Conocer los aspectos claves de la transformación digital, para facilitar la implementación de tecnologías y sistemas que optimizan los procesos de la industria siderúrgica.
Temario:
Introducción: Impacto de la Digitalización en la Siderurgia. Evolución histórica y transformación actual. Beneficios clave:
eficiencia, sostenibilidad, competitividad.
Generalidades de los Sistemas de Control Típicos: Controladores Lógicos Programables (PLCs). Sistemas de Control
Distribuido (DCS). Sistemas SCADA para Supervisión y control remoto. PLCs de Seguridad. Datos de Piso de Planta para niveles
superiores.
Redes de Comunicación Industriales: Evolución de las redes industriales. Clasificación según funcionalidad. Protocolos
más usados. Ethernet Industrial. Estándares e integración. Velocidad y fiabilidad. Comunicación en tiempo real en la
automatización. Redes con equipos móviles.
Datos en Tiempo Real para la Gestión y Optimización de la Producción: Captura y Análisis de Datos. Uso de Trendings.
Gestión de Alarmas y Eventos (métricas). Sistemas de Interrupciones. Libro de Novedades. Medición y optimización de
consumos. Gestión en línea de la Producción. Control de stock y WMS. Sistemas de Soporte para toma de Decisiones.
Aplicaciones para Aseguramiento de Calidad: Sistemas de Trazabilidad. Conversión de dominio temporal a longitud.
Automatización del Control de Calidad: Sistemas Expertos. Inspección automática de Defectos. Registros de calidad de
Producto. Tecnologías RFID y códigos de barras. Gestión de Equipos de Medición.
Modelos para Control de Procesos Físicos y Estadísticos: Control por Modelos Físicos. Modelos Estadísticos. Análisis de
datos para predicción y optimización. Ejemplos prácticos de Alto Horno Experto, Modelos de Colada Continua, Control de Arco
de EAF, Modelos de Laminación, Modelos de Horno de Recalentamiento, CIPP, SPC.
Generalidades de la Digitalización en la Siderurgia: Concepto de Industria 4.0. Automatización avanzada, Big Data, IoT, e IA.
Reducción de costos, mejora de calidad, flexibilidad en la producción. Gestión del Cambio y Formación de Personal. Desafíos
en la adopción de nuevas tecnologías.
Tecnologías Clave de la Industria 4.0: Internet de las Cosas (IoT). Definición y Aplicaciones. Sensores y Dispositivos IoT.
Monitoreo de equipos, mantenimiento predictivo, optimización de recursos. Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning.
Definición y Aplicaciones. Control de calidad automatizado. Optimización de Procesos mediante Machine Learning. Big Data
y Analítics. Definición y Aplicaciones. Recolección y gestión de datos. Análisis predictivo. Herramientas de visualización.
Robótica y Automatización Avanzada. Definición y Beneficios. Tipos de robots industriales. Integración de sistemas
automatizados. Mejora de seguridad y eficiencia operativa. Ciberseguridad. Segmentación de redes, firewalls, sistemas de
detección de intrusiones. Tipos de ataques cibernéticos y vulnerabilidades. Seguridad (gobernance). Encriptación.
Digitalización para Mejora de la Seguridad y el Medio Ambiente: Reducción del riesgo mediante Operación Remota.
Utilización de Robots en la Siderurgia. Uso de Analitycs para detectar condiciones anómalas. Termografía. Monitoreo de
Emisiones mediante Computer Vision. Predicción de impactos ambientales por evolución de variables. Dashboards de
Proceso/KPIs.