Sandvik en camino a resolver los desafíos de la industria del acero a través de la Inteligencia Artificial

Sandvik, en conjunto con SSAB y la Universidad de Skövde (Suecia), están por dar comienzo a un nuevo proyecto de investigación llamado Swedish Metal. Utilizando Inteligencia Artificial, Big Data y el aprendizaje automático, se realizarán análisis de datos de producción únicos y acabados. Se espera que estos análisis muestren nuevas relaciones de causa y efecto, que puedan dar lugar a procesos de fabricación de acero más eficientes y sostenibles.
A través del uso de Inteligencia Artificial, Big Data y el aprendizaje automático, los investigadores de la Universidad de Skövde, Sandvik y SSAB analizarán grandes cantidades de datos durante los próximos tres años. En la actualidad, ya existen completos procesos de medición en la industria siderúrgica, pero la base de este proyecto es averiguar qué información se puede analizar si se incluyen todos los datos disponibles para un proceso de fabricación específico.

"El análisis económico y de consumo masivo basado en Internet, es un ejemplo de cómo algunas industrias han usado el análisis avanzado de datos durante muchos años. Existe un tremendo potencial en la industria manufacturera y, al usar el aprendizaje automático, esperamos encontrar correlaciones que aún no se han descubierto. Correlaciones que pueden contribuir a resolver algunos de los desafíos que enfrenta la industria siderúrgica ", dice Gunnar Mathiason, profesor de informática en la Universidad de Skövde.

 

Acero reciclado: un tema para el futuro

Por parte de Sandvik, el departamento a cargo de los cálculos y la optimización de la materia prima es el que participa en el proyecto. Un reto importante para ellos es cómo combinar una calidad de acero optimizada y al mismo tiempo aplicar un proceso de producción rentable y sostenible. Con análisis y cálculos de datos de producción más precisos, buscarán reducir la cantidad de aleaciones puras utilizadas en el proceso de fabricación de acero y utilizar aún más de sus productos reciclados. (Actualmente en más del 80%).

“Durante el proyecto, analizaremos grandes cantidades de datos a través del aprendizaje automático junto con investigadores de la Universidad de Skövde. Esperamos que este proyecto nos brinde una mejor comprensión de nuestras categorías de acero reciclado y nuestros residuos. A partir de ahí podremos mejorar nuestros cálculos de optimización y reducir la cantidad de aleaciones puras utilizadas en el proceso y usar más productos reciclados. Si logramos eso, los efectos beneficiarán nuestras finanzas y el medio ambiente", indica Magnus Josefsson, jefe de optimización de materias primas de la Unidad de Productos Primarios de Sandvik.

En SSAB, el proceso de fabricación de acero es analizado para optimizar el tiempo y la temperatura en su convertidor LD con el objetivo principal de reducir tanto las emisiones como el consumo de energía.

Contribuciones al desarrollo del análisis de big data

La Universidad de Skövde también espera desarrollar nuevos conocimientos que contribuyan a mejorar los algoritmos para análisis de procesos complejos.

"A través de nuestros esfuerzos en el proyecto Swedish Metal, podremos desarrollar el campo del análisis de datos en general y específicamente el aprendizaje automático", dice Gunnar Mathiasson.

El proyecto está financiado por la Knowledge Foundation con el apoyo de la organización de la industria siderúrgica Jernkontoret.

Más información acerca del proyecto disponible en:

http://www.his.se/en/Research/informatics/Skovde-Artificial-Intelligence-Lab/Utvalda-projekt/Swedish-Metal-en/

Relacionados

Aceros Titanium Chile es el Nuevo Distribuidor de ROXON

Aceros Titanium Chile es el Nuevo Distribuidor de ROXON

ATCL participa en reunión global de distribuidores de Rammer

ATCL participa en reunión global de distribuidores de Rammer

Gerente de Rammer Latinoamérica visita Chile

Gerente de Rammer Latinoamérica visita Chile

Keestrack anunció su entrada a India, a través de su filial Etrack Crushers

Keestrack anunció su entrada a India, a través de su filial Etrack Crushers

Pablo Pagani, nuevo Product Manager de Conveyor Components

Pablo Pagani, nuevo Product Manager de Conveyor Components