31 de diciembre de 2025.- Ya hay fábricas inteligentes en funcionamiento en todo el mundo, mientras que los fabricantes de acero ucranianos se encuentran actualmente solo en la etapa inicial de introducción de IA en la producción.
La inteligencia artificial (IA) no surgió solo tras el desarrollo de ChatGPT, sino que rápidamente surgieron numerosos análogos. Diversas tecnologías de IA se han utilizado con éxito desde hace tiempo en diversas áreas de producción, y la industria siderúrgica no es una excepción.
Asistencia artificial
La IA puede utilizarse en la metalurgia tanto como parte de un proyecto independiente como parte importante de la transformación digital de una empresa. Se pueden identificar las siguientes áreas principales de aplicación de la IA en la industria siderúrgica:
Análisis predictivo
El análisis de los datos de los sensores de los equipos permite predecir su estado. Tata Steel ha implementado un sistema basado en IA que predice la vida útil de equipos críticos. Esto ha permitido a la empresa reducir el tiempo de inactividad en un 20 % y los costes de mantenimiento en un 15 %.
Control de calidad de productos
La visión artificial se utiliza para detectar automáticamente defectos y defectos superficiales en productos terminados o semiterminados. Esta tecnología ha permitido a Voestalpine reducir el número de defectos en productos terminados en más de un 20 %.
Garantizar la seguridad del personal
Los sistemas de visión artificial supervisan el cumplimiento de las normas de seguridad (uso de equipos de protección, movimiento de personas y equipos). Esto ayuda a prevenir accidentes e incidentes laborales, así como a analizar el comportamiento del personal.
Optimización de procesos
El análisis de big data se utiliza para optimizar las operaciones, mejorar la calidad y reducir costos. La siderúrgica surcoreana POSCO utilizó IA para aumentar la eficiencia de producción en un 5%, reducir el consumo de energía en un 10% y mejorar el rendimiento de la producción de acero laminado en caliente en un 3%.
Robótica bajo control de IA
El control de robots mediante IA permite reducir costes y aumentar significativamente la productividad. JFE Steel, uno de los mayores fabricantes de acero de Japón, ha implementado un sistema robótico para el rectificado automático de pequeños tubos sin costura en su planta de Chita Works. El robot determina de forma independiente la posición de la pieza, detecta defectos y optimiza los movimientos, lo que ha aumentado la velocidad de procesamiento en un 60 % en comparación con los métodos tradicionales.
Gemelos digitales
El modelo virtual del sistema físico se sincroniza con datos en tiempo real, lo que permite el modelado del comportamiento, la predicción de fallos y la optimización de procesos mediante análisis. Esta tecnología se ha utilizado con éxito desde hace tiempo en numerosas empresas siderúrgicas.
ArcelorMittal ha implantado la tecnología de gemelo digital en varias plantas europeas, consiguiendo una reducción del 12% en el consumo energético, un aumento del 8% en la productividad y una reducción del 30% en los tiempos de parada no planificados.
Desarrollo de nuevos materiales
El uso de IA reduce significativamente el tiempo y los costes de I+D. Esto ha permitido a ArcelorMittal reducir el tiempo de desarrollo de ciertos grados de acero para automoción de 3 a 5 años a menos de 1 año.
Optimización de procesos de negocio
La IA puede ayudar a gestionar el marketing, la logística, el almacenamiento y el flujo de documentos. Esto permite automatizar procesos, reducir el error humano y recortar costes.
La empresa siderúrgica brasileña Gerdau implementó un sistema de previsión de demanda basado en IA, que aumentó la precisión de las previsiones en un 10% y redujo los costos de almacenamiento de inventario.
Aumentar la productividad laboral y la eficiencia energética, así como reducir costos, tiempos de inactividad y defectos mediante el uso generalizado de la IA, es clave para reducir costos y aumentar la competitividad. Esto es lo que buscan todas las empresas siderúrgicas.
Tata Steel, ArcelorMittal, POSCO y Baosteel pueden considerarse líderes mundiales entre los productores de acero en términos de implementación de IA en la producción y las operaciones.
La “Oscuridad” de Baosteel
En términos del potencial y las capacidades de las últimas tecnologías, la solución ideal para la economía de una empresa siderúrgica no consiste tanto en transferir proyectos y procesos individuales a la IA, sino en construir todo el ciclo de producción sobre esta base.
Las fábricas «oscuras» son empresas que pueden operar casi en su totalidad sin personal y no requieren iluminación en sus talleres. Este concepto de producción implica la automatización total o casi total de todas las operaciones, el funcionamiento ininterrumpido, la mínima participación de los empleados y el uso generalizado de diversas tecnologías de IA.
Es difícil imaginar algo así en la metalurgia. Sin embargo, el ingenio chino en automatización de la producción también ha llegado a este ámbito, creando una fábrica «inteligente» totalmente automatizada con mínima intervención humana.
Baosteel, parte del Grupo Baowu, lanzó la producción totalmente automatizada en una acería de Shanghái en 2019. La instalación consiste en una línea de producción de acero laminado en frío. La producción se basa en equipos totalmente automatizados, tecnologías de inteligencia artificial, robots industriales e Internet de las Cosas. Las grúas puente, por ejemplo, son completamente autónomas: localizan y mueven las bobinas de forma independiente.
El control humano consiste en un pequeño grupo de operadores que monitorean pantallas con datos en tiempo real, pero prácticamente no se necesita personal para atender directamente la producción. La IA ha reducido la necesidad de intervención humana de cada tres minutos a una cada media hora.
Los resultados de la fábrica “oscura” de Baosteel son impresionantes:
una reducción del 30% en las emisiones por tonelada de acero;
un aumento del 30% en la productividad;
un aumento del 20% en la capacidad de producción;
una reducción del 15% en el consumo de energía por tonelada de acero;
Una reducción del 10% en los costos de procesamiento.
Hay otros ejemplos:
Planta digital de Tata Steel. La planta de Kalinganagar (India) se construyó desde cero. Opera una única plataforma de gestión de datos que integra información desde la extracción del mineral hasta su envío. La planta utiliza inteligencia artificial (más de 260 algoritmos para la toma de decisiones en tiempo real) para planificar la composición de la carga y los modos de funcionamiento del horno, analizar los parámetros de calentamiento y consumo energético, controlar la calidad mediante visión artificial y realizar mantenimiento predictivo.
Alto horno inteligente de POSCO. La inteligencia artificial analiza el vídeo de las cámaras, las lecturas de temperatura y la composición de la carga en tiempo real, ajustando automáticamente el suministro de combustible y el alto horno. La productividad diaria del horno ha aumentado en 240 toneladas de arrabio, mientras que el consumo de combustible ha disminuido.
Molino Inteligente en Big River Steel (parte de US Steel). Uno de los primeros complejos siderúrgicos inteligentes del mundo, donde la inteligencia artificial se integra directamente en el proceso tecnológico, se inauguró en la planta de Ossyol (Arkansas, EE. UU.). La función principal la desempeña una plataforma de IA que recibe datos en tiempo real de 50 000 sensores que recopilan información sobre los parámetros del equipo, el proceso de fundición del acero, la temperatura, la presión, la composición y el consumo energético. El sistema determina los parámetros óptimos de producción, optimiza el consumo de energía y materia prima, y predice averías en el equipo. Aquí se implementa el concepto de Molino Inteligente: la inteligencia artificial aprende continuamente de los datos de producción y aplica el conocimiento adquirido para mejorar la eficiencia y la calidad del producto.
Realidades de la IA en Ucrania
Aunque la metalurgia ucraniana se encuentra en las primeras etapas de la implementación de inteligencia artificial en los procesos de producción, esto ya es una señal importante: las empresas ucranianas están buscando formas de atraer las últimas tecnologías a pesar del hecho de que la guerra ya dura cuatro años y hay una escasez catastrófica de inversiones.
Entre los proyectos que implican el uso de inteligencia artificial en las empresas del Grupo Metinvest, se pueden destacar los siguientes:
Control de calidad con IA en Zaporizhzhya. El Grupo Metinvest ha implementado el sistema de IA ForgeCheck en la empresa. La visión artificial analiza imágenes y detecta defectos en las losas. El impacto económico alcanza los 250.000 dólares anuales.
Automatización y procesos inteligentes. Metinvest utiliza activamente la IA en las siguientes áreas:
Implementación de más de 500 soluciones basadas en diversas tecnologías de automatización inteligente, que permitieron automatizar aproximadamente 200.000 horas de trabajo.
Sistema de procesamiento inteligente de documentos myOCR (ahorra aproximadamente 20.000 horas de trabajo al año).
Sistema de visión artificial SPAIS (integrado en la videovigilancia industrial) para detectar infracciones de seguridad y supervisar equipos. Detecta empleados en zonas peligrosas o sin equipo de protección individual (EPI) y ayuda a localizar daños en zonas de difícil acceso en las instalaciones de producción mediante el análisis de vídeo de drones.
Interpipe utiliza mantenimiento predictivo de equipos, control automatizado de calidad de productos, algoritmos de IA para la gestión de inventario, gemelos digitales, modelos de pronóstico de costos de materiales y aprendizaje automático en la gestión de documentos en sus procesos de producción y gestión de la producción.
Ferrexpo se centra activamente en la automatización de la producción y la electrificación del transporte en canteras. La empresa utiliza plataformas de perforación semiautónomas e inició la operación industrial de camiones volquete no tripulados incluso antes del inicio de la guerra. Estas tecnologías incluyen elementos de optimización de rutas y comportamiento de equipos mediante IA. Ferrexpo se convirtió en la primera empresa europea en introducir camiones volquete autónomos en la minería a cielo abierto.
Las empresas siderúrgicas ucranianas se centran más en la visión artificial, el aprendizaje automático, el Internet industrial, la automatización y la digitalización de la producción que en las tecnologías de inteligencia artificial clásicas, como las redes neuronales o la inteligencia artificial generativa.
La implementación a gran escala de la IA forma parte de la estrategia a largo plazo de las empresas mineras y siderúrgicas ucranianas. Es evidente que la IA será un elemento clave de la metalurgia verde del futuro.
«La metalurgia ocupa un lugar destacado en la agenda verde. Las tecnologías de la industria siderúrgica se han desarrollado durante mucho tiempo, y ahora es imposible lograr un avance significativo. El sistema solo puede mejorarse gradualmente, y aquí es donde entran en juego la digitalización y la IA. Esto es lo que puede hacer que la industria no solo sea más respetuosa con el medio ambiente, sino también más eficiente y competitiva», afirmó Yuriy Ryzhenkov, director ejecutivo de Metinvest.
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