Uno de los sectores en donde la participación femenina claramente es menor, en comparación a la de los hombres, es el de la tecnología. De acuerdo al Reporte de Empleabilidad Latinoamérica 2024, desarrollado por Le Wagon y dado a conocer en enero de este año, la presencia de las mujeres en dicha área alcanzó sólo un 17,3%, a nivel regional.

“Fomentar la presencia de las mujeres en el mundo TI representa un desafío que debe ser abordado desde distintos ángulos. Para ello hay que considerar factores educativos, culturales y sociales, los que combinados adecuadamente contribuirán a reducir la brecha actual”, sostiene Camila Bouchon, Revenue Manager de Le Wagon Latam.

La ejecutiva agrega que su organización viene hace años participando y patrocinando eventos liderados por mujeres, y concretando alianzas que incentivan y facilitan el financiamiento de sus programas educativos a los estudiantes. En este sentido, resalta el rol que ha desempeñado el Banco Inter-Americano de Desarrollo en este tipo de iniciativas.

Asimismo, destaca que Le Wagon cuenta hoy en el Perú con varias graduadas del Bootcamps Data Analytics. Tal es el caso de Sheyla Galarza, asistente de analista de datos en el Estado de Perú; Aracely Huaynate, revenue growth management en Grupo Bimbo; Daniela Rozas, analista de datos en Cubo Digital; y Adriana Seijas, analista de datos en E2E Solutions.

“Todas estas personas tenían la ambición de involucrarse y emplearse en el mundo STEM antes de realizar este programa, y gracias al apoyo en inserción laboral brindado por Le Wagon hoy están contratadas”, afirma la ejecutiva.

Factores estratégicos

En el ámbito educativo, explica que es crucial motivar, desde una temprana edad, el interés y la curiosidad de las niñas por la tecnología, a través de programas de enseñanza que incluyan ramos o talleres introductorios a la programación, Inteligencia Artificial y/o robótica, con la finalidad de que puedan explorar y adquirir conocimientos en esas áreas, de una manera didáctica y entretenida.

Junto con ello, en las aulas se deben usar textos y otros materiales de apoyo que incluyan en sus páginas a destacadas mujeres informáticas, programadoras, desarrolladoras web e ingenieras, entre otras especialidades.

“Asimismo, las escuelas y colegios tienen que organizar periódicamente charlas a cargo de reconocidas profesionales y especialistas del mundo tecnológico que sean un modelo de inspiración para las estudiantes”, menciona.

Otra medida es el otorgamiento de becas dirigidas a aquellas mujeres que quieran estudiar una carrera ligada a la tecnología y que no cuentan con los recursos necesarios para ello, ámbito donde Le Wagon no se queda atrás, y entrega becas especiales a mujeres, con el fin de incentivar su formación.

Asimismo, la realización de cursos gratuitos en programación o habilidades digitales, así como otras instancias de capacitación en temas como Desarrollo Web, Python, Ruby o UX/UI Design, etc., también contribuyen a despertar el interés de las mujeres en la tecnología.

En el plano cultural, Camila Bouchon señala que es clave terminar con ciertos estereotipos de género o prejuicios como, por ejemplo, que las carreras TI son sólo terreno de los hombres, para lo cual es fundamental llevar a cabo campañas de sensibilización que apunten a los distintos públicos y que promuevan la igualdad entre hombres y mujeres, ya sea en materia de capacidades, oportunidades laborales, desarrollo profesional y remuneraciones.

“Adicionalmente, es esencial que en las empresas e instituciones se establezcan políticas que fomenten la diversidad e inclusión de las mujeres en todos los niveles organizacionales, áreas y equipos de trabajo”, señala.

Desde el punto de vista social, la promoción de acuerdos de colaboración entre gobierno, universidades y sector privado, con el objetivo de impulsar programas de capacitación y mentorías para mujeres en temas de tecnología, ayuda a disminuir la actual brecha de participación femenina en dicho campo.

“Crear instancias en la sociedad para que las mujeres del área TI puedan compartir sus ideas, experiencias, conocimientos e información sobre ofertas de trabajo es una medida que fortalece el networking, empoderamiento y empleabilidad de ellas”, resalta la ejecutiva de Le Wagon.

Acerca de Le Wagon

Es la EdTech #1 del mundo que desde el 2013 enseña las habilidades necesarias a miles de graduados que quieren insertarse en el sector de la tecnología, lanzar su propia startup o cambiar de carrera. Sus cursos intensivos de Desarrollo Web, Data Science & AI y Data Analytics son la opción de aprendizaje perfecta para transformarse con una experiencia realmente inmersiva. Para mayor información, visitar: https://www.lewagon.com/es/lima

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De acuerdo con un estudio global realizado por Getac, 35% de los encuestados reveló que 10% del presupuesto de TI está siendo destinado a la compra de dispositivos rugerizados, mientras que un 17% confirmó que 20% del presupuesto es destinado a dispositivos. Estas cifras, demuestran que la capacidad de los equipos rugerizados o robustos, para operar en ambientes hostiles sin comprometer su funcionalidad, ha sido un factor decisivo para su adopción.

“En comparación con otras industrias, la adopción de tecnología rugerizada en el sector minero es mucho mayor. Casi el 50% de los encuestados manifestó que se espera un aumento en el gasto de estos equipos en los próximos 12-18 meses. Mientras que, dentro del sector petrolero sólo un 43% prevé un incremento en el gasto de dispositivos rugerizados en el mismo periodo. Esta diferencia puede atribuirse a la mayor urgencia del sector minero por mejorar la eficiencia y seguridad en sus operaciones, así como a la presión por reducir su impacto ambiental”, señaló Jerry Huang Vicepresidente de Ventas de Getac. 

La industria minera adopta dispositivos robustos que están diseñados para soportar temperaturas extremas, golpes intensos, polvo, humedad y otros desafíos ambientales. También su capacidad para optimizar tareas como el servicio de campo, inspecciones y mantenimiento, gestión del personal móvil y la recopilación y análisis de datos son nuevos usos que están transformando las operaciones cotidianas de la minería, proporcionando no sólo una mayor eficiencia operativa, sino una notable mejora de la seguridad laboral.

De cara al futuro, se espera una mayor participación de los dispositivos rugerizados en diferentes industrias. Por ejemplo, el sector logístico está explorando el uso de estos dispositivos para optimizar sus operaciones en almacenes y centros de distribución, así como también la fabricación industrial para la producción.

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La transformación digital, trae consigo soluciones digitales esenciales, a la hora de ayudar a las empresas a volver al trabajo mientras se protege la salud de toda su fuerza laboral; mediante el uso de Inteligencia Artificial (IA), algoritmos avanzados, geolocalización y monitoreo inteligente de la pandemia con precisión asombrosa.

Por otro lado, la economía peruana, desde fines de mayo 2020, en la actividad minera registró una recuperación gradual, ya que disminuyó 49.9%  a principios de mayo,  para luego mejorar sus índices a partir  de junio con una baja de 13.55%, 6.41%  en julio,  10.22% en agosto, 10.88%  en setiembre, y 1.08%  en octubre; según información del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI)  de Perú.

En la misma línea, desde el Ministerio de Energía y Minas proyectaron  que el sector cerría la temporada 2020 con un nivel de producción cercano a lo previsto antes de la pandemia, y que se mantiene buenas expectativas de cara a 2021

¿Cómo puede colaborar  la transformación digital a sobrellevar la “tormenta” que trae consigo el Covid-19 en la minería en la región?

En un reciente estudio, conocido como “Revolución Tecnológica en la Gran  Minería de la Región Andina” por CESCO (Centro  de Estudios del Cobre y la Minería), que consideró  a grandes productores mineros de la región como: Chile, Perú,  Colombia y Ecuador; buscó identificar brechas y oportunidades de la adopción de nuevas tecnologías en la industria regional.

El reporte concluyó que el sector tiene hoy una oportunidad  “única” para generar un clúster minero andino para trabajar colaborativamente y sacar  el mejor  partido al cambio tecnológico.

Por ejemplo, el estudio establece claramente que la transformación que está viviendo la industria minera producto de la adopción de nuevas tecnologías puede dar un impulso también a la transformación productiva más allá del sector minero. Por ejemplo, si hablamos de la incorporación de la electromovilidad  en la industria, en qué medida ese esfuerzo genera una base, un trampolín, para impulsar de manera más ágil el uso de electromovilidad también, en otros sectores de la sociedad.

“El aspecto positivo como consecuencia de la pandemia es la aceleración de la Transformación Digital mejorando el uso de infraestructura de TI, analítica, IoT, Inteligencia Artificial, entre otros”

“El aspecto positivo como consecuencia de la pandemia es la aceleración de la Transformación Digital mejorando el uso de infraestructura de TI, analítica, IoT,  Inteligencia Artificial, entre otros; para contribuir con el análisis más rápido de los datos  y toma  de decisiones con el objetivo de identificar cómo aumentar el rendimiento de los gastos de capital existentes, reducir el costo de las operaciones, optimizar el uso de consumibles y reducir el costo de mantenimiento con tiempos de inactividad limitada, claves para garantizar un futuro para la industria minera”, afirma  Martín Vela,  Country Manager  de Hitachi Vantara en Perú.

Dentro de los desafíos, el reporte señala que Chile  y Perú llevan  la delantera en la adopción de estas  tecnologías 4.0, con avances importantes en infraestructura digital. Sin embargo, la adopción está a medio camino en términos de ciberseguridad, gestión de datos y automatización.  Por ello es que la ruta que quedaba para una óptima implementación tecnológica en el sector se vio apresurado con la llegada de la crisis sanitaria mundial.

“Es importante  analizar y ver en qué medida la crisis sanitaria  Covid-19 está siendo un catalizador  de este proceso, si esta oportunidad está siendo verdaderamente aprovechada para poder transitar hacia el uso de estas nuevas tecnologías; y a su vez, como las políticas públicas y los esfuerzos colaborativos transforman este ciclo en un ciclo virtuoso, para transitar a un proceso de creación de valor”,  afirma  Martín Vela.

La pandemia ha traído consigo efectos negativos, pero también ha sumado desafíos y oportunidades en la región.

El Perú, uno de los principales países mineros del continente ha logrado apoyarse en la tecnología para dar un salto exponencial en su producción, mirada al futuro y convivir con el Covid-19.

¿Qué desafíos implica la adopción de esta transformación digital para la región minera?

Sin duda un cambio en sus estrategias, modelos operativo y comercial, considerando la cambiante demanda del mercado.

Entonces, la pandemia ha generado la obligatoriedad de propiciar y generar un compromiso con la excelencia operativa para impactar en toda la cadena de valor minera; evitando caer en errores como sólo preocuparse por la perforación, voladura, acarreo, sin pensar en todos los factores que trae consigo el “convivir” con el Covid-19, y que sumados pueden generar pérdidas en el negocio.

“La transformación tecnológica en la región, se ve como uno de los más importantes caminos a tomar en materia de proseguir con las actividades productivas en esta nueva normalidad”, comenta el ejecutivo de Hitachi Vantara.

Minera Las Bambas completó la primera fase del nuevo centro digital de operaciones.

Este moderno espacio ubicado en la ciudad de Lima cuenta con seis estaciones de trabajo, videowall con 12 pantallas, acceso al sistema de radio y a los sistemas de la operación, etc.

Estas inversiones forman parte de la visión digital  de la empresa “nos abre un camino sin retorno hacia el futuro donde la seguridad, calidad de vida de nuestros trabajadores y la excelencia operacional están garantizadas”

Martín Vela
Country Manager de
Hitachi Vantara en Perú.

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Las empresas dominantes en el rubro (Stena Metal International, National Aluminum company of India, Rusal, etc.) ya han intentado crear modelos basados en inteligencia artificial (IA) analizando en profundidad sus datos acumulados; y es con este fin que han creado departamentos para el análisis de datos, monetización y digitalización. Sin embargo, las soluciones basadas en IA en metalurgia no ferrosa son implementadas un poco más lentamente que en otras ramas de la industria.

¿Por qué es así y cuáles son las perspectivas de uso de la IA en la metalurgia no ferrosa?

Barreras de la digitalización

Dado el bajo contenido del componente buscado en un mineral, y las mezclas con otros elementos, la metalurgia no ferrosa tiene una estructura compleja y un proceso de producción que consume mucha energía. Por ejemplo, un mineral contiene un máximo de 5% de cobre y un máximo de 5.5% de zinc y plomo. Y la materia prima a menudo es multicomponente: puede contener alrededor de 30 o más elementos químicos. Por tanto, para producir una tonelada de cobre, se deben extraer 100 toneladas de mineral. Es así que los costos energéticos llegan a alcanzar la mitad de los costos totales relacionados con la fusión de una tonelada de metal (pueden consumirse hasta 5 kW de energía por hora para el cobre). Además, muchas ramas de la metalurgia no ferrosa también se distinguen por una conversión metalúrgica en etapas múltiples de productos intermedios. Por un lado, todos estos factores justifican el uso de tecnologías de AI, ya que estas a menudo hacen posible aumentar la eficiencia específica, que es crítica en operaciones de producción.

Por otro lado, la metalurgia no ferrosa tiene una gama relativamente amplia de productos básicamente diferentes y, en consecuencia, un espectro muy amplio de procesos de producción. Los modelos AI deben crearse teniendo en cuenta la particularidad de cada empresa metalúrgica que, incluso trabajando con el mismo metal, lo hace de manera muy diferente. Todo esto reduce el potencial de crecimiento de la solución implementada y, por lo tanto, reduce el atractivo de inversión para el continuo desarrollo de esta y aumenta los riesgos de su implementación.

“La implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial en la metalurgia no ferrosa sea por lo general más compleja, y como consecuencia, más costosa”.

Por el contrario, en mi opinión, el proceso de implementación de AI será ligeramente más rápido en el caso de la metalurgia ferrosa. Esto se debe en parte al hecho de que los procesos de producción en dicha rama son lo suficientemente similares en las empresas de diferentes partes el mundo. Y, además, las empresas utilizan equipos de los mismos fabricantes; lo cual trae como consecuencia, por un lado, a una mayor atención a la propia eficiencia (por un tema de competitividad). Y, por otro lado, a que la optimización de dichos procesos se pueda replicar en otras compañías y, en consecuencia, resulta atractiva para empresas de software tercerizadas.

Esto queda demostrado en las tasas de implementación de soluciones similares en empresas líderes mundiales, entre ellos Tata Steel y Severstal. Donde, una de ellas utilizó tecnologías de IoT industrial y AI para crear un “sistema de recomendaciones” para el operador del horno de arco eléctrico (EAF). Este sistema permitió, sin modificar el equipo de producción, reducir el tiempo de operación en estado energizado durante cada operación de fusión de 55 minutos a 41 minutos, y además satisfaciendo absolutamente de todos los requisitos de calidad (incluido el contenido de FeO en escoria, fósforo y contenido de nitrógeno en el producto a medio terminar). Este “sistema de recomendaciones” asiste al productor de acero dando indicaciones sobre la selección de modos de operación, el recambio del transformador de control del EAF, la operación de los quemadores, y la adición de agentes desoxidantes. Además, el sistema pronostica el tiempo necesario para alcanzar la temperatura exacta del acero fundido en el EAF.

Por supuesto, la operación eficiente de tales sistemas requiere el análisis de los datos históricos específicos de cada horno para la determinación precisa de sus peculiaridades, y para el cálculo de predictores que pronostiquen el tiempo de fusión para una composición y un peso de carga dados.

Dichos sistemas, basados en IoT y AI, están siendo implementados no solo en los procesos de fusión, sino también en otros ciclos de producción. El mayor éxito ha sido registrado en la línea de laminación en caliente, donde el uso de estos sistemas permite reducir la tasa de rechazo, reajustar oportunamente los rodamientos de los laminadores, y asegurar la reasignación de productos. Los laminadores y rodillos están equipados con sensores y un cierto número de etiquetas que garantiza un control completo del estado de cada equipo de laminación. Se relevan datos históricos que se utilizan para determinar los predictores, y combinaciones de etiquetas para pronosticar el estado crítico de una posición individual que causa el rechazo. Con todo esto, el “sistema de recomendaciones” proporciona un pronóstico en línea de las características cualitativas del material rodado y recomienda cambios en la configuración de cada laminador o mesas de rodillos para compensar cualquier consecuencia adversa. El “sistema de recomendaciones” ha permitido reducir la tasa de rechazo en al menos un 0,3% y ha garantizado el mantenimiento oportuno del equipo de la planta.

Beneficio para las empresas

En la metalurgia no ferrosa, soluciones similares a las mencionadas anteriormente recién comienzan a implementarse debido a la complejidad de los procesos de producción, donde la comprensión de muchos aspectos tecnológicos aún tiene un carácter generalizado y descriptivo. Es debido a esto que tradicionalmente las decisiones operativas no son automáticas; es el operador o experto metalúrgico quien toma las decisiones correspondientes basándose en dos aspectos: el procedimiento existente (que tiene un cierto rango) y su propia experiencia (dentro de este rango). La inteligencia artificial (IA) se utiliza cuando las herramientas de automatización tradicionales no han podido desafiar al experto metalúrgico – en soluciones operativas con lógica difusa. Como regla general, estas son decisiones de rutina que los empleados de la empresa deben tomar diariamente o incluso docenas de veces al día.

En su actual grado de desarrollo, la IA aún no es capaz de crear nuevos métodos o soluciones; su función es más bien la de optimizar lo ya existente: por ejemplo, reducir el uso de energía o materiales de consumo, optimizar la operación de los equipos, y controlar de calidad del producto.

Como esto significa la optimización de los procesos de producción establecidos, no se debe esperar la transición a un nivel de eficiencia significativamente alto debido a la implementación de AI: como regla general, el efecto varía de 3% a 10%. Un gran aumento de la eficiencia nos muestra que el proceso inicialmente no había sido configurado de la mejor manera y es probable que los resultados sean integrales. Pero incluso un 3% de optimización de gastos es un indicador financieramente significativo para las empresas grandes y medianas.

Por ejemplo, nuestra experiencia ha demostrado que el uso de modelos AI de optimización para el proceso de flotación, incrementa el factor de extracción en un 3,5% en promedio, y para la electrólisis aumenta la eficiencia en un 4,7%.

Rumbos prometedores

La “visión artificial” es una de las áreas más populares y de más rápido crecimiento del uso de inteligencia artificial en la metalurgia no ferrosa. Y se enfoca en el desarrollo de tecnologías que permitan obtener imágenes de objetos reales, procesarlos, analizarlos y luego utilizar los datos obtenidos para resolver problemas aplicados. Por ejemplo, en caso de querer monitorear una cierta área de producción: rastrear en línea de cátodos y ánodos que se cierran en el taller de electrólisis, reconocer el material en el transportador, y clasificarlo según su calidad.

Las soluciones basadas en esta tecnología ya se han implementado en los equipos electrolíticos operativos de varias empresas del Grupo Rusal. El uso de tecnologías de “visión artificial” en los talleres de electrólisis permite no solo optimizar el proceso de producción y reducir significativamente los costos (incluso debido al consumo eléctrico), sino también mejorar la seguridad de la producción y el cuidado del medio ambiente.

“Digital twin” es un modelo matemático de un proceso de producción. Los operadores de producción pueden usar datos de “Digital twin” para recibir recomendaciones en tiempo real para controlar el proceso de producción. La solución se utiliza para monitorear el consumo de materiales y recursos energéticos, detectar elementos rechazados, así como para monitorear los parámetros del proceso. Así es que, en la compañía Kola Mining & Metallurgical, el “Digital twin” asegura la optimización del acabado de mate desde los hornos de fusión hasta los convertidores.

Las tendencias del mercado

Según la investigación realizada por la consultora Stratistics MRC, se prevé un consumo mundial creciente de metales no ferrosos a largo plazo (Crecimiento del consumo de cobre en 1,7 veces, aluminio – 1,5 veces, zinc – en 1,7 veces hasta 2030) debido a:

– creciente consumo en los sectores tradicionales (que satisfacen las necesidades de la creciente población y de la urbanización)

– creciente demanda en sectores de nueva economía (fuentes de energía renovable, nuevos transportes)

– dificultades de sustitución con productos alternativos (excepto el plomo).

Según lo previsto por International Copper Study Group, los resultados de 2018 muestran un déficit de cobre en el mercado global que supera las 90 mil toneladas. En 2019 se espera que disminuya a 65 mil toneladas. Sin embargo, el déficit en 2020–2022 puede aumentar nuevamente a 200–250 mil toneladas, debido a que las viejas minas se están agotando, el contenido de cobre en sus minerales está disminuyendo, y que pocas nuevas instalaciones a gran escala se pondrán en servicio (exceptuando las rusas, solo existe Cobre Panamá en Panamá y Mina Justa en Perú). Todo esto conducirá a un aumento del costo de producción de cobre y del precio del metal.

Se prevé que el consumo de aluminio para la fabricación de un automóvil aumentará, en promedio, del nivel actual de 100-120 kg a unos 250 kg en 2025, lo cual creará una necesidad adicional de 12 a 16 millones de toneladas de aluminio al año para el 2025, y entre 27 y 35 millones para el 2050.

Por otra parte, los impulsores para el crecimiento del consumo de zinc serán la industria del acero (revestimiento galvanizado con zinc), producción de latón y bronce. La creciente producción de un nuevo tipo de vehículos motorizados creará una demanda adicional de zinc igual a 2,4 millones de toneladas al año para el 2030, y unos 3,6 millones de toneladas para el 2050.

Es decir que, factores importantes previstos en la metalurgia no ferrosa serán, el endurecimiento de los requisitos para la producción amigable con el medio ambiente, y el aumento de la eficiencia energética y productividad laboral. Por lo tanto, la demanda de soluciones digitales en la producción en metalurgia no ferrosa, particularmente referidas a un aumento de la eficiencia, crecerá inevitablemente.

Artículo de colaboración: 
KONSTANTIN GORBACH
Director del departamento de aplicaciones intelectuales
Zyfra Company

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