La transición a la automatización inteligente beneficia a la industria metalúrgica y al medio ambiente
La siderurgia primaria y secundaria y la fundición a la cera perdida de aleaciones de metales no férreos son procesos que consumen mucha energía debido a las altísimas temperaturas, las complejas reacciones químicas y las múltiples etapas de procesamiento. Las pérdidas de calor, el reciclado de la escoria metálica y la complejidad de mantener la temperatura aumentan aún más la energía utilizada. El muestreo y las mediciones manuales están muy por detrás de los sistemas de supervisión y control digitalizados cuando se trata de optimizar los procesos de fabricación. El equipo del proyecto INEVITABLE, financiado con fondos europeos, proporcionó este tipo de herramientas digitales que aprovechan el razonamiento cognitivo integrado para apoyar el funcionamiento autónomo de los procesos.
Un salto evolutivo en la transición digital
«La industria metalúrgica, conocida por su enfoque conservador y su limitada digitalización, presenta muchas oportunidades de mejora. Por ejemplo, las funciones de mantenimiento predictivo pueden detectar posibles averías de los equipos antes de que se produzcan, minimizando el tiempo de inactividad y garantizando una eficiencia energética óptima. Mediante el análisis de datos y el aprendizaje automático, la modelización predictiva puede identificar patrones y tendencias para optimizar todavía más la eficiencia de la producción o el consumo de energía», explica Dejan Gradišar del Instituto Jožef Stefan y coordinador del proyecto INEVITABLE. El equipo de INEVITABLE desbloqueó este potencial con un conjunto de herramientas digitales basadas en enfoques cognitivos. Gracias a ellos se demostraron mejoras en la eficiencia de los procesos, el consumo de materias primas, la calidad de los productos y el consumo de energía en casos de uso seleccionados que abarcaban varios procesos metalúrgicos.
Tecnologías de sensores, análisis de datos y control de procesos
El equipo del proyecto proporcionó seis herramientas digitales innovadoras y una infraestructura digital flexible de apoyo. El monitor del horno de arco eléctrico (EAF, por sus siglas en inglés) estima continuamente los valores cruciales del proceso EAF, mejorando el control del EAF y reduciendo el consumo de energía hasta en 10 kilovatios-hora/tonelada. El asistente del laminador en frío mejoró la calidad y el rendimiento de los equipos, lo cual se tradujo en una disminución de la escoria metálica y los tiempos de inactividad imprevistos (hasta un 25 %) y un aumento de la velocidad de laminación de hasta un 45 %. La herramienta de asesoramiento para predecir la obstrucción de boquillas redujo las pérdidas de producción y la degradación de la calidad en la fundición continua, reduciendo así la obstrucción en más del 20 % previsto en un caso de uso. «El control de agitación asistido de INEVITABLE en el refinado y la fundición continua utilizó datos en tiempo real para ajustar la intensidad de agitación durante la producción de acero. El control de la agitación mediante cámaras mejoró la supervisión de los procesos y la detección de anomalías. En conjunto, se garantizó una alta productividad, un menor consumo de energía y una mejora de la calidad, esta última en más de un 75 % según los indicadores de calidad», señala Gradišar. Por último, un sistema inteligente de gestión ajustada implantado en un proceso de fundición a la cera perdida de metales no férreos mejoró la trazabilidad y optimizó la utilización de los recursos de producción, lo cual se tradujo en una mayor eficiencia de los procesos (la tasa de rechazo se redujo del 12 % al 8 %) y una mejora de la calidad del producto. Por último, «la metodología sistemática de INEVITABLE para seleccionar infraestructuras digitales adaptadas a las necesidades de una empresa garantiza la alineación con los requisitos de los procesos y la organización, lo que resulta crucial para una integración perfecta en los flujos de trabajo existentes», añade Gradišar.
Herramientas flexibles al servicio de la industria y el medio ambiente
«Nuestro proyecto contribuyó a la formalización de los conocimientos de los trabajadores cualificados encapsulados en herramientas digitales respaldadas por datos. Las herramientas permiten una toma de decisiones más rápida y una mejor gestión de la energía. También reducen la dependencia de las mediciones críticas mediante modelos basados en datos, lo cual favorece unas operaciones más eficientes y rentables», señala Gradišar. Por último, «al centrarnos en reducir el consumo de energía, aumentar la eficiencia de la producción y mejorar la calidad de los productos, nuestro proyecto no solo beneficiará a la industria metalúrgica, sino que reducirá su impacto ambiental mediante prácticas de producción y gestión medioambiental sostenibles», concluye Gradišar. Las innovadoras herramientas y materiales de formación del equipo de INEVITABLE dinamizarán la incipiente transición digital de las industrias de gran consumo de energía con un «aporte energético» mínimo por parte de quienes las adopten.
Palabras clave
INEVITABLE, energía, industria metalúrgica, fundición, herramientas digitales, eficiencia de los procesos, análisis de datos, transición digital, control de procesos, aprendizaje automático, modelización predictiva, industrias de gran consumo de energía
