Foto: Sergio F Cara (NotiPress)
La acerera Tyaza desarrolla una plataforma de datos que servirá como base para futuras aplicaciones de inteligencia artificial en sus operaciones siderúrgicas. La empresa mexicana apunta a integrar información procedente de líneas de producción, laboratorios y sistemas corporativos con el fin de mejorar la trazabilidad, fortalecer el análisis operativo y preparar nuevos proyectos de optimización industrial.
De acuerdo a la firma, el proyecto surgió a partir de la necesidad de concentrar información generada por distintas áreas y tecnologías utilizadas dentro de la compañía. La organización opera múltiples procesos productivos y sistemas provenientes de diversos fabricantes, situación que llevó a la creación de Prodata Tyaza, iniciativa iniciada en 2025 para consolidar datos operativos y administrativos en una misma infraestructura tecnológica.
José Guerrero, gerente de TI de Tyaza, explicó en las oficinas de Dell de Ciudad de México que la compañía decidió centralizar información procedente de sistemas de producción, laboratorios, aplicaciones desarrolladas internamente y plataformas empresariales. Según el directivo, el crecimiento de la operación y la demanda de trazabilidad en aceros especializados impulsaron la necesidad de construir una base de datos unificada. Asimismo, confirmó que el Molino 3 ya produjo su primera barra de acero especial.
Arturo Benavidez, director de preventas para México en Dell Technologies, indicó para NotiPress que la solución implementada combina infraestructura local y servicios en la nube mediante un esquema híbrido. El especialista señaló que la integración permite concentrar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados para generar inteligencia de negocio y facilitar futuros desarrollos relacionados con inteligencia artificial.
Actualmente, la empresa trabaja en la contextualización y organización de la información recopilada desde sus procesos industriales. La empresa considera que esta etapa resulta indispensable antes de incorporar modelos de inteligencia artificial, debido a que los sistemas requieren datos gobernados, protegidos y vinculados con casos de uso específicos dentro de la operación. Guerrero afirmó que la preparación de datos representa el paso previo para desarrollar capacidades avanzadas de análisis y automatización.
Como siguiente etapa, la compañía prevé ampliar la integración de líneas de producción y avanzar hacia herramientas de analítica más complejas, incluyendo gemelos digitales. El objetivo consiste en analizar grandes volúmenes de variables industriales para identificar oportunidades de mejora en consumos, calidad y eficiencia operativa. De acuerdo con los participantes del proyecto, la estrategia busca entregar información procesable tanto a supervisores como a operadores de planta, con apoyo de tecnologías basadas en inteligencia artificial.
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