La inteligencia artificial y su aplicación al ámbito industrial es una realidad que ya está presente en nuestro entorno. El aprendizaje automático (Machine Learning) se basa en el uso de algoritmos para analizar los datos y aprender de ellos en base a ejemplos, y las técnicas asociadas al Deep Learning nos permiten implementar ese aprendizaje automático.

Una de las aplicaciones prácticas del Deep Learning se puede ver en la planta que ArcelorMittal tiene en Sestao formando parte del sistema SCOT. El sistema proporciona en tiempo real la información del parque relativa a la cantidad de chatarra disponible, tipo de chatarra y su localización sobre un mapa de detalle del parque. El desarrollo del sistema SCOT ha sido liderado por ArcelorMittal Basque Country Research Centre.

Cuando la chatarra entra en las instalaciones de una acería, ésta se distribuye en el interior del parque de chatarra, después de un proceso de preselección. El objetivo de esta fase es, por una parte, la eliminación de todos los elementos extraños (metales no férricos, plásticos, tierras, etc.); y por otra, la clasificación dependiendo de su calidad.

El tipo de chatarra y cantidad de cada una son fundamentales para la optimización del proceso de fusión de cada colada. El contenido de otros metales presentes en cada tipo de chatarra influye también notablemente en la calidad y ajustes del producto final. Su estimación en las fases iniciales facilita el rediseño del proceso y la creación de nuevos grados de aceros.

El módulo de clasificación automático de chatarras está formado, en primer lugar, por un conjunto de cámaras instaladas en las grúas que mueven la chatarra, y que permiten obtener imágenes de la chatarra mientras se manipulan. En segundo lugar, las imágenes son procesadas en base a un modelo de clasificación Deep Learning que previamente se ha diseñado, configurado y entrenado para que reconozca cada tipo de chatarra.

La información del tipo de chatarra se asocia con la posición de la grúa en el parque, y una de las funcionalidades del sistema permite visualizar en distintos colores los tipos de chatarra que ha clasificado automáticamente. Este proyecto contribuye a lograr los objetivos de la industria 4.0 y avanza en la automatización del parque de chatarra, aumentando también la seguridad física de las personas que trabajan en él.

La figura muestra la vista del MAPA de CHATARRA de la aplicación SCOT