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Notas de Prensa

ABB lanza Grinding Connect para acelerar la digitalización de los accionamientos de molinos sin engranajes

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  • El nuevo conjunto de servicios reúne las principales capacidades de molienda digital de ABB en una sola plataforma, mejorando la visibilidad de las operaciones mineras críticas.
  • Grinding Connect se basa en la experiencia de ABB en más de 160 accionamientos de molinos sin engranajes suministrados en todo el mundo.
  • La plataforma está diseñada para optimizar el rendimiento, prolongar la vida útil de los equipos, garantizar el tiempo de actividad y la confiabilidad, y facilitar la toma de decisiones basada en datos.

ABB anunció el lanzamiento de Grinding Connect, una nueva plataforma de servicios digitales para compañías mineras que operan sistemas de accionamiento de molinos sin engranajes (GMD, por su sigla en inglés). Disponible a nivel global, la nueva suite está diseñada para mejorar la visibilidad de los activos críticos de molienda, reduciendo el tiempo de inactividad no planificado de los equipos y apoyando una planificación de mantenimiento más eficiente en un momento en que la industria minera enfrentan una presión creciente para mantener el rendimiento y la confiabilidad.

Dado que se espera que la demanda de minerales críticos se triplique para 2030, según la Agencia Internacional de la Energía, las compañías mineras están bajo presión para escalar y estabilizar la producción de materiales críticos. El rendimiento continuo y la confiabilidad de los grandes circuitos de molienda son fundamentales para la producción de una planta concentradora, ya que se estima que el tiempo de inactividad no planificado cuesta hasta $500,000 dólares por hora, según investigaciones de ABB.

Grinding Connect se ha desarrollado para abordar la necesidad de un mayor soporte experto remoto, mantenimiento y rendimiento continuo, a través de una única suite de servicios basada en la nube y creada específicamente para los sistemas GMD de ABB. La suite aprovecha el conocimiento de ABB de más de 160 GMD suministrados en todo el mundo, el cual se combina con analítica segura en la nube y flujos de trabajo de servicio para permitir a los usuarios ver las condiciones del sistema, acceder a registros de servicio, enviar solicitudes de asistencia e interactuar con el soporte experto de ABB a través de una sola plataforma.

Esta plataforma de servicios reúne soluciones digitales que ABB ha introducido en el mercado en los últimos años, incluyendo analíticas de Salud de Activos y Monitoreo de Condición, diagnósticos y resolución de problemas, Trendex, así como GMD Copilot, el asistente de soporte virtual impulsado por IA de ABB.

Dentro de Grinding Connect, los operadores mineros pueden acceder a recomendaciones de mantenimiento prescriptivo, respaldadas por más de 180 señales de tendencia, así como alarmas, eventos, integración de registro de transitorios y correlación de señales. La plataforma también está diseñada para proporcionar detección de anomalías, detección de señales congeladas y notificaciones inteligentes, junto con acciones recomendadas por expertos de ABB para respaldar la continuidad de la operación. Al admitir diagnósticos remotos y colaboración con expertos, esta plataforma reduce la necesidad de intervenciones reactivas en el sitio, ayudando a los equipos de servicio a priorizar las acciones de manera más efectiva.

Mikel Torre, Gerente Global de la Unidad de Negocio de Molienda de la división de Industrias de Proceso de ABB, indicó que los operadores mineros buscan formas prácticas de mejorar la disponibilidad, reducir los tiempos de respuesta y tomar decisiones mejor informadas para el mantenimiento de activos críticos para la producción.

Al respecto, «Grinding Connect reúne el servicio y el conocimiento del sistema GMD de ABB en un solo entorno digital, lo que significa que los usuarios pueden trabajar con una visión completa de la condición del activo, el historial de servicio y el soporte experto. Solo con este nivel de visibilidad los operadores avanzarán hacia la transición de la industria a operaciones mineras cada vez más autónomas y eficientes», comentó el ejecutivo.

Grinding Connect se ha desarrollado de acuerdo con los estándares de ciberseguridad de ABB y las prácticas de desarrollo de productos relacionadas con la norma IEC 62443, incluyendo pruebas correspondientes durante la verificación. Está disponible a nivel global para clientes mineros que utilizan sistemas de accionamiento de molinos sin engranajes de ABB.

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Notas de Prensa

¿Está realmente sano un edificio? Una tecnología permite monitorear su estado estructural en tiempo real

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Gasbel Web.
  • El sistema analiza más de 50 datos por segundo de cada señal instalada, para identificar alteraciones en una estructura y determinar dónde se encuentra afectada.
  • La tecnología permite evaluar la respuesta de una edificación ante sismos, desgaste, modificaciones del entorno, lluvias u otros agentes externos.

Tras los recientes terremotos registrados en Colombia y Venezuela, Estructura, empresa de monitoreo estructural, pone en el foco una tecnología que permite monitorear la salud de una infraestructura en tiempo real. La solución integra sensores de GeoSIG, de origen suizo, con información satelital de TerraIntel, de origen estadounidense, para registrar el comportamiento de una estructura y detectar cambios que no son visibles a simple vista.

Fernando Neris, cofundador de Estructura, señala que una infraestructura tiene un comportamiento dinámico que puede cambiar por distintos factores, mientras que las evaluaciones estructurales convencionales se realizan de manera puntual. El sistema permite establecer una línea base de comportamiento y registrar más de 50 datos de cada sensor para identificar variaciones respecto de sus parámetros normales.

“Los análisis estructurales permiten conocer el estado de una edificación en distintos momentos. El monitoreo continuo complementa esa evaluación al aportar información sobre cómo se comporta la estructura frente a cambios y eventos en tiempo real. En nuestro caso, el sistema registra más de 50 medidas y calculaciones por cada señal, lo que permite contar con información continua y generar una trazabilidad del comportamiento de la infraestructura”, señala Neris.

Cómo una estructura revela su estado en tiempo real

Antes de un sismo, el monitoreo permite conocer el comportamiento habitual de una infraestructura y detectar alteraciones respecto de sus parámetros. Durante el evento, registra cómo responde la estructura e identifica qué zonas presentan una mayor afectación y cuáles mantienen estabilidad, información que puede contribuir a orientar evacuaciones diferenciadas. Después, los datos permiten identificar dónde se produjeron cambios y aportar evidencia para una evaluación más rápida del estado de la infraestructura.

El monitoreo también permite seguir factores distintos a los sismos que pueden modificar el comportamiento de una infraestructura, como el desgaste, cambios en edificaciones cercanas, variaciones en las cargas, lluvias, vientos o problemas asociados al diseño y la construcción. “La estructura tiene una vida”, explica Neris, al señalar que sus condiciones pueden cambiar conforme evoluciona su uso y su entorno.

La primera implementación de esta tecnología en Perú se encuentra en la triple torre del Centro Empresarial CEJA, en San Isidro, que recientemente se iluminó de verde como muestra de apoyo a la prevención y la importancia de estar preparados ante posibles emergencias. El desafío, según Estructura, es ampliar este tipo de monitoreo a infraestructura crítica como hospitales, colegios y puentes. Contar con información continua puede contribuir no solo a la seguridad de las personas, sino también a decisiones de mantenimiento y continuidad operativa, especialmente frente a eventos que pueden afectar su funcionamiento.

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Notas de Prensa

¿Estás pensando en pedir un crédito? Lo que debes revisar antes de solicitarlo

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  • Cada vez más personas ven en el crédito una herramienta para alcanzar sus metas financieras, pero aprovechar sus beneficios también implica prepararse antes de solicitarlo.

Si estás pensando en solicitar un crédito, es probable que tengas un objetivo en mente: financiar tus estudios, impulsar un emprendimiento, comprar una vivienda o adquirir un bien importante. El crédito puede ayudarte a alcanzar esas metas, pero también implica asumir un compromiso de pago. Por eso, antes de solicitarlo conviene conocer tu situación financiera.

De acuerdo con el estudio «Perfil financiero de los jóvenes de Lima Metropolitana y Callao 2025» de Experian Perú, el interés por acceder al crédito es elevado: el 76 % de las personas entre 18 y 40 años en estas ciudades tiene intención de solicitar uno en el mediano plazo. Sin embargo, este mayor interés convive con desafíos en educación financiera, ya que solo el 38% afirma conocer con claridad qué es un historial crediticio, pese a que el 83 % reconoce que revisarlo le ayudaría a tomar decisiones financieras más informadas.

«Que cada vez más personas quieran acceder al crédito es una señal positiva, porque refleja una mayor confianza en el sistema financiero formal. El siguiente paso es acompañar ese interés con más educación financiera. Antes de solicitar un crédito, es importante que las personas comprendan algunos conceptos y aspectos clave que pueden influir en su experiencia financiera y ayudarles a tomar decisiones con mayor confianza», señala Aldo Saavedra, Vicepresidente Comercial de Experian Perú.

Por eso, si estás pensando en solicitar un crédito, el experto de Experian recomienda tener en cuenta estos cinco aspectos antes de tomar una decisión:

1. Conoce tu historial crediticio

Revisar tu historial te ayudará a entender tu situación financiera actual. Además, también te permite verificar que la información registrada sea correcta, conocer tus obligaciones vigentes, identificar oportunidades de mejora y entender cómo ha sido tu comportamiento de pago a lo largo del tiempo.

2. Calcula cuánto puedes pagar al mes

Revisa tus ingresos y calcula cuánto puedes destinar al pago de una cuota sin afectar tus demás gastos y obligaciones. Solicitar un monto acorde con tu capacidad de pago te ayudará a  organizar mejor tus finanzas y cumplir tus pagos a tiempo.

3. No te quedes con la primera opción

No todos los créditos son iguales. Compara aspectos como la tasa de interés, el plazo, las comisiones y el costo total del financiamiento.

4. Piensa en el crédito como una herramienta para alcanzar tus metas

Un crédito bien utilizado puede ayudarte a financiar proyectos importantes y cumplir con tus pagos contribuye a construir un buen historial crediticio. Esto puede facilitarte el acceso a nuevas oportunidades de financiamiento en el futuro o mejoras en las condiciones de tus créditos actuales.

5. Monitorea tu historial crediticio de forma periódica

Revisar tu historial crediticio no debería ser una tarea exclusiva de cuando necesitas solicitar un préstamo. Consultarlo periódicamente te permite detectar cambios, identificar posibles inconsistencias o fraudes digitales y tomar decisiones financieras con mayor información.

Para facilitar esta revisión, Experian pone a disposición Mi Sentinel, su ecosistema digital de autogestión financiera. En la plataforma, los usuarios pueden consultar su historial crediticio, monitorear su evolución y acceder a herramientas para tomar decisiones financieras más informadas.

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Notas de Prensa

El Sistema de IA Autónoma de Palo Alto Networks identificó más de 14.000 vulnerabilidades de software previamente desconocidas

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Gasbel Web.

· La investigación explora cómo la IA de vanguardia está acelerando el descubrimiento, validación y seguridad de software de vulnerabilidades a una escala sin precedentes.

· De las 14.000 vulnerabilidades identificadas en 3.915 proyectos de software de código abierto, el 99,4% no habían sido reportadas públicamente y el 40% se clasificaron como de gravedad alta.

Palo Alto Networks ha publicado una nueva investigación que introduce el Network and Open-Source Vulnerability Analyzer (NOVA), un sistema de investigación de vulnerabilidades totalmente autónomo impulsado por IA, diseñado para descubrir, validar y documentar vulnerabilidades de software previamente desconocidas. En una evaluación de dos meses, NOVA analizó 3.915 proyectos de software de código abierto e identificó 14.090 vulnerabilidades previamente desconocidas, de las cuales el 99,4% no habían sido reportadas públicamente. Casi el 40% de los hallazgos se clasificaron como de gravedad alta o crítica bajo CVSS 4.0.

La investigación sostiene que la IA de vanguardia está cambiando fundamentalmente la investigación en vulnerabilidades al reducir drásticamente el tiempo necesario para identificar fallos de software. En lugar de apoyar tareas individuales, los sistemas de IA autónomos son cada vez más capaces de llevar a cabo gran parte del flujo de trabajo de investigación de vulnerabilidades de forma independiente, desde analizar el código fuente e identificar vulnerabilidades candidatas hasta generar exploits de prueba de concepto (PoC), validar hallazgos y preparar material de divulgación.

Hallazgos principales

NOVA realiza gran parte del ciclo de vida de la investigación de vulnerabilidades mediante una arquitectura multiagente que puede:

● Revisa repositorios de software y analiza el código fuente

● Identificar y priorizar posibles vulnerabilidades

● Generar y validar exploits de prueba de concepto

● Elaborar informes de divulgación para los mantenedores de software

● Generar candidatos a parches y recomendaciones defensivas

El informe también destaca los beneficios de usar múltiples modelos de IA juntos. Durante las pruebas, cada modelo identificó vulnerabilidades que otros modelos no identificaron, lo que sugiere que distintos modelos se especializan en distintos aspectos del análisis de código. La

investigación concluye que combinar múltiples modelos de frontera mejora la cobertura global de vulnerabilidades, especialmente para proyectos de software más grandes y complejos.

Otro hallazgo clave se refiere a los tipos de vulnerabilidades que la IA pudo identificar. Mientras que las técnicas automatizadas anteriores se centraban principalmente en la corrupción de memoria y otros errores amigables con el fuzzing, el 92% de los hallazgos de NOVA se englobaban en categorías más amplias de lógica y vulnerabilidades semánticas, incluyendo fallos en control de acceso y autorización, recorrido de rutas, inyección de código, contaminación de prototipos y falsificación de solicitudes en el lado del servidor (SSRF). Esto sugiere que la IA de vanguardia es cada vez más capaz de identificar clases de vulnerabilidades que tradicionalmente han dependido más del análisis manual.

La investigación también examinó la exposición a la cadena de suministro de software. NOVA identificó 5.421 hallazgos en la cadena de suministro, incluyendo 1.280 vulnerabilidades en paquetes de dependencias que resultaron en 4.141 exposiciones de software aguas abajo. De estos, 2.776 rutas de exposición aguas abajo fueron validadas mediante exploits de prueba de concepto funcionales, ilustrando cómo las vulnerabilidades en componentes de código abierto ampliamente utilizados pueden afectar a un gran número de aplicaciones dependientes.

El panorama general

La investigación apunta a un cambio más amplio en la ciberseguridad, ya que la IA acelera el ritmo de descubrimiento de vulnerabilidades. A medida que las fallas de software pueden identificarse y validarse cada vez más en días en lugar de meses, el tiempo disponible para que las organizaciones evalúen riesgos y implementen medidas de mitigación podría seguir reduciéndose.

Los hallazgos también sugieren que el descubrimiento de vulnerabilidades se está convirtiendo en solo una parte del desafío de seguridad más amplio. A medida que aumentan el volumen y la velocidad de los descubrimientos, las organizaciones pueden necesitar una validación más rápida, procesos coordinados de divulgación y mitigación para reducir la exposición antes de que estén disponibles actualizaciones oficiales de software.

Al mismo tiempo, el informe subraya que la experiencia humana sigue siendo una parte esencial del proceso. Aunque la IA puede acelerar significativamente el análisis de código y la investigación de vulnerabilidades, los investigadores experimentados en seguridad continúan desempeñando un papel importante en la validación de los hallazgos, la priorización del riesgo, la gestión responsable de la divulgación y el desarrollo de estrategias de mitigación.

En general, la investigación presenta el descubrimiento autónomo de vulnerabilidades como una capacidad emergente que podría transformar tanto la investigación en seguridad de software como la ciberseguridad defensiva, al tiempo que destaca la necesidad de que las organizaciones se adapten a plazos cada vez más comprimidos entre descubrimiento, divulgación y posible explotación de vulnerabilidades.

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