La productora de aceros anunció que empiezan a utilizar estas nuevas tecnologías, con el fin de fortalecer su eficiencia energética.

Nuevas tecnologías industriales, digitales e inteligentes, estarán presentes de ahora en adelante en los procesos y proyectos de la productora de aceros más grande de Colombia, Gerdau Diaco, según anunció la compañía en un comunicado.

Esta estrategia la están implementando para reducir el consumo de gas natural, interconectar y automatizar sus operaciones físicas, con data en tiempo real, en la planta de Boyacá, Colombia. De tal modo que, según afirmaron, en septiembre alcanzaron un récord en la disminución de un consumo de gas en sus hornos de recalentamiento.

“En medio del proceso de transformación digital que actualmente atravesamos y  aunado a los acelerados avances tecnológicos en Inteligencia Artificial y por consiguiente la convergencia y potencialización de conceptos como Internet of Things IoT, recopilación de datos a gran escala o Big Data y la ciencia de datos, hemos visto el potencial de estas tecnologías en el aumento de la productividad de la planta en Tuta y por supuesto la contribución a la estrategia de eficiencia energética que la compañía ha implementado desde hace más de 10 años”, dijo Jose Nunes, gerente de la planta principal en Tuta, Boyacá.

Las tecnologías que están integrando

Las tecnologías usadas en este momento han ayudado a la siderúrgica a identificar oportunidades de ahorro y, al tiempo, de rentabilidad en la producción, debido a que cuentan con una base de datos, que les facilita controlar, anticiparse y analizar sus operaciones.

El gemelo analítico, por ejemplo, ha reducido consumos energéticos, mantenido un proceso estable y anticipado eventos operativos que tengan impacto sobre el desempeño de uno de sus hornos de laminación, teniendo en cuenta que es una representación digital de un activo físico industrial.

De acuerdo con Gerdau Diaco, para lograr esta transformación digital requirieron de tres fases: Conexión, que se enfocó en el proceso de conectar las diferentes fuentes de datos a la nube de Uptime Analytics a través de un dispositivo denominado Signal Hub; la segunda, Analytics Health Check, revisó la calidad y totalidad de los datos operativos del horno de laminación, limpió los datos desde la fuente y proporcionó algoritmos para la identificación de datos anómalos en todo momento y, la última fase de Implementación, en donde establecieron los algoritmos y tableros analíticos descriptivos y predictivos para identificar oportunidades de ahorro y monitorear las variables críticas del proceso.