Soluciones digitales para el acero galvanizado y recocido que aumentan la eficiencia de producción

En las líneas de procesamiento de acero, los retos asociados a las propiedades de los materiales dependen en gran medida de los requisitos del cliente para el producto final. Algunos productores de acero especializados en productos de alta calidad, como el acero de alta resistencia, desean reducir los índices de degradación de estos productos en función de las propiedades de los materiales. Otras empresas se centran en aumentar el rendimiento de su línea para explotar mejor el potencial de su planta, lo que simultáneamente les permite conseguir un mayor volumen de pedidos. En el pasado, un aspecto importante que había que tener en cuenta era cómo ahorrar costes energéticos, algo que hoy en día es cada vez más importante. Un concepto clave que SMS ha desarrollado es su paquete digital, Material Properties Suite, que ofrece un conjunto de aplicaciones para que los fabricantes puedan responder más eficazmente a las cuestiones relacionadas con las propiedades de los materiales.

Formado por varios componentes, el paquete Material Properties Suite está diseñado para ayudar a los metalúrgicos e ingenieros de procesos a optimizar el proceso de fabricación de acero galvanizado o recocido. Un elemento central de este producto es el modelo basado en datos, que puede predecir las propiedades de los materiales para que los productores puedan responder a las desviaciones en el proceso anterior influyendo en los procesos posteriores. La conexión preferente entre las distintas aplicaciones y el proceso es la DataFactory de SMS.

En el paquete de propiedades de los materiales no sólo se utilizan los datos de la línea de recocido o galvanizado, sino también los de las líneas de producción anteriores. También se incluyen los resultados del laboratorio de ensayos mecánicos. SMS DataFactory recopila los datos y los transforma en el formato necesario para las aplicaciones digitales.

En el cambiante mundo de la fabricación actual, disponer de información de forma inmediata es fundamental para impulsar procesos rápidos de toma de decisiones, lo que a su vez garantiza un éxito empresarial duradero. Material Properties Reporter ofrece indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas de los resultados de los ensayos mecánicos de laboratorio para las bobinas producidas.

Los informes creados se presentan como una instantánea de una página del proceso de fabricación del acero e ilustran su rendimiento con respecto a las métricas clave. Los informes representan una fuente clave para identificar el potencial de mejora y ayudan al personal encargado a tomar las decisiones pertinentes.

El componente central de Material Properties Suite es el modelo de predicción. Principalmente, se trata de un modelo basado en grandes cantidades de datos de proceso que se registran durante varios procesos de producción continua, que se ejecutan en serie. En los resultados presentados aquí, se utilizaron más de 20.000 bobinas producidas en dos instalaciones de producción diferentes para entrenar dos instancias del modelo. Además, la incorporación de conocimientos metalúrgicos a las tecnologías de aprendizaje automático garantiza la mejora de la calidad y la explicabilidad de los modelos.

Para una amplia gama de materiales con un límite elástico en el rango de 200 a 700 MPa, se alcanzó un error absoluto medio de entre 10 y 15 MPa para cada material.

La validación de los resultados del modelo se realizó mediante gráficos de dependencia parcial y gráficos de efectos locales acumulados. Un gráfico de dependencia parcial indica la relación entre una variable de entrada y la predicción. Los efectos locales acumulados describen cómo influyen localmente las características en la predicción de un modelo de aprendizaje automático. El resultado se verificó con conocimientos metalúrgicos.

La forma estándar de determinar las propiedades mecánicas de una bobina es realizar un ensayo destructivo. Las muestras se analizan en el laboratorio. Los resultados suelen guardarse en el sistema de gestión del laboratorio y pueden compartirse con otros sistemas de gestión relacionados con el proceso de fabricación. Combinados con los datos de proceso de las distintas unidades de producción de una fábrica o ruta metalúrgica, constituyen la base del Simulador de Propiedades de Materiales, donde el modelo basado en datos realiza simulaciones utilizando los datos de entrada. Como resultado, el modelo es capaz de determinar propiedades mecánicas como la resistencia a la tracción o el límite elástico.

El Simulador de Propiedades de Materiales permite al usuario interactuar fácilmente con el modelo. La interfaz web ofrece distintas opciones de filtrado y permite manipular los parámetros de proceso pertinentes. Ofrece al usuario la posibilidad de simular el efecto de uno o varios cambios en los parámetros del proceso sobre las propiedades mecánicas en un entorno que no afecta a la producción en curso.

Una vez que está claro cómo influyen determinados parámetros del proceso en las propiedades del material, los procesos están listos para ser optimizados. Material Properties Optimizer ayuda a encontrar los valores adecuados para los parámetros clave del proceso. Utilizando el modelo basado en datos, se sugieren uno o varios conjuntos de parámetros que conseguirán el mejor rendimiento posible. Antes de realizar el cálculo, el usuario puede definir qué parámetro o parámetros del proceso deben mejorarse. Además, existe una opción que permite aplicar restricciones al modelo. Tras establecer las condiciones de contorno, el modelo se activa y, en cuanto los resultados están listos, se muestran al usuario. En este punto, es importante mencionar que el modelo no sólo proporciona un resultado, sino un conjunto de resultados. En función de la estrategia de producción final, el modelo puede recomendar una única solución óptima.

Una estrategia para aumentar el rendimiento de la línea de proceso manteniendo la calidad del producto dentro de las especificaciones es aumentar la velocidad del proceso. En consecuencia, el tiempo de permanencia de la banda en el horno es menor que si el proceso se realizara a una velocidad inferior. Como resultado, la temperatura de remojo de la banda se mantiene por debajo del valor original cuando las temperaturas de la zona del horno son las mismas.

Gracias al modelo implementado en Material Properties Suite, los ingenieros de proceso pueden determinar el equilibrio adecuado entre velocidad de proceso/temperatura de recocido, teniendo en cuenta las propiedades mecánicas requeridas de los productos.

La idea de predecir la calidad de un producto utilizando los datos del proceso para conseguirlo es un concepto que se emplea en muchos sectores industriales. Para los productores de acero, es crucial predecir los parámetros de calidad del acero, ya que el enfoque de los modernos departamentos de calidad de fabricación ha pasado de métodos reactivos a proactivos en la última década. Un producto clave desarrollado por SMS es la Suite de Propiedades de Materiales, que comienza con las propiedades mecánicas (límite elástico, resistencia a la tracción). De cara al futuro, merece la pena considerar la ampliación de este concepto para incluir otros parámetros relevantes para la calidad. Los componentes de la Suite de Propiedades de los Materiales que aquí se presentan forman parte de la familia de productos del Horno Inteligente y pueden ampliarse con componentes de hardware, con lo que la solución será aún más valiosa para los fabricantes de acero, por ejemplo, proporcionando mediciones en línea a lo largo de la longitud de la bobina.

El objetivo de Material Properties Suite es reducir el número de degradaciones de producto y aumentar la productividad, reducir los costes energéticos y mejorar la homogeneidad del material. SMS aúna conocimientos metalúrgicos y ciencia de datos para ayudar a los fabricantes de acero a alcanzar sus objetivos individuales.