iGromi vs Ignition: SCADA Universal vs IA Especializada
Ignition es el mejor SCADA del mundo. Pero para Visión Artificial y OEE complejo, necesitas una herramienta especializada. Descubre por qué integrarlos (via MQTT) es la estrategia ganadora.
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La Herramienta Favorita de los Ingenieros (y sus Límites) #
Ignition by Inductive Automation ha revolucionado la industria. Es el "Navaja Suiza" del SCADA: web-based, licencia ilimitada, Python scripting. En iGromi lo amamos y lo usamos frecuentemente.
Pero usar una Navaja Suiza para cortar un árbol de 1 metro de diámetro es... ineficiente. Aquí es donde entra la diferencia entre una Plataforma Generalista (SCADA) y una Solución Especializada (AI/Vision).
🤔 El Dilema del Integrador:
"Puedo construir un sistema de visión en Ignition usando scripts de Python y librerías externas en 3 meses... o puedo instalar iGromi en 1 día."
La pregunta no es si PUEDES hacerlo en Ignition. Es si DEBES hacerlo.
🎯 Veredicto Rápido
- Usa Ignition para: HMI de máquinas, control de procesos (PLC), historización de tags, dashboards generales de planta, puente MQTT.
- Usa iGromi para: Visión Artificial (conteo/QA), OEE complejo con detección automática de causa, Mantenimiento Predictivo (vibración).
- Mejor juntos: iGromi procesa la IA y envía solo el resultado final ("Caja OK") a Ignition vía MQTT.
Comparativa Técnica: "Build vs Buy" #
Ignition es una plataforma de desarrollo (Build). iGromi es un producto terminado (Buy).
| Característica | Ignition (SCADA) | iGromi (AI Solutions) |
|---|---|---|
| Visión Artificial | No nativo (requiere module thirds-party o scripts Python complejos) | Nativo (Modelos YOLO/CNN pre-entrenados) |
| Cálculo OEE | Debes programar la lógica desde cero (scripts, tags, DB) | Pre-construido (norma ISO 22400) |
| Hardware Requerido | Servidor Central (Windows/Linux) | Edge Device (Jetson/Rpi/NUC) en la máquina |
| Tiempo de Implementación | 2-4 meses (desarrollo medida) | 1-3 días (configuración) |
| Mantenimiento Código | Alto (tú eres responsable de tus bugs) | Cero (SaaS/Product updates incluidos) |
Análisis de Costos (TCO) #
Muchos caen en la trampa del costo de licencia. "Ignition ya lo pagamos, así que desarrollar esto es gratis". Falso. El costo es el tiempo de INGENIERÍA.
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Opción A: Desarrollar en Ignition
- • Licencia Ignition: $0 (ya existente)
- • Módulo Vision/CV (Third party): $3,500
- • Hardware Camaras + PC: $2,000
- • Ingeniería (300 horas x $60): $18,000
- • Testing y Debugging: $5,000
Total: $28,500 + 4 meses
Opción B: Usar iGromi
- • Hardware Edge AI (Incluido): $1,500
- • Setup Fee: $2,000
- • Ingeniería Cliente: $0
- • Licencia Anual iGromi: $3,000
Total Año 1: $6,500 + 3 días
Arquitectura de Integración (Lo Mejor de Ambos Mundos) #
No tienes que elegir. Ignition es el mejor SCADA del mundo. iGromi es la mejor solución de Visión/AI para PyMEs. Hazlos hablar.
Protocolo: MQTT Sparkplug B
iGromi funciona como un Edge Node. Ignition funciona como el SCADA Host.
Topic: spBv1.0/Grupo1/DCMD/Linea_Embotellado/Camara_AI
Payload: (JSON)
{
"timestamp": 1735689000,
"metrics": [
{"name": "Botellas_OK", "value": 4502},
{"name": "Botellas_NG", "value": 12},
{"name": "Ultima_Falla", "value": "Etiqueta_Ausente"},
{"name": "OEE_Actual", "value": 87.5}
]
}
Resultado: En tu pantalla de Ignition, ves los datos de la cámara como si fueran tags nativos de un PLC. Puedes graficarlos, alarmarlos y guardarlos en SQL sin escribir una sola línea de código Python.
Conclusión #
Si eres un integrador de Ignition, deja de reinventar la rueda programando redes neuronales en Jython. Es caro, lento y difícil de mantener.
Usa iGromi como un "Super Sensor Inteligente" que inyecta datos limpios a tu ecosistema Ignition. Tu cliente tendrá un sistema más robusto y tú terminarás el proyecto en una fracción del tiempo.
"La verdadera ingeniería no es construir todo tú mismo. Es saber qué construir y qué comprar para entregar valor rápido."
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Sobre el Autor
Head of Engineering & CEOVíctor Ruz
Ingeniero Civil con +10 años en automatización industrial. Habla el idioma de los PLCs y los robots como lengua materna. Integra tecnologías OT con sistemas modernos y ha liderado la implementación de sistemas MES en más de 50 plantas en Latam.
