Una crónica de la transformación con IA de una empresa de acero de Guangxi

Pregunta a la IA · ¿Cómo puede el gran modelo de IA de Liugang optimizar el consumo de energía y los costos en el proceso de fabricación de acero?

En 2025, en la industria del acero de China ocurrió un hecho que no había ocurrido en más de veinte años: por primera vez, la cantidad de acero utilizada en la manufactura superó a la utilizada en la construcción.

La proporción de acero en la construcción pasó del 58% en 2020 al 49%, mientras que la de la manufactura subió al 51%.

En los últimos veinte años, construir edificios, carreteras y puentes fue el mayor comprador de acero en China; ahora, automóviles, construcción naval, energías renovables y aeroespacial están tomando ese lugar.

Esto no solo significa que cambian los compradores, sino también que el acero para construcción, con pocas variedades y especificaciones simples, compite en volumen y precio; mientras que el acero para manufactura avanzada, con muchas variedades, estrictos indicadores de rendimiento y ciclos de entrega cortos, compite en precisión y gestión.

La lógica de competencia en toda la industria del acero está cambiando, y al mismo tiempo, el mercado total se está reduciendo.

Según datos de la Oficina Nacional de Estadísticas, en 2025, la producción de acero crudo a nivel nacional alcanzó los 961 millones de toneladas, una caída interanual del 4.4%; el consumo aparente de acero crudo fue de 829 millones de toneladas, una disminución del 7.1%.

Una caída simultánea en producción y consumo que no es común en la industria del acero en China en los últimos veinte años.

El vicepresidente de la Asociación de la Industria del Acero de China, Li Yiren, opina que la industria ha entrado en una nueva etapa de “reducción de volumen, optimización del stock y mejora de calidad”.

Las demandas están cambiando, el volumen total está bajando, y la industria del acero ya no crece solo con la construcción de altos hornos; las empresas deben extraer eficiencia de cada proceso existente.

¿Cómo aumentar la tasa de calificación en cada horno? ¿Cómo reducir el desperdicio en cada planificación de producción? ¿Se puede ahorrar más energía en cada transporte?

Estas preguntas antes se respondían con la experiencia de los maestros y la gestión lean, pero ahora hay una nueva herramienta.

El 31 de marzo, en Nanning, se realizó la “Conferencia de Aplicaciones Innovadoras de IA en la Manufactura Tradicional de Guangxi y Lanzamiento del Gran Modelo de Liugang”, donde Guangxi Liuzhou Steel Group Co., Ltd. (en adelante, “Liugang Group”) en colaboración con Huawei, China Mobile Guangxi, lanzaron el primer gran modelo para la industria del acero en Guangxi — “Xuan Tie” (Hierro Místico) — y simultáneamente establecieron el “Centro de Investigación e Innovación en IA de Guangxi Liugang”.

Liugang Group, una empresa de acero con ingresos anuales superiores a mil millones de yuanes, es una de las 500 principales empresas de China, vicepresidente de la Asociación de la Industria del Acero de China, y ha sido calificada repetidamente con la categoría A+ en competitividad en el sector.

Con más de 27k empleados, produce más de 250k unidades de equipos operando diariamente y más de 1,000 variedades de acero.

Según los datos revelados en la conferencia, el “Xuan Tie” Gran Modelo de Acero ya cubre varias etapas clave, desde la fundición hasta el laminado, y gracias a su capacidad de habilitación, solo en la producción inteligente completa de acero crudo, Liugang puede reducir sus costos en casi 100 millones de yuanes anualmente.

Cuando la producción ya no crece, reducir costos es una forma de crecer.

La historia siguiente trata de cómo esta empresa en Guangxi usa IA para encontrar espacios de mejora en cada proceso.

Después de 961 millones de toneladas

En 2025, la producción total de acero crudo en China alcanzó los 961 millones de toneladas, la segunda caída consecutiva.

Pero el pico de producción es solo una apariencia; los cambios más profundos ocurren en la parte baja de la cadena, donde la demanda de acero en bienes raíces sigue disminuyendo, mientras que en sectores como automoción, construcción naval y energías renovables, se exigen variedades y rendimiento superiores.

Al mismo tiempo, las emisiones de carbono del sector del acero representan más del 15% del total nacional, y la presión para reducir emisiones impulsa también cambios en los métodos de producción.

Según la Asociación de la Industria del Acero de China, más del 95% de las empresas ya han incorporado la transformación digital en su estrategia general de desarrollo.

Este porcentaje es alto en comparación con otros sectores manufactureros, debido a que los procesos de producción del acero son inherentemente complejos, con muchas etapas, parámetros y sensibilidad a la precisión, dejando cada vez menos espacio para la gestión manual.

Desde la materia prima, el mineral de hierro, hasta el producto final, el proceso es largo.

Primero, el mineral se funde en altos hornos para obtener arrabio, que se envía a convertidores para producir acero líquido; este pasa por refinamiento para ajustar composición y temperatura, luego se vierte en moldes continuos para formar bobinas o bloques, y finalmente se transporta a las laminadoras para producir placas, bobinas o perfiles en diferentes especificaciones.

Este proceso involucra decenas de etapas, cada una con numerosos parámetros que deben controlarse en tiempo real: diferencias de temperatura de unos pocos grados, adición de algunos gramos de aleaciones, y la calidad del acero varía en consecuencia.

Cada ahorro energético, cada aumento en la tasa de producción, multiplicado por millones de toneladas anuales, representa una suma significativa de dinero.

Esto hace que la producción de acero sea naturalmente adecuada para la intervención de IA, dada la cantidad de etapas, parámetros, datos y sensibilidad a la precisión.

Liugang Group fue fundada en 1958, inicialmente como una pequeña planta con unos pocos cientos de empleados.

Tras más de sesenta años, se ha convertido en la mayor empresa manufacturera de Guangxi y en una de las 50 principales del mundo en acero.

Sus productos han sido utilizados en proyectos como el puente de Hong Kong-Zhuhai-Macao, el “Ojo de China” (telescopio de radio), y el Canal de Pinglu, además de suministrar acero para automóviles y electrodomésticos a empresas como BYD, BAIC y Midea.

El secretario del Comité del Partido y presidente de Liugang, Li Bin, mencionó en la conferencia que “el XIV Plan Quinquenal” fue uno de los periodos más difíciles en la historia del desarrollo del acero en China. Liugang logró ajustar su estructura de productos y actualizar sus líneas de producción durante esta crisis, logrando beneficios en 2025.

Aunque lograron beneficios en un momento de crisis, las formas tradicionales de gestión ya no ofrecen mucho margen de mejora.

El vicepresidente de Liugang, Shen Min, explicó que más del 90% de sus líneas de producción ya están automatizadas, y las tareas que la automatización tradicional puede realizar están bien cubiertas.

En los últimos años, la empresa ha implementado algunas aplicaciones de IA, pero en escenarios fragmentados: un taller con un modelo, otro con otro, sin comunicación entre ellos, y cada algoritmo gestionando su propio área.

Por ejemplo, en el taller de fundición, hay un modelo para fundir, y en el de laminado, otro; pero no hay coordinación entre ambos, y la planificación de producción y control de calidad no están integrados.

Este fue el punto de partida para que Liugang y Huawei desarrollaran el “Xuan Tie” Gran Modelo de Acero, integrando capacidades dispersas de IA en una plataforma.

Este modelo se basa en el modelo Pangu de Huawei.

Primero, se entrenó con datos del sector del acero para que aprendiera las leyes básicas de la producción; luego, se ajustó finamente con datos históricos de Liugang para adaptarse a sus condiciones específicas; y finalmente, se generaron modelos ligeros para cada escenario particular, que ejecutan tareas específicas.

En resumen, un “gran cerebro” que coordina todo, y varios “pequeños cerebros” que gestionan cada proceso.

Este sistema cubre seis etapas: fundición, refinamiento, laminado, logística, protección ambiental y seguridad, y contempla más de 20 escenarios de aplicación, de los cuales 20 ya están claros y en funcionamiento, y otros se irán agregando según la producción.

En cuanto a la capacidad de cómputo, toda la solución utiliza componentes nacionales, incluyendo procesadores Kunpeng y chips AI Ascend de Huawei.

Entre las primeras aplicaciones inteligentes del “Xuan Tie”, ya en operación en la base de Fangchenggang, están la optimización del horno de refinamiento LF y la formación automática de lotes y bloques, que ya están en uso.

¿Cómo llega la IA a los talleres?

La base de Fangchenggang de Liugang está a unos 200 km de Nanning, junto al Mar del Norte.

Es la planta costera de Liugang, con una disposición en forma de U: las materias primas entran por un extremo, pasan por fundición, refinamiento y laminado, y los productos terminados salen por el otro, sin retrocesos, minimizando el transporte.

Los múltiples escenarios de aplicación del “Xuan Tie” se distribuyen en los diferentes talleres de esta base.

Siguiendo el proceso de producción, el primer paso es el transporte del arrabio: tras fundirse en el horno alto, debe enviarse rápidamente al convertidor para hacer acero.

En Fangchenggang, hay 10 locomotoras y 51 vagones de arrabio, que transportan unos 3,600 toneladas diarios cada uno. La temperatura del arrabio supera los 1400°C, y el trayecto de unos 2 km desde el horno hasta el convertidor pasa por 3 pasos a nivel, con un tiempo total de unos 28 minutos.

Antes, esta línea de transporte era uno de los procesos más dependientes del trabajo manual en toda la base.

El director del departamento de transporte ferroviario de Fangchenggang, Liao Liuqiang, explicó que había cuatro problemas principales: más de 70 personas en turnos rotativos, incluyendo conductores, operadores y coordinadores; la comunicación por radio, que a menudo se retrasaba; los vagones de arrabio abiertos, que perdían calor en tránsito, requiriendo recalentamiento adicional; y las operaciones de enganche y estacionamiento, que dependían completamente del trabajo manual, con riesgos de seguridad elevados.

Desde 2020, Liugang y Huawei junto con China Mobile Guangxi comenzaron a transformar esta línea en un sistema inteligente.

El capataz del equipo de trenes, Mo Keyi, vivió todo el proceso de transformación.

Él explicó que la transformación se dividió en tres pasos principales.

Primero, localizar cada vagón de arrabio instalando dispositivos de posicionamiento, para que los coordinadores puedan ver en una pantalla la ubicación en tiempo real de todos los vagones, sin necesidad de llamadas.

Segundo, mantener la temperatura del arrabio: se colocaron tapas de aislamiento automáticas en los vagones, lo que redujo la pérdida de calor en 35°C.

Tercero, lograr la conducción autónoma: las 10 locomotoras se equiparon con sistemas de conducción automática, y en conjunto con un sistema inteligente de planificación, que actualiza cada minuto, las locomotoras reciben instrucciones y completan automáticamente el enganche, transporte y descarga.

Mo Keyi afirmó que, en el pasado, los conductores trabajaban 24 horas en turnos; ahora, las locomotoras se conducen solas, y los conductores se dedican a monitorear desde la sala de control.

Liao explicó que, tras la puesta en marcha de este sistema inteligente, la rotación de vagones aumentó en un 30%, pasando de 3.5 a 4.5 vagones por día. La pérdida de calor se redujo en 35°C, lo que permite agregar 20 kg de chatarra por tonelada de acero en la fundición, reduciendo directamente los costos de materia prima.

El equipo de transporte, que antes contaba con más de 70 personas, ahora requiere solo unos 10 en la sala de control. Todo el sistema genera aproximadamente 35 millones de yuanes en beneficios anuales.

Tras llegar al convertidor, el siguiente paso es la refinación.

El proceso en el convertidor consiste en inyectar oxígeno para eliminar carbono y otras impurezas del arrabio.

Este proceso requiere juzgar en tiempo real la temperatura y el contenido de carbono en el horno para decidir cuándo añadir material, cuándo detener la inyección y cuándo sacar el acero.

Tradicionalmente, esto se hacía “a simple vista”: los maestros observaban la llama en la boca del horno, usando gafas de sol.

Una llama blanca y brillante indica temperaturas altas y que el carbono se está quemando; una llama roja y oscura indica temperaturas aún insuficientes; chispas largas y bifurcadas muestran alto contenido de carbono; chispas cortas, redondeadas o que desaparecen indican que el carbono se ha reducido casi por completo.

Un operador experimentado puede juzgar en segundos solo con observar la llama.

Pero esta habilidad depende mucho de la experiencia personal, difícil de estandarizar y transmitir, y también influenciada por el estado físico del operador; en turnos nocturnos, la precisión puede disminuir.

El experto en fabricación inteligente de Liugang, Luo Chunhong, explicó que ahora el sistema de “visión artificial” en la llama, instalado en la boca del horno, captura en tiempo real el color, forma y brillo de la llama, y mediante algoritmos de reconocimiento de imágenes, realiza análisis y decisiones automáticas, funcionando 24/7 sin fatiga.

Luo también mencionó un cambio importante: antes, la planificación de producción requería que los coordinadores consultaran manualmente datos de diferentes talleres; ahora, en el centro de fabricación inteligente de Fangchenggang, toda la situación de producción se visualiza en una gran pantalla.

Tras la salida del acero del convertidor, pasa a la refinería (horno LF) para ajustes finales de temperatura y composición.

La refinación presenta muchas variables: Liugang produce más de 100 tipos de acero, cada uno con requisitos diferentes, y cada proceso tiene su propia ruta.

Antes, la refinación dependía de la experiencia: se analizaba la composición, y luego se decidía cuánto aleante añadir y cuánto tiempo inyectar argón, con resultados que solo se verificaban después, en un proceso “de control posterior”.

Liugang y Huawei desarrollaron una solución de optimización para la refinación en el horno LF, que combina modelos físicos y químicos con IA para predecir cambios en temperatura y composición en tiempo real, y un solucionador que calcula los parámetros óptimos de operación.

Este enfoque ha permitido reducir en 2 minutos el tiempo de refinamiento y disminuir en 2 yuanes por tonelada el costo de adición de aleantes.

En toda la etapa de fabricación de acero, Liugang ya utiliza 33 modelos de IA, cubriendo procesos como la inyección en convertidores, refinamiento en hornos LF y inyección de argón en los tazones de acero.

Tras la implementación, la eficiencia del convertidor aumentó en un 8.5%.

Luego, el acero líquido pasa a la etapa de laminado, donde se transforma en diferentes especificaciones de placas o bobinas.

El laminado se realiza en dos fases: primero, el laminado en caliente, a más de 1000°C, que da forma y tamaño general; luego, el laminado en frío, en condiciones normales, para mejorar la precisión de espesor y el acabado superficial.

El ambiente en la planta de laminado en frío en Fangchenggang es muy diferente: el suelo está cubierto con pintura epoxi verde, las bobinas de acero plateadas están alineadas en el almacén, y hay señalizaciones en azul que indican “zona de grúas sin operador”. Una grúa amarilla se desplaza por rieles, sujetando automáticamente una bobina, y la transporta lentamente a su lugar, sin intervención humana.

La experta en tecnología de laminado en frío, Su Hui, explicó que en la planta hay un robot de estructura de varias plantas, llamado “visión en la nube”, desarrollado en conjunto con Huawei y China Mobile Guangxi.

Este robot transporta los rodillos desde el almacén hasta la línea de producción, tarea que antes requería tres personas en condiciones de alta temperatura y polvo.

En 2020, Liugang implementó una primera fase con control remoto vía 5G.

Pero aún requería supervisión humana, así que el equipo de Liugang, junto con Huawei, añadieron visión artificial y algoritmos de IA a los robots.

Su Hui comentó que, tras más de 10k líneas de código y más de un millón de imágenes procesadas, lograron aumentar la tasa de acierto en la captura de bobinas del 85% al 99.5%, con una precisión menor a 15 mm. La automatización redujo en un 83% los costos laborales en esa tarea.

En la entrada de la línea de galvanizado en frío, hay un robot inteligente que desmonta automáticamente las ataduras de las bobinas antes de su entrada a la línea de producción.

Este robot, equipado con un sistema láser de precisión milimétrica, tiene una tasa de éxito del 99.5%, y puede desmontar 60 bobinas por turno, cubriendo cuatro líneas de producción.

El acero laminado en frío produce chapas delgadas y galvanizadas, y en Fangchenggang también se ha inaugurado otra línea importante: la línea de placas gruesas de 3800 mm, que entró en operación en noviembre de 2024, y que abastece a sectores como la construcción naval, ingeniería marina y energía eólica.

Un aspecto particular de las órdenes de placas gruesas, conocido en la industria como “receta de medicina china”, es que las variedades y especificaciones son muy variadas, con lotes pequeños, y cada pedido requiere diferentes longitudes, anchos y espesores.

El jefe de modelos de la línea de producción de placas gruesas en la planta de laminado en caliente, Chen Peizhi, explicó que antes, los ingenieros tenían que hacer manualmente la correspondencia entre los contratos de clientes y los bloques de acero a laminar, para determinar qué bloques podían usarse para varios pedidos y cómo distribuir los cortes para minimizar desperdicios. Esto podía tomar varias horas y no siempre se lograba la mejor solución global.

Ahora, Liugang ha desarrollado un sistema inteligente de agrupamiento y corte de bloques, basado en el solucionador de Huawei Tianchou.

Este sistema convierte la experiencia humana en reglas y modelos computables, considerando múltiples objetivos como entregas, carga de línea y consumo energético, y en pocos minutos calcula las mejores combinaciones para más de mil contratos.

Chen afirmó que más del 90% de los contratos se pueden gestionar automáticamente, y la tasa de acierto y la eficiencia de producción han mejorado en más de un 1%.

Aunque 1% puede parecer poco, para una línea que produce más de 27k de toneladas anuales, esa mejora equivale a más de 20,000 toneladas de acero ahorradas cada año.

Los próximos tres años

En la conferencia del 31 de marzo, Li Bin presentó los planes futuros de la empresa para los próximos tres años, en los que Liugang invertirá más de 3 mil millones de yuanes en la construcción de “Liugang Digital e Inteligente”.

Para una empresa de acero, esa cantidad no es pequeña; refleja que la dirección tiene expectativas claras sobre el retorno de la inversión en IA para reducir costos.

¿En qué se gastará ese dinero?

Según Li Bin, parte en infraestructura de cómputo y en la plataforma de grandes modelos, otra parte en el desarrollo y la implementación de escenarios específicos, y otra en personal.

Liugang ha lanzado un plan llamado “Diez mil empleados de IA”, con dos niveles: primero, que los empleados humanos adquieran habilidades en desarrollo de IA; hasta ahora, más de 2,000 empleados han creado sus propios asistentes de IA.

Por ejemplo, en el centro de ventas de Fangchenggang, un empleado sin experiencia previa en TI utilizó capacidades de grandes modelos y la base de conocimientos de ventas para crear un asistente de cotización inteligente, que resolvió los problemas de baja eficiencia y errores en las cotizaciones manuales.

El segundo nivel consiste en desplegar agentes inteligentes en cada etapa de producción, para que participen en planificación, programación y control de calidad en forma de “empleados digitales”.

El objetivo de Liugang es que en tres años, más del 80% de los procesos estén completamente automatizados, con más de diez líneas de “agentes industriales inteligentes” y más de 30 conjuntos de datos industriales de alta calidad, y que en 2027 se implementen otros 20 escenarios AI ejemplares.

Liugang no es la única empresa en el sector que trabaja en esto.

Li Yiren mencionó en la conferencia que, apenas una semana antes, la Asociación de la Industria del Acero de China organizó en Nanjing un seminario cerrado sobre “IA + Industria del Acero”, con participación de empresas líderes como Baowu, Ansteel, Shougang, Hebei Steel y Nanjing Steel.

Actualmente, la asociación está elaborando, en colaboración con el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, una “Guía de Implementación de IA en la Industria del Acero”, que será publicada próximamente.

Huawei también está intensificando su inversión en el sector del acero.

Su división de acero, metales y minerales se creó en 2025 y ya colabora con más de 300 empresas globales, incluyendo más de 120 del sector del acero y metales no ferrosos, desarrollando más de 100 escenarios de IA en toda la cadena de proceso.

El vicepresidente de Huawei, Jiang Wangcheng, mencionó en la conferencia que, en otros sectores, ya se han logrado resultados como la predicción de temperaturas en altos hornos con el modelo Pangu, que reduce costos en 5 a 10 yuanes por tonelada de arrabio; y en cemento, donde el uso de modelos predictivos para optimizar el consumo energético ha reducido en un 1% el consumo de carbón estándar, ahorrando más de 4,500 toneladas de emisiones de carbono anuales por línea de producción.

El CEO del equipo de acero y metales de Huawei, Shi Mao, afirmó que, en un contexto de rápida evolución de la tecnología IA, es fundamental usar la arquitectura del “Xuan Tie” y un sistema de desarrollo colaborativo con socios industriales para gestionar la incertidumbre tecnológica.

Para Liugang, la mayor eficiencia que aporta la IA tiene además un significado adicional: la aceleración de su internacionalización.

Guangxi es la única provincia de China con frontera marítima con los países de la ASEAN, y Liugang aprovecha la ventaja de su base en Fangchenggang para exportar rápidamente, ampliando su estructura de productos desde barras y perfiles hasta placas gruesas, barcos y acero para automóviles, con mercados en ASEAN, Oriente Medio y Sudamérica.

La línea de placas gruesas de 3800 mm, que entró en operación en noviembre de 2024, llena un vacío en la producción de Guangxi y ya cuenta con certificaciones internacionales y de la UE.

El vicesecretario del gobierno de Guangxi, Liang Lei, afirmó en la conferencia que la provincia está promoviendo una estrategia de “innovación en Beijing, Shanghai y Guangzhou, integración en Guangxi, y aplicación en ASEAN”, donde las tecnologías avanzadas se desarrollan en las grandes ciudades, se integran en las plantas locales y luego se exportan a los países del sudeste asiático.

Actualmente, más de 100 empresas líderes en IA tienen presencia en Nanning, y el valor de la industria de IA en el sector industrial ya supera los 89 mil millones de yuanes.

En la conferencia de lanzamiento del “Xuan Tie”, Liugang, Huawei y China Mobile Guangxi firmaron un acuerdo de cooperación para profundizar la colaboración.

Según los planes, para 2027, los escenarios de aplicación del “Xuan Tie” cubrirán las principales etapas de producción y operación de Liugang.

El objetivo futuro de la empresa es, junto con Huawei y otros socios, aprovechar las capacidades del “Xuan Tie” y otras tecnologías de IA para convertir a Liugang en una fábrica inteligente de nivel internacional, con liderazgo nacional y competitividad global.

(Autor: Feng Kehan)