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Un destacado grupo de expertos hicieron presentaciones previas al Congreso Alacero-58 sobre los avances de la manufactura digital.

En coherencia con el tema referido a la denominada 4ta Revolución Industrial,

durante la última reunión del Comité de Tecnología y Control Ambiental, empresas proveedoras de tecnología hicieron presentaciones sobre aplicaciones específicas de la manufactura digital en los procesos de la industria del acero.

En la primera presentación se definió a la Manufactura guiada por la información (Information-driven manufacturing, iDM) como aquella en que la competitividad es lograda por la habilidad en obtener y usar efectivamente información disponible de una variedad de fuentes.

Las tecnologías, propuestas por la empresa Russula, son:

a. Una nueva generación de sensores en la planta que incluyen:a1. Aplicaciones de la visión artificial para

el conteo de barras o el seguimiento de materiales (FIGURA 1);

a2. Aplicaciones láser para medir velocidades.

b. El uso de robótica dentro de la planta de procesos, que aportan nuevas tecnologías para reconfiguración y control de plantas de laminación.

c. Equipos móviles de mano, con la posibilidad de utilizar las fuentes de información en forma segura desde cualquier ubicación.

d. Virtualización: mediante el uso de un server físico que puede hacer correr varios servicios virtuales.

e. Herramientas de gestión inteligente que permiten contar con Sistemas de Ejecución de manufactura (Manufacturing Execution System, MES) que se integran verticalmente con el proceso y con los sistemas de planeamiento de recursos (ERP) facilitando la gestión de la producción y su programación.

El proyecto Industria 4.0 impulsado por la industria alemana tiene los siguientes objetivos: lograr la conectividad dentro de la industria de máquina a máquina (M2M) y de máquina a hombre (M2H); el análisis inteligente de datos, ciclos más cortos de innovación y el cambio de la cadena de valor desde un punto de vista de costo a uno en que se prioriza el valor agregado en productos y servicios.

Aplicaciones específicas de la manufactura digital en la industria del acero

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Innovación en los procesos

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En ese sentido, la empresa SMS group presentó, entre otros, los siguientes desarrollos:

a. Digitalización de los procesos de los diferentes equipos de colada continua (moldes y segmentos) en los que se destaca la transferencia de datos del sistema de Gestión de Mantenimiento y base de datos para predecir la calidad del producto.

b. Seguimiento en tiempo real del proceso en la acería mediante la detección de radiofrecuencias combinado con infrarrojo (RFID/IR) con modelos de temperatura del cuerpo de la carcasa de la cuchara, refractarios y carga, llegando a la completa digitalización de todos los procesos relativos al manejo de la cuchara.

c. Uso de Big Data e Inteligencia Artificial para un armado de un modelo del proceso del convertidor BOF (FIGURA 2) que permite predecir la temperatura, contenido de carbono, hierro y fósforo al final del soplado y adaptarse a datos no exactos sobre materia prima y desgaste del convertidor a lo largo de una campaña.

d. Sistema de análisis de la calidad de producto mediante la supervisión y control proactivos de la producción.

Un tema importante es la gestión de mantenimiento y de bienes en general. La empresa Primetals presentó tecnologías modernas para esa gestión, en que el know how del concepto de Industria 4.0 está fijando el futuro del mantenimiento para las operaciones de las siderúrgicas.

Se formulan diversas preguntas, entre ellas: a) si se conoce el nivel crítico de cada equipo operado; b) si se ha adoptado la mejor estrategia de gestión de equipamiento; c) cuál es la frecuencia de reevaluación de las estrategias,

FIGURA 1. Equipamiento para conteo de barras con nueva generación de sensores (Russula)

FIGURA 2. Digitalización de la colada continua (SMS)

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y d) si se tiene conciencia de las grandes erogaciones gastadas en monitoreo de la condición de los equipos.

Se contrapone a la gestión tradicional de mantenimiento una nueva visión que es denominada como Smart maintenance & asset management que privilegia un ajuste dinámico de la estrategia, medidas de mantenimiento predictivo y preventivo. Respecto al mantenimiento por la condición del equipo, se recomienda transparencia sobre cuándo invertir en esa herramienta.

Incluye un análisis continuo de las debilidades y adopta decisiones basadas en datos analíticos y experiencia empírica. Proponiendo un enfoque holístico que abarca todas las etapas de la Gestión de Mantenimiento culmina con la recomendación de la implementación por etapas a lo largo de un año de un sistema inteligente de Gestión de Mantenimiento (FIGURA 3).

Una de las preocupaciones de la industria es simplificar la complejidad de la operación. En ese sentido la empresa Danieli enfatizó el punto en su presentación que incluyó un video con las siguientes tecnologías:

a. Control del proceso del EAF con un modelo predictivo basado en el aprendizaje automático (machine learning) alimentado por los datos del proceso. Incluye un ciclo

de control adaptativo, actuación sobre los inyectores y la captura de las variables para la formación de un banco de datos del proceso. Se consiguen incrementos en productividad, reducción de tiempo entre coladas y del consumo de electricidad y de carbón.

b. Manejo exclusivo desde el púlpito sin necesidad de la presencia de operadores en las áreas de proceso presentando un caso del manejo de una planta que produce 500.000 t con 14 personas. Previamente los operadores son entrenados en púlpitos con simuladores durante 3 meses.

c. Gestión automática de grúas con tecnología de visión avanzada (con 4 sensores longitudinales y transversales) a la vez que delanteros y traseros (FIGURA 4) y que cuenta con la exposición de una imagen 3D en tiempo real.

d. Manejo automático de depósitos intermedios de desbastes planos (slabs), tubos y bobinas.

El uso creciente de la nube, del Internet de las Cosas (IoT) y el aprendizaje automático, son tres ingredientes básicos que cambiarán la forma de crear valor en el futuro cercano. Para lograr ese objetivo dentro de la industria del acero, en la presentación de Tenova y Microsoft han combinado esfuerzos y lanzado un proyecto conjunto en mayo de 2017 para desarrollar un sistema industrial integrado, en donde mediante el análisis de múltiples sensores y actuadores se

FIGURA 3. Implementación por etapas de un Sistema de Gestión Inteligente de Mantenimiento (Primetals)

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permite monitorear equipos, detectar anomalías en forma automática y optimizar las performance globales de las plantas.

Esta arquitectura compleja se soporta en la plataforma de la nube y algoritmos provisionales basados en tecnologías de aprendizaje automático.

La base de datos consistirá en un número muy considerable de aparatos de medición en EAF, quemadores de recalentamiento, hornos de reducción directa, equipos de tratamiento térmico, laminadores y procesadores de bobinas, así como rectificadores de cilindros.

Se apunta a un servicio (FIGURA 5) en el que haya soporte remoto de especialistas de la proveedora de tecnología que monitoreará los datos clave a través de telemetría, sobre performance y mantenimiento, así como dando sugerencias de mejoras y solución de problemas.

Asimismo, presentaron un proyecto en asociación con otras empresas para la impresión 3D de metales (manufactura aditiva) que permitirá fabricar quemadores usados en tratamiento térmico, recalentamiento y EAF, así como inyectores de O2 para el EAF, partes de válvulas, etcétera. ••

FIGURA 4. Gestión automática de grúa desde púlpito remoto

FIGURA 5. Modelo de servicio integrado

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