La IA empresarial ofrece soluciones para la interrupción de la industria del acero

Con los avances en la tecnología impulsados ​​por la inteligencia artificial (IA) y la creación de lagos de datos, las organizaciones están comenzando a reconocer su valor para la producción industrial.

La IA empresarial se puede integrar en modelos comerciales fundamentales para aumentar la toma de decisiones. Se centra en los resultados en lugar de en la tecnología en sí, lo que permite a una organización convertir los datos en conocimientos valiosos para crear valor continuo para el cliente.

La industria del metal, una de las más antiguas de la civilización humana, ha sido la columna vertebral del crecimiento industrial moderno. El acero es el metal más utilizado en la actualidad, y el hierro, el cuarto elemento más común en la corteza terrestre, es su componente clave.

Según la Asociación Worldsteel, la producción mundial de acero bruto aumentó de 189 millones de toneladas métricas en 1950 a 1.800 millones de toneladas en 2018. El rápido crecimiento en las últimas dos décadas provino del exceso de capacidad producida en China, que aporta casi el 50 por ciento de la producción mundial de acero. . El desajuste ha causado importantes interrupciones en la industria, especialmente en el mundo occidental, ya que los fabricantes chinos comenzaron a exportar su exceso de inventario a precios bajos.

Si bien es probable que este desequilibrio continúe, las empresas están trabajando para mejorar la eficiencia mediante la modernización de sus tecnologías de producción de hierro y acero. En el proceso, han reducido gradualmente la dependencia del trabajo humano, a favor de la automatización.

Una planta siderúrgica moderna emplea mucha menos mano de obra que hace 25 años. Durante un período en el que la producción mundial de acero creció dos veces y media, la industria eliminó a más de 1,5 millones de trabajadores.

La cadena de suministro de acero contiene algunos elementos únicos que son fundamentales para la industria:

• Una cadena de suministro entrante de múltiples fuentes. Las minas generan un flujo continuo de materias primas. Sin embargo, el mineral de hierro se presenta en una variedad de formas y calidades que a menudo requieren un procesamiento adicional antes de pasar al procesamiento del producto final. Esto puede resultar en varios grados de acero que no están necesariamente vinculados a las demandas específicas de los clientes.
• Producción sensible a fallas. El proceso de fabricación de hierro y acero requiere un flujo ininterrumpido de materiales entre las etapas de producción, incluido el alto horno, el horno de oxígeno básico, la máquina de colada continua y la laminadora. Apagar y reiniciar una operación determinada durante el proceso de fabricación de acero puede resultar costoso. Por lo tanto, la producción y el flujo de inventario deben equilibrarse para evitar el costo de recalentamiento, minimizar los cambios y eliminar la acumulación no deseada de inventarios de trabajo en progreso.
• Una compleja red de distribución y almacenamiento de productos terminados. El almacenamiento, el seguimiento y la distribución son vulnerables a las ineficiencias debido a la variedad de grados, peso y tamaño de los productos finales. Además, existen limitaciones para el uso de tecnologías de seguimiento para la industria del acero, como las etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID) que interfieren con las propiedades físicas del acero.
• Múltiples canales de venta. Tradicionalmente, las empresas siderúrgicas se han basado en una variedad de canales de ventas indirectos, como distribuidores, agencias y centros de servicio, todos dirigidos a los mismos mercados. Los fabricantes de equipos originales (OEM) de acero tienen un control limitado en el mercado, con una visibilidad mínima de los requisitos del consumidor final. Además, los canales indirectos ralentizan el proceso de venta debido a los múltiples apretones de manos y la acumulación de gastos generales, como las comisiones de las agencias. Con el advenimiento de la venta por Internet y los canales de venta directa, los mercados electrónicos y las subastas electrónicas se han convertido en un medio popular para mejorar la transparencia, acortar los ciclos de ventas y reducir los gastos generales. Al mismo tiempo, las plataformas del mercado electrónico han brindado a los clientes un acceso rápido a los datos del mercado y cotizaciones competitivas para requisitos de grado específicos. Esto ha resultado en una proliferación de grados de acero, el 75 por ciento de los cuales se han desarrollado en los últimos 20 años. Cumplir con los requisitos de los clientes con el ciclo de cumplimiento de pedidos más corto y el precio más competitivo se han convertido en claves para el proceso de venta.
• Un mercado volátil y mercantilizado. En la cadena de suministro de acero, tanto las materias primas como el producto terminado se comercializan. Por lo tanto, la empresa está expuesta a la volatilidad de los precios tanto en los puntos de oferta como de demanda, lo que resulta en una disminución de la rentabilidad.

Las empresas están generando grandes volúmenes de datos a diario y están creciendo exponencialmente. Los datos vienen en formas estructuradas y no estructuradas. A medida que las tecnologías digitales, de almacenamiento y de computación en memoria se vuelven confiables y asequibles, muchas empresas del metal las utilizan para desarrollar análisis avanzados y obtener información sobre los procesos. Sin embargo, hasta ahora, la mayoría de esos esfuerzos han carecido de una visión de toda la organización en forma de estrategias integradas de la cadena de suministro. La industria del acero tiene un margen significativo para beneficiarse de la mejora de su destreza digital.

Un gemelo digital es la réplica virtual de los procesos físicos de la cadena de suministro y la columna vertebral de la integración ciberfísica. Asegura la transmisión fluida de datos entre mundos digitales y entidades físicas. Para habilitar la IA empresarial, los siguientes atributos de los gemelos digitales son necesarios:

• Una plataforma de comercio ecosistémico para el intercambio de información con todos los socios comerciales internos y externos, a través de software disponible comercialmente.
• Plataforma de escucha y suscripción a información, para capturar información más allá de los límites del control directo.
• Conectividad de equipos físicos y captura de eventos a través de dispositivos de Internet de las cosas (IoT). El gemelo digital garantiza la recopilación de datos continua y en tiempo real en varios nodos de la cadena de suministro, como el almacenamiento de mineral (por mineros, proveedores y operadores de embarcaciones), producción (por horno de coque, planta de sinterización, alto horno, fundición y molino), producto almacenamiento y distribución (por astilleros y transportistas de carga) y canales de venta (incluidos mercados electrónicos, centros de servicio y distribuidores).

Un lago de big data es el único lugar de almacenamiento para todos los datos empresariales en su formato nativo. Se puede usar para una variedad de propósitos, como el análisis avanzado impulsado por la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Para las empresas siderúrgicas, un lago de big data puede almacenar datos comerciales no relacionados de varios nodos de la cadena de suministro, incluidos pozos, patios, altos hornos, fundiciones y molinos, en formatos sin procesar. Los macrodatos se pueden utilizar para obtener información valiosa en las siguientes áreas:

• Inteligencia de mercado, compuesto por información sobre macroeconomía, políticas monetarias, aranceles, bolsas de metales, fluctuaciones de los precios de las materias primas, información de la competencia y situaciones geopolíticas.
• Datos de acería, proporcionando detalles de la capacidad y las operaciones en varias etapas, como la fabricación de hierro y acero, la gestión de los patios y el transporte.
• Datos del plan empresarial, incluidos los planes de producción y envío.
• Datos del ecosistema de socios, generado por partes interesadas externas como clientes, agencias, centros de servicio, mineros, transitarios y operadores de embarcaciones. El ecosistema de socios debe proporcionar acceso a los datos en una red comercial multiempresarial (como una plataforma de comercio del ecosistema) de organizaciones externas con las que las empresas siderúrgicas hacen negocios.

La IA empresarial comprende las siguientes funciones:

• Detección de eventos en varias etapas de la cadena de suministro de acero. Antes de llegar a la puerta del consumidor, un producto de acero debe pasar por un ciclo de vida de fabricación completo. A medida que el mineral de hierro a granel se convierte en productos de acero discretos, las materias primas se mueven a través de múltiples equipos y pasos de proceso. Cualquier interrupción o cambio en cualquier parte de la cadena de suministro tendrá un impacto importante en otras fases de la producción. Un gemelo digital, con atributos asociados como IoT, reconocerá inmediatamente los cambios y recopilará los datos para su posterior análisis.
• Analizar eventos y determinar su impacto en los indicadores clave de rendimiento (KPI) en diferentes horizontes temporales. Una vez que se recopilan los datos del evento, se activa una plataforma analítica avanzada para identificar posibles influencias en las actividades planificadas. Este paso crea numerosos escenarios hipotéticos en una fracción de segundo, lo que permite comparar los resultados de posibles cambios en toda la red de suministro. La evaluación puede determinar los impactos en varios KPI dentro del horizonte de planificación.
• Recomendar soluciones alternativas. Si bien la recopilación y el análisis de datos son esenciales, el valor real de la IA empresarial radica en su capacidad para analizar el alcance total de los impactos y proporcionar recomendaciones asociadas. Si el impacto está más allá del umbral de ciertos KPI, las reglas comerciales y las lecciones de la experiencia cognitiva previa pueden ayudar a la IA empresarial a recomendar soluciones que brinden los resultados comerciales deseados. Dichas recomendaciones deben considerar las influencias a lo largo de la red de la cadena de suministro y recomendar planes óptimos.
• Optimización de resultados a través del aprendizaje cognitivo continuo. Un lago de big data proporciona información a través de la ciencia de datos. La IA empresarial, a su vez, utiliza la información para permitir la optimización continua de los resultados. Un lago de big data es una masa de información no relacionada que tomaría toda la vida de un ser humano para comprender. Sin una estructura, esta información no se puede utilizar con fines comerciales. Las técnicas de ciencia de datos pueden filtrar datos no estructurados dentro de dimensiones comerciales específicas, como el marco de tiempo, la geografía y el producto, y descubrir conexiones ocultas para permitir el autoaprendizaje continuo.

La IA empresarial impulsa la confiabilidad, la eficiencia y la productividad en la industria del acero a través de la reducción del trabajo manual, reemplazándolo con conectividad de máquina a máquina y análisis prescriptivo. Puede detectar elementos como el conocimiento del mercado, la volatilidad de la demanda y las interrupciones en la producción y el suministro. El uso industrial de tecnologías de inteligencia artificial, junto con las inversiones en lagos de big data y gemelos digitales, promete transformar las empresas siderúrgicas en operaciones más rentables y con mayor capacidad de respuesta. Una visión pragmática de la IA empresarial puede aumentar drásticamente la eficiencia de la cadena de suministro de acero, lo que reduce los costos de mantenimiento de inventario y acorta el tiempo de comercialización en el mercado volátil del acero.

Hiranmay Sarkar es socio gerente de la práctica de integración de servicios y consultoría de Tata Consultancy Services (TCS).