Caso Cap

Grupo CAP es el principal productor de minerales de hierro y pellets en la costa americana del Pacífico, el mayor productor siderúrgico en Chile, y el más importante procesador de acero del país.

El grupo produce cerca de 14 Millones de Toneladas.

 

Durante el año 2020, logró ventas por USD$1815MM y utilidades por sobre USD$300MM.

 

Con el considerable aumento de la demanda de los mercados, CAP constantemente está innovando con la incorporación de nuevas tecnologías, disminuyendo los costos operacionales.

 

El grupo exporta más de 90.000 toneladas de material a otros mercados, de acuerdo con los más altos estándares de calidad. Entre sus productos se encuentran: El Pellet Feed, Pellet, Granzas y Finos.

 

Considerando los escenarios actuales de producción CAP requiere Optimizar Rendimiento de Materias Primas para un producto estable en calidad.

 

La principal problemática es la existencia de una gran variabilidad en las características de sus insumos y materias primas, lo que provoca un producto terminado con calidades sobre los valores de venta comercial, perdiendo rentabilidad en la venta.

 

Debido a esto, se estima que cerca de un 2% del producto terminado no cumple con las características esperadas en el proceso de producción, lo que lleva a pérdidas operacionales, ya que el material debe ser procesado nuevamente.

 

Para abordar el problema se consideran históricos de Semanas y días para el modelamiento de redes neuronales en la predicción.

 

Adicionalmente se levantaron todos los inputs del proceso, flujo, y se analizaron las relaciones entre calidad del producto final vs la variabilidad de las materias primas.

 

Construyendo un modelo

 

El equipo de Data Science de Altum, proyectó cerca de 27 escenarios con más de 54 millones de rutas de producción con diferentes parámetros para predecir el comportamiento de la producción, considerando la variabilidad de las materias primas y sus costos asociados.

Resultados

 

El Algoritmo logró predecir con más de 80% de asertividad la calidad del producto final, con hasta 12 y 8 horas de anticipación, según el input de materias primas.

 

17% 

Reducción de MP para la misma producción.

 

2hrs 

Liberación de la planta por día.

 

8%

Ahorro en costos de producción

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Tags :

AI, Cap, Caso de estudio, hierro

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