La producción de acero es uno de los sectores con alto grado de industrialización y estandarización. Cuenta con robustos procesos que han sido validados a lo largo del tiempo. Esto le ha logrado convertirse en un jugador importante en el proceso de transformación digital en el sector de producción industrial.
Las tecnologías vinculadas a los procesos productivos son fundamentales para esta industria, donde tecnologías como Big Data, Machine Learning, Inteligencia artificial (AI), Internet de las cosas (IoT), Robótica avanzada, realidad aumentada, impresión 3D, entre otros; proporcionan herramientas avanzadas para optimizar la cadena de producción y la hacen más sostenible.
Estas son algunas de las tecnologías que ya están siendo utilizadas o están en la mira para la industria del Acero y Metales:
- Tecnologías de captura, utilización y almacenamiento de CO2 (CCUS por sus siglas en inglés) para evitar que el gas entre en la atmosfera y reinyectarlo en el suelo. La reducción de emisiones y una producción sustentable, son uno de los principales retos.
- IIoT para la detección continua, el acceso, el monitoreo y la predicción de fallas antes de que ocurran, respaldando la planificación del mantenimiento y reduciendo el tiempo de inactividad en la producción. Además, el aprendizaje automático permite identificar las principales variables que contribuyen a las anomalías, ayudando a los operadores a diagnosticar los problemas y realizar cambios operativos para reducir las ocurrencias.
- Machine Learning para calcular la cantidad óptima de aleación a agregar en hornos de arco eléctrico o diagnosticar la causa raíz de las desviaciones de las propiedades magnéticas en acero eléctrico.
- Visión Artificial para la detección de defectos superficiales. Permite encontrar defectos mucho más rápido y con mayor precisión que cualquier ser humano. En una fracción de segundo, una solución moderna puede analizar cientos de imágenes de superficies de acero y determinar si hay un defecto, así como el tipo de defecto y la posición del mismo.
- Robots autónomos para aumentar la seguridad, la eficiencia operativa y la confiabilidad de los procesos. El uso de robots en la producción de acero y metales contribuye a reducir a su mínimo nivel el riesgo de los operadores.
- Modelos de aprendizaje autónomo a partir de grandes volúmenes de información (big data) que permiten la predicción de defectos en el producto de una determinada línea. Este tipo de herramientas son recomendables para sacar el máximo provecho a fuentes de información con muchas variables y diferentes fuentes.
- La introducción de herramientas y procesamiento de datos en la nube permite ahorros de costos, garantiza la seguridad e integridad de los datos, y el acceso constante y estable a los sistemas importantes para la compañía.
- El uso de Realidad Aumentada ha demostrado que los nuevos trabajadores pueden completar con éxito y seguridad operaciones críticas que requieren una técnica precisa sin necesidad de capacitación de un operador experimentado. Solo requiere que el trabajador experimentado ejecute el trabajo una vez mientras graba el trabajo en el sistema. Una vez que se ha creado el trabajo, paso a paso, con todos los detalles y matices, cualquier trabajador puede replicarlo.
Como se ha descrito, se trata de una industria con grandes avances en términos de transformación tecnológica. Sin embargo, queda mucho por recorrer y las condiciones propias del sector empiezan a afrontar nuevos desafíos, como la necesidad de contar con personal más capacitado y flexibilizar estructuras y procesos muy rígidos y robustos para poder adecuarse.
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Boris Rodríguez
