La inteligencia artificial ya asume en la siderurgia china tareas de vigilancia, predicción y cálculo que durante décadas dependieron de la experiencia de los operarios, aunque las decisiones clave siguen en manos humanas.
Así ocurre en NISCO, que desarrolla estas tecnologías junto a la tecnológica Huawei. Una plancha de acero al rojo vivo avanza sobre una sucesión de rodillos en una de las naves del enorme complejo de la siderúrgica Nanjing Iron & Steel (NISCO), en la ciudad oriental china de Nanjing (sureste). Incluso desde una planta superior, el paso del metal desprende una oleada de calor que golpea la cara mientras chorros de agua lo enfrían y levantan nubes de vapor.
En un centro de control situado en otro punto del enorme complejo, la imagen cambia: operarios con uniforme azul trabajan frente a decenas de pantallas, cámaras y alertas en salas desde las que la empresa asegura poder seguir de forma integrada la producción.
Del ojo del operario al modelo de IA
En el alto horno, NISCO ha instalado miles de sensores y dispositivos para seguir parámetros como temperatura, presión o composición de los materiales.
«Podemos predecirlo con dos horas de antelación» y con una precisión superior al 90 %, explicó Liu Yonghui, director del Centro Digital-Inteligente de la División de Siderurgia de NISCO, sobre un modelo que anticipa la evolución de la temperatura y del contenido de silicio del arrabio.
Liu, que trabajó durante años en un alto horno antes de pasar a funciones de digitalización, recordó que anteriormente buena parte del proceso dependía de la experiencia acumulada por los trabajadores.
Ahora, los sistemas evalúan el «estado de salud» del horno, detectan anomalías y generan avisos para que los operarios actúen antes de que un problema se agrave.
Una lógica similar se aplica en la laminación, donde modelos alimentados con datos históricos y conocimiento experto recomiendan fuerza, número de pasadas o velocidad.
95 % de precisión
En el control de calidad, NISCO asegura que un sistema automatizado de análisis metalográfico apoyado en IA supera el 95 % de precisión y ha reducido de unos diez minutos a entre tres y cinco el tiempo necesario para examinar una muestra. La seguridad es uno de los argumentos para acelerar esa transformación.
Según el Ministerio de Gestión de Emergencias, la industria metalúrgica china registró en 2024 un total de 78 accidentes de seguridad laboral y 95 muertos, sin incluir incendios ni accidentes relacionados con equipos especiales o gas.
Cifras que, si bien redujeron el número de accidentes un 6 % respecto a 2023, apuntan un aumento del 1,1 % en el número de fallecimientos.
Los análisis oficiales identificaron entre los principales riesgos las lesiones mecánicas, golpes, intoxicaciones y quemaduras, y recomendaron ampliar la automatización y las operaciones inteligentes sin operarios.
Múltiples modelos
NISCO asegura haber invertido más de 5.000 millones de yuanes (749 millones de dólares) en transformación digital.
Buena parte de esas herramientas se articula en torno a ‘YuanYe’, una arquitectura de inteligencia artificial para la industria siderúrgica que combina distintos modelos especializados con modelos basados en principios físicos y de proceso, en lugar de recurrir a un único sistema para toda la fábrica.
Huawei trabaja con NISCO desde 2019, inicialmente en digitalización y, desde 2024, también en aplicaciones de IA.
La tecnológica aporta infraestructura de computación, plataformas, herramientas y arquitectura de datos, mientras que numerosas aplicaciones específicas son desarrolladas por NISCO y otros socios.
Cheng Yongfu, experto de soluciones para acero de Huawei, distingue entre la automatización, que ejecuta tareas anteriormente manuales, y la IA, utilizada sobre todo para decisiones, planificación y optimización.
A su juicio, pretender que un único modelo resuelva todos los problemas de una acería «no es realista», por la variedad de procesos y la «elevada fiabilidad» que requiere un entorno industrial.
Humanos en pasos clave
Pese al avance de la automatización, NISCO insiste en que las decisiones fundamentales continúan correspondiendo a personas. «En pasos clave todavía necesitamos que sean las personas quienes tomen las decisiones», afirmó Li Jinyan, director del Instituto de Investigación de IA de NISCO. «No se trata de sustituir» al trabajador, agregó Li, sino de emplear la IA como apoyo para aumentar la eficiencia y liberar a los empleados de tareas «peligrosas y repetitivas».
Preguntado por EFE sobre cómo podrían ser estas fábricas dentro de diez o veinte años, Cheng evitó hacer una predicción cerrada, pero apuntó tres direcciones: alejar a trabajadores de entornos peligrosos, combinar décadas de experiencia industrial con nuevas herramientas y elevar la calidad de los productos.
La IA, señaló a EFE, puede hacer que los trabajadores sean «más capaces» al unir ese conocimiento acumulado con modelos capaces de analizar más variables y proponer soluciones. EFE
