El proyecto, que integra machine learning y se enmarca en las iniciativas de Industria 4.0, se centra en la sustentabilidad al ser capaz de predecir la cantidad de emisiones hacia el entorno.
“Este es un proyecto centrado en la sostenibilidad operativa, cuyo objetivo es operar con un mejor rendimiento medioambiental, maximizando la productividad". Así define el Gerente de Automatización y Control de Ternium Brasil, Flavio Silva, el proyecto de Machine Learning enfocado a promover la reducción de emisiones en la chimenea de sinter.
El trabajo se enmarca en la llamada Industria 4.0 y funciona prediciendo, con 30 minutos de antelación, cuál será el resultado de la media horaria de las emisiones de partículas en la chimenea de sinterización primaria.
De este modo, el operador puede anticiparse y recibir directrices para reducir o aumentar la producción con el fin de garantizar un control medioambiental adecuado de las emisiones. Según la licencia ambiental de Ternium Brasil, las emisiones de material particulado no pueden superar el límite de 50mg/Nm³. Para Cristiane Galiazzi, coordinadora de operaciones de sinter, "las directrices que se están introduciendo en el modelo ayudan al operador a tomar decisiones en busca de una mayor eficiencia operativa y medioambiental”.
Fernando Monti, Gerente de Nuevas Tecnologías de Automatización de Ternium México y quien participó en el proceso, detalló el proyecto: "Es como un instrumento adicional que te dice: 'Mira, en los próximos 30 minutos tus emisiones estarán en este nivel, si es un nivel que está por encima del límite, puedes reducir la producción. Si está muy por debajo del límite, puede producir más".
Monti considera el proyecto como un complemento del Precipitador Electrostático de Sinterización, que contribuye aún más al control de las emisiones. "Es un proyecto multidisciplinar, multinacional y multiempresa, en el que participa personal propio de Ternium y de otras empresas. La diversidad del equipo de trabajo enriqueció el desarrollo del proyecto", afirma Alejandro Zambrano, coordinador de Ciencia de Datos de Nuevas Tecnologías de Automatización.
Operadores en la sala de control y monitoreo de los indicadores.
“Es un proyecto que tiene como gran marco el medio ambiente, pero que también tiene influencia en la productividad", refuerza Flavio.
En el proyecto también participaron Giuleano Gonçalves, Leticia Piccin y Americo Almeida, de Automatización de Brasil; Rafael Okamota y Juan Yannaduoni, de Medio Ambiente; y Gustavo Rosa, de la Operación de Plantas de Sinterización.
¿Cómo funciona?
El proyecto prevé en 30 minutos la media horaria de las emisiones, que no pueden ser superiores a 50mg/Nm³, según la norma establecida en la licencia medioambiental de Ternium.
Por ejemplo: a las 16:30, el modelo predice un promedio horario de emisiones para las 17:00. Si la media está por encima del límite, el operador recibe las directrices necesarias para aplicar medidas de reducción inmediatas. Si la emisión media está dentro del límite, el operador evalúa la posibilidad de aumentar la producción.
Para Pamela Reis, Gerente de Medio Ambiente de Ternium Brasil, este es un proyecto pionero e innovador que ha llegado para contribuir aún más al control ambiental de las operaciones de la empresa.
"Estoy muy orgullosa de lo que se está construyendo con todos los equipos, estamos cambiando la cultura y avanzando en el rendimiento medioambiental a una velocidad increíble. Con este proyecto estamos demostrando que el valor del cuidado del medio ambiente es lo que garantiza una operación segura y sostenible", concluyó.