividad y optimizando la producción (Amazon Web Services, s.f.). Este enfoque no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también minimiza costos y prolonga la vida útil de los equipos industriales.
Por lo tanto, la combinación de la 5G con tecnologías como la computación en el borde y la segmentación de red facilita la personalización de servicios en función de las necesidades de cada sector. En la industria automotriz, por ejemplo, la conectividad de alta velocidad permite la comunicación entre vehículos y la infraestructura vial, habilitando aplicaciones de conducción autónoma y sistemas de gestión del tráfico en tiempo real (Perle Systems, 2025).
A pesar de sus ventajas, la implementación del 5G en entornos industriales aún enfrenta desafíos significativos en términos de seguridad, interoperabilidad y costos. La necesidad de garantizar la privacidad de los datos y la resistencia frente a ciberataques es un aspecto de vital importancia en la adopción de esta tecnología, especialmente en sectores donde la confiabilidad de la red es crítica para la operación de infraestructuras sensibles (Dolezilek et al., 2020).
En consecuencia, la actualización constante del conocimiento sobre redes 5G y sus aplicaciones en la industria es esencial para adaptarse a los nuevos paradigmas tecnológicos del futuro. La formación de profesionales especializados y el desarrollo de nuevas estrategias de seguridad y optimización de redes permitirán maximizar el impacto positivo de la tecnología 5G en la transformación digital de diversos sectores (Martínez et al., 2025).
En conclusión, la evolución de la conectividad industrial con 5G representa una oportunidad sin precedentes para mejorar la eficiencia, la seguridad y la flexibilidad en los procesos productivos. No obstante, su implementación requiere un enfoque estratégico que contemple tanto los beneficios como los desafíos asociados. A medida que avanza la investigación en este campo, la colaboración entre el sector industrial, las instituciones académicas y los organismos reguladores será clave para definir el futuro de la conectividad en la Industria 5.0 y garantizar su impacto positivo en la sociedad del futuro.
Avances y Consideraciones sobre el Despliegue de 5G en la Industria
En este contexto, es importante señalar que el presente artículo ha sido orientado por la publicación «5G Deployment Models and Configuration Choices for Industrial Cyber-Physical Systems – A State of Art Overview», de los autores Raheeb Muzaffar, Mahin Ahmed, Emiliano Sisinni, Thilo Sauter y Hans-Peter Bernhard. Este trabajo, publicado en IEEE Transactions on Industrial Cyber-Physical Systems en 2023, ofrece un análisis detallado sobre los modelos de despliegue de redes 5G en entornos industriales, sus desafíos y oportunidades, así como su integración con sistemas ciberfísicos avanzados.
Asimismo, cabe destacar que esta publicación se encuentra bajo una licencia Creative Commons Attribution 4.0, lo que significa que puede ser compartido y adaptado libremente, siempre y cuando se otorgue el crédito adecuado a los autores originales. Este tipo de licencia fomenta la difusión del conocimiento, permitiendo que investigadores, ingenieros y empresas aprovechen estos hallazgos para desarrollar nuevas soluciones en el ámbito de la conectividad industrial.
En cuanto a la experiencia de los autores, su trayectoria respalda la profundidad y relevancia del estudio. Raheeb Muzaffar y Mahin Ahmed forman parte del equipo de investigación en Silicon Austria Labs, especializándose en comunicación inalámbrica para la Industria 4.0 y redes de tiempo sensible. Emiliano Sisinni, profesor en la Universidad de Brescia, ha dedicado su carrera al estudio de sensores inteligentes y comunicaciones industriales. Thilo Sauter, con una destacada trayectoria en automatización y sistemas embebidos, ha contribuido significativamente a la estandarización de redes industriales. Finalmente, Hans-Peter Bernhard, investigador en Johannes Kepler University Linz y Silicon Austria Labs, ha trabajado en la implementación de redes 5G para aplicaciones industriales críticas.
En conclusión, la aplicación de redes 5G en la automatización industrial representa un cambio transformador en la conectividad y digitalización de procesos. Sin embargo, su despliegue efectivo aún requiere superar desafíos técnicos y de seguridad. A medida que la investigación en este campo avanza, el acceso abierto a publicaciones científicas, como la mencionada, permite acelerar el desarrollo de soluciones innovadoras que beneficiarán a la industria en los próximos años.
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