Servidor OPC UA desacoplado: Hacia la interoperabilidad semántica en Industria 4.0

Autores/as

  • Rafael Aznar Estrada Universidad de Jaén
  • Sergio Illana Rico Universidad de Jaén
  • Alejandro Sánchez García Universidad de Jaén
  • Ildefonso Ruano Ruano Universidad de Jaén
  • Silvia Satorres Martínez Universidad de Jaén
  • Elisabet Estévez Estévez Universidad de Jaén

DOI:

https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13791

Palabras clave:

Comunicaciones Industriales, Gemelo Digital, Industria 4.0, Interoperabilidad Semántica, OPC UA

Resumen

Este artículo propone una arquitectura de comunicación avanzada diseñada para superar la dependencia tecnológica (vendor lock-in) asociada a la implementación de servidores OPC UA embebidos en hardware propietario. Se presenta el desarrollo de un servidor OPC UA externo implementado en C#, completamente desacoplado de los Controladores Lógicos Programables (PLC). Además, esta propuesta permite dotar de conectividad estándar a controladores heredados (legacy) que carecen de soporte nativo. La solución propuesta utiliza el modelo de información de OPC UA para garantizar la interoperabilidad semántica de los datos industriales. El flujo de información se estructura en dos interfaces críticas: una capa upstream para la integración directa con clientes y sistemas de gestión empresarial (ERP/MES), y una capa downstream orientada a la adquisición de datos de planta. La arquitectura se valida experimentalmente mediante un cliente estándar y un Gemelo Digital en Unity, optimizado para la monitorización en tiempo real y el diagnóstico predictivo en la Industria 4.0.

Referencias

Alfaro-Viquez, D.; Zamora-Hernandez, M.; Fernandez-Vega, M.; Garcia-Rodriguez, J.; Azorin-Lopez, J. A Comprehensive Review of AI-Based Digital Twin Applications in Manufacturing: Integration Across Operator, Product, and Process Dimensions. Electronics 2025, 14, 646. https://doi.org/10.3390/electronics14040646.

Cao, K., Hu, S., Shi, Y., Colombo, A. W., Karnouskos, S., Li, X., 2021. A Survey on Edge and Edge-Cloud Computing Assisted Cyber-Physical Systems. IEEE Transactions on Industrial Informatics 17(11), 7806-7819. DOI: 10.1109/TII.2021.3073066.

Digital Twin Consortium, 2021. Definition of a Digital Twin. The Digital Twin Consortium.

Hirsch, E., Hoher, S., Huber, S., 2023. An OPC UA-based industrial Big Data architecture. Journal of Systems Architecture, 134, 102797. DOI: 10.1016/j.sysarc.2022.102797

ISO, 2021. ISO 23247-1. Automation systems and integration - Digital twin framework for manufacturing. Part 1: Overview and general principles. ISO Publications.

Ortiz, J. S., Andaluz, V. H., Carvajal, C. P., 2026. Real-Time Digital Twin Architecture for Immersive Industrial Automation Training. Sensors, 26(7), 2023. DOI: 10.3390/s26072023

Pajpach, M., Pribiš, R., Drahoš, P. et al. Methodology and pilot implementation of modular educational-development platform for Interoperable Digital Twin. Sci Rep 15, 28020 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-13579-y.

Sakurada, L., et al., 2025. Ten Years of Asset Administration Shell Developments: Research Opportunities and Adoption Challenges. IEEE Access, 13, 127725.

Sánchez, A., Illana, S., Casado, P., Ruano, I., Estévez, E., 2024. Aproximación basada en Unity para el modelado digital de sistemas de automatización. Jornadas de Automática, 45. DOI: 10.17979/ja-cea.2024.45.10897

Schäfer, G., Kozlica, R., Wegenkittl, S., Huber, S., 2023. An Architecture for Deploying Reinforcement Learning in Industrial Environments. Lect Notes Comput Sci. DOI: 10.1007/978-3-031-25312-6_67

Tapia, E., Sastoque-Pinilla, L., Lopez-Novoa, U., Bediaga, I., López de Lacalle, N., 2023. Assessing Industrial Communication Protocols to Bridge the Gap between Machine Tools and Software Monitoring. Sensors, 23(12), 5694. DOI: 10.3390/s23125694

Zami, M. B. A., et al., 2025. Digital Twin in Industries: A Comprehensive Survey. IEEE Access, 13, 47297.

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Publicado

01-09-2026

Número

Sección

Computadores y Control