Esta investigación aborda el problema de optimización de la ubicación de sensores (SPOP) en el sector industrial, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa y la seguridad a través del despliegue estratégico de sensores. El enfoque se centra en optimizar las ubicaciones de cámaras térmicas y sensores de movimiento, con un doble objetivo de maximizar la cobertura y minimizar la redundancia en la nave de producción. Para resolver este desafío, se empleó un método basado en la aplicación del algoritmo de murciélagos inspirado en la naturaleza. El estudio revela hallazgos destacados, enfatizando la eficacia del algoritmo de murciélagos (BA) en la optimización de la ubicación de cámaras térmicas y sensores de movimiento. Los resultados numéricos demuestran la efectividad del algoritmo en maximizar la cobertura de máquinas mientras se minimiza el uso de sensores dentro de un entorno industrial real. Estos resultados subrayan la versatilidad y confiabilidad del BA, estableciéndolo como una herramienta valiosa para abordar tareas de optimización complejas en entornos industriales.