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La industria siderúrgica ha experimentado una transformación digital para mejorar varios aspectos del negocio, desde la optimización de las cadenas de suministro hasta la toma de decisiones con el medio ambiente en mente. Con 123 años de historia, Gerdau es la mayor empresa brasileña productora de acero y una de las principales proveedoras de aceros largos en América y de aceros especiales en el mundo. En Brasil, también produce aceros planos, además de mena de hierro para consumo propio.
Gerdau también tiene una nueva división de negocios, Gerdau Next, que fomenta los emprendimientos en segmentos adyacentes a la industria siderúrgica. Guiado por su propósito de fortalecer a las personas que construyen el futuro, Gerdau tiene operaciones en muchos países y más de 30 000 empleados.
Gerdau es la empresa que más recicla en Latinoamérica, y la chatarra es una gran parte de su materia prima: el 71 % del acero que produce se hace con ella. Anualmente, 11 millones de toneladas de chatarra se convierten en diversos productos de acero. La empresa también es la mayor productora de carbón vegetal del mundo, con más de 250 mil hectáreas de base forestal en el estado de Minas Gerais. Como resultado de su matriz productiva sustentable, Gerdau tiene actualmente uno de los menores promedios de emisión de gases de efecto invernadero (CO₂e), de 0,86 t de CO₂e por tonelada de acero, lo que representa aproximadamente la mitad del promedio del sector, de 1,91 t de CO₂e por tonelada de acero (World Steel Association). Para 2031, la meta de Gerdau es disminuir las emisiones de carbono a 0,82 t de CO₂e por tonelada de acero.
Las acciones de Gerdau cotizan en las bolsas de valores de São Paulo (B3) y Nueva York (NYSE).
Debido a su tamaño y éxito, Gerdau creó un impresionante equipo de ingenieros, arquitectos y científicos de datos y análisis para desarrollar herramientas caseras para gestionar sus datos. Sin embargo, la empresa estaba enfrentando importantes obstáculos de costo y mantenimiento, ya que su infraestructura de datos continuaba creciendo en complejidad al soportar volúmenes de diversas fuentes de datos en rápido crecimiento. Con la plataforma Data Intelligence de Databricks, Gerdau pudo unificar sus fuentes de datos y soportar nuevas cargas de trabajo de analítica y aprendizaje automático (ML), lo que le permitió resolver casos de uso urgentes, inculcar una cultura de priorización de los datos dentro de la empresa y reducir los costos operativos generales.
Complejidades en la gestión de un ecosistema de datos de código abierto
A medida que la industria del acero abraza la era digital, un aumento en la utilización de datos transforma las operaciones para fomentar la eficiencia y llevar la innovación a nuevos niveles. Gerdau estaba experimentando múltiples puntos débiles con su tecnología patentada y su ecosistema de herramientas de datos de código abierto. Según Felipe Montanini, jefe de administración de datos, ingeniería y arquitectura de Gerdau, "el análisis de datos juega un papel crítico en lo que podemos hacer en nuestras fábricas. Nos ayuda a descubrir nuevas formas de usar la maquinaria para lograr mejores resultados". Sin embargo, dado que la mayoría de las soluciones de Gerdau eran propias y con el código abierto en mente, eran complejas, desconectadas y difíciles de gestionar. "Queríamos crear con código abierto debido a su flexibilidad y potencial ilimitado", dice Bruno da Silva Breder, jefe de producto de I4.0 en Gerdau. "Pero eso nos exigía que los usuarios dominaran Python y Spark. Eso dificultó que Ingeniería mantuviera e impulsara las implementaciones dentro de la empresa". Como si todo eso no fuera suficiente sobrecarga para los equipos técnicos de Gerdau, la plataforma actual de la empresa no podía ofrecer capacidades de procesamiento de datos en tiempo real, lo que dificultó particularmente su caso de uso de "gemelos digitales". En el sector manufacturero, los gemelos digitales sirven como réplicas virtuales de productos, lo que permite a las compañías diseñar, probar y optimizar sus líneas de producción en un entorno virtual. Este caso de uso fue un componente vital de los esfuerzos de Gerdau para optimizar la fabricación, mejorar la calidad del producto y respaldar su estrategia de políticas ambientales, sociales y de gobernanza (ASG) para reducir su huella de carbono.
El fabricante mundial de acero también necesitaba urgentemente una plataforma que pudiera ofrecer controles de acceso detallados y de linaje de datos con varios estándares de cumplimiento y seguridad, especialmente si quería seguir escalando a un ritmo constante. Estos obstáculos en la gobernanza de datos se sumaron a los problemas de Gerdau con la colaboración en equipo y el intercambio de datos. Diferentes equipos a menudo creaban versiones duplicadas o múltiples de bases de datos, y la falta de un sistema unificado de gestión de datos generaba ineficiencias y planteaba riesgos de inconsistencias e inexactitudes. Esto no solo afectó la toma de decisiones y la efectividad operativa, sino que también aumentó el costo total de propiedad (TCO) de los procesos de negocio. Para producir acero, se necesita la composición química adecuada, y los eventos podrían dar un giro costoso sin los datos correctos en el momento adecuado.
La situación de Gerdau ejemplificó los complejos desafíos que enfrentan las grandes empresas manufactureras durante el proceso de transformación digital. Al emprender un proyecto de tal magnitud por cuenta propia, sin el socio adecuado, es inevitable encontrar limitaciones en el camino. Dado que estos obstáculos técnicos le impedían a Gerdau alcanzar sus objetivos estratégicos —en particular, su compromiso con ASG, el deseo de una gestión más sólida de la cadena de suministro y la visión de un mayor avance en la inteligencia artificial—, la necesidad de una plataforma de datos sofisticada e integrada se hizo cada vez más evidente. La plataforma de Data Intelligence de Databricks parecía ser la pieza que faltaba en el rompecabezas digital de Gerdau, que prometía transformar su infraestructura de datos.
Un enfoque unificado acelera la transformación digital
Desde que Databricks simplificó los flujos de trabajo de datos de Gerdau, al consolidar varias herramientas en un único entorno fácil de usar, el fabricante de acero ha dado un paso significativo hacia adelante en su camino de modernización. Delta Lake sentó las bases para la nueva infraestructura de datos subyacente de Gerdau. Sobre esta capa de almacenamiento optimizada, la compañía utiliza Delta Sharing para compartir datos de manera fácil y segura tanto interna como externamente con socios, lo que ha ayudado a fomentar un entorno de trabajo más colaborativo dentro de Gerdau y su ecosistema de socios de fabricación y distribución. Dado que el intercambio de datos es especialmente importante en el mercado B2B —que generalmente involucra un ecosistema complejo de proveedores, distribuidores, organismos reguladores, clientes y más—, la vista unificada de Databricks y su rendimiento superior en el manejo de conjuntos de datos grandes y complejos han ayudado a Gerdau a escalar fácilmente a la siguiente etapa de crecimiento.
Al crear esta fuente de información unificada, Gerdau también puede procesar datos de manera más eficiente y abordar la gran responsabilidad que conllevan los proyectos de gemelos digitales y otras medidas de seguridad, como el control de la composición. Usando Photon, el motor de próxima generación de la plataforma Databricks que proporciona una respuesta a consultas extremadamente rápida, Gerdau ha reducido su tiempo promedio de procesamiento de datos de 1,5 horas a 12 minutos, una gran ganancia de rendimiento y un gran ahorro de costos, ya que ciertas tablas de sus flujos de trabajo se procesan diariamente. Dado que el procesamiento juega un papel crucial en la gobernanza de datos, porque garantiza la precisión, la consistencia y la confiabilidad de la información, la empresa está en camino de mejorar sus prácticas de gobernanza, lo que se ve reforzado aún más por el uso de Unity Catalog. "Con Unity Catalog, hemos establecido estándares de gobernanza de datos en todos nuestros procesos de fabricación", dijo Eduardo Antunes Padilha, líder de gobernanza de datos en Gerdau. "También hemos implementado controles de acceso detallados, controles de linaje de datos y segregaciones de acceso para diferentes grupos de usuarios". Además, Unity Catalog se ha combinado bien con su integración con Power BI, lo que permite a los equipos comerciales de Gerdau acceder más fácilmente a los datos que necesitan para crear sus propios reportes y paneles.
Estas implementaciones no solo han optimizado las prácticas de gestión de datos de la empresa, sino que también han allanado el camino para futuras innovaciones. Aprovechar Databricks para análisis avanzados y aprendizaje automático ha permitido a Gerdau explorar más a fondo aplicaciones de vanguardia más allá de los gemelos digitales, como el mantenimiento predictivo, la clasificación de imágenes y textos, y otras soluciones impulsadas por IA generativa. Por ejemplo, uno de sus primeros logros al emplear modelos de lenguaje grande (LLM) es un asistente para ayudar a las personas en su camino hacia la renovación o mejora de sus habilidades. Luiz Souza Pereira, gerente de datos técnicos de Gerdau, explica: "Usando Databricks, puedo ver las posibilidades futuras con mucha claridad y rapidez".
Uso de la eficiencia de datos para continuar la innovación
Después de todas estas implementaciones, la transición de Gerdau a Databricks ha resultado en un ahorro sustancial de costos al alejarse de una combinación de soluciones caseras y de código abierto. Esto ha permitido una operación más ágil y una reducción de gastos en recursos financieros y laborales. Financieramente, la adopción de Databricks y la consolidación de las diversas herramientas de Gerdau ha resultado en una notable reducción del 40 % en los costos de procesamiento de datos y del 80 % en los nuevos desarrollos para soluciones de transmisión. Estos ahorros fueron el resultado directo de la reducción de las cargas financieras asociadas con la gestión de múltiples sistemas dispares y el uso de flujos de trabajo altamente manuales.
Desde un punto de vista operativo, las funciones mejoradas de Databricks para el cumplimiento aseguraron la estricta adhesión a los estándares y regulaciones de seguridad de datos. Además, la adopción de Databricks facilitó una mejor colaboración y el intercambio de datos entre distintos equipos y departamentos. Este enfoque unificado ha ayudado a desmantelar los silos y garantizar la coherencia y precisión de los datos en toda la organización. Una mejor gobernanza combinada con la unificación de las herramientas de datos en la plataforma Databricks ha permitido un manejo de datos más rápido y un procesamiento en tiempo real.
De todas formas, el impacto organizacional de Databricks ha ido más allá de las eficiencias financieras y operativas. La introducción de la plataforma ha marcado un cambio significativo, ya que Gerdau adopta los datos y la analítica para la innovación y el crecimiento en toda la empresa. Esto se evidenció en la rápida incorporación de más de 300 nuevos usuarios de datos globales, incluidas operaciones en otros países como Perú y los Estados Unidos. Según Montanini, ya ha recibido comentarios positivos de usuarios, como este: "En nuestro antiguo entorno, tenía que aprender cinco o seis herramientas diferentes, y ahora solo necesito aprender Databricks". No solo eso; crear un modelo de ML requiere ahora un 30 % menos de esfuerzo. Con sus equipos alineados para un futuro basado en datos, Databricks le ha permitido al fabricante de acero emprender proyectos de IA más avanzados. La escalabilidad y flexibilidad que ofrece Databricks continúan respaldando las estrategias de crecimiento y expansión de Gerdau, posicionándolo como un líder con visión de futuro en la transformación digital B2B.