KonectaRAD - Orquestador modular para automatización y análisis en tiempo real
Introducción
Este fin de semana participé en la primera edición del hackatón Ctrl+Hack enfocado en Industria 4.0 e Inteligencia Artificial con un proyecto que desarrollé en equipo llamado KonectaRAD. La idea nació de una inquietud que he tenido como desarrollador: ¿por qué las herramientas de análisis son tan costosas y cerradas?
KonectaRAD busca ser una alternativa opensource inspirada en n8n y KNIME, pero con un enfoque modular y de tiempo real. Su propósito es conectar sensores, cámaras y modelos de IA sin depender de un proveedor o herramientas especificas. La meta es automatizar procesos y detectar anomalías en tiempo real, ya sea en una linea de producción industrial, un sistema de seguridad doméstico o cualquier proceso automatizado.
El problema
Durante el hackatón se nos presentaron varios retos relacionados con:
- Mantenimiento Predictivo con IA e IoT
- Optimización Energética con Machine Learning
- Plataforma de Análisis de Datos para Calidad en Tiempo real
Explorando el contexto, encontramos que la mayoría de soluciones existentes son propietarias y costosas, lo que limita su adopción en pequeñas y medianas empresas. Por otro lado, muchas herramientas open source carecen de la integración necesaria para trabajar con hardware diverso, como PLCs industriales, microcontroladores (ESP32) y cámaras IP.
Ahí surgió la pregunta clave:
¿Y si existiera una herramienta modular, abierta y extensible, pensada desde cero para la automatización en tiempo real?
La idea
KonectaRAD pretende ser esa capa intermedia entre el hardware y la inteligencia artificial. Una interfaz visual tipo “arrastrar y soltar” donde cada workflow represente un proceso automatizado, desde la adquisición de datos hasta la acción final. Como:
- Leer datos desde sensores (temperatura, vibración, presión, visión)
- Procesar con modulos de análisis (filtrado, agregación, transformación, Machine Learning, Computer Vision)
- Visualizarlos o actuar en consecuencia (dashboards, alertas, actuadores, APIs externas)
Cada nodo será un módulo independiente, fácilmente instalable como plugins, permitiendo a la comunidad desarrollar nuevas funcionalidades y adaptarlas a sus necesidades específicas.
La meta es no casarse con ningún proveedor o tecnología, sino ofrecer una plataforma flexible y escalable que pueda integrarse con cualquier ecosistema industrial. PLC Siemens, un microcontrolador ESP32 o una cámara IP de bajo costo, todo desde el mismo entorno. En caso de requerir reemplazar un componente solo arrastrar el nuevo modulo y listo.
Aunque la visión es amplia, para el hackatón nos enfocamos en el caso de uso de “Detección de Scrap”. Así es como se compara KonectaRAD con otras herramientas para ese escenario especifico:
Comparativa con otras herramientas
| Característica | KonectaRAD | KNIME | n8n |
|---|---|---|---|
| Objetivo principal | Detección de Scrap | Análisis y modelado de datos | Automatización de flujos de trabajo |
| Procesamiento en tiempo real | Sí | Limitado | Limitado |
| Modularidad y extensibilidad | Alta, con plugins personalizables | Moderada, con extensiones limitadas | Moderada, con integraciones predefinidas |
| Integración con hardware industrial | Sí, soporte para PLCs, sensores y cámaras IP | No | No |
| Open Source | Sí | Sí* | Sí |
| Facilidad de uso | Interfaz visual intuitiva | Interfaz visual, pero más compleja | Interfaz visual intuitiva |
Lo que aprendí
Aunque en el hackatón nuestro pitch no logró transmitir todo el potencial del proyecto, el sistema funcionaba:
detección en tiempo real, modularidad, dashboard y compatibilidad con hardware diverso.
La lección fue clara: no basta con tener la tecnología, hay que contar la historia que la vuelve necesaria.
Reflexión técnica
En retrospectiva, el reto no era solo resolver un problema puntual, sino diseñar una arquitectura extensible y accesible.
Si la Industria 4.0 realmente quiere avanzar, necesita herramientas abiertas que cualquiera pueda adaptar, sin pagar licencias o depender de una marca.
La modularidad y la apertura no son solo decisiones técnicas: son una postura ética y comunitaria.
Lo que sigue
KonectaRAD seguirá evolucionando como proyecto open source.
El siguiente paso será documentar la arquitectura base y crear el primer prototipo del orquestador modular con nodos en Python.
Mi meta es liberar una versión inicial que sirva como marco para conectar hardware y modelos de IA en entornos reales.
Cierre
La experiencia del hackatón me recordó por qué desarrollo software: para crear herramientas que liberen, no que limiten.
KonectaRAD no busca competir con las grandes plataformas, sino democratizar la automatización y el análisis de datos.
¿Te interesa democratizar el análisis de datos en tiempo real?
