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Redchuk, AAutor (correspondencia)
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New Business Models on Artificial Intelligence-The Case of the Optimization of a Blast Furnace in the Steel Industry by a Machine Learning Solution

Publicado en:Applied System Innovation. 5 (1): 6- - 2022-02-01 5(1), DOI: 10.3390/asi5010006

Autores: Redchuk, Andres; Walas Mateo, Federico

Afiliaciones

Univ Nacl Arturo Jauretche, Inst Ingn & Agron, B1888, Florencio Varela, Argentina - Autor o Coautor
Univ Rey Juan Carlos, Escuela Tecn Super Ingn Informat, Madrid 28933, Spain - Autor o Coautor

Resumen

This article took the case of the adoption of a Machine Learning (ML) solution in a steel manufacturing process through a platform provided by a Canadian startup, Canvass Analytics. The content of the paper includes a study around the state of the art of AI/ML adoption in steel manufacturing industries to optimize processes. The work aimed to highlight the opportunities that bring new business models based on AI/ML to improve processes in traditional industries. Methodologically, bibliographic research in the Scopus database was performed to establish the conceptual framework and the state of the art in the steel industry, then the case was presented and analyzed, to finally evaluate the impact of the new business model on the operation of the steel mill. The results of the case highlighted the way the innovative business model, based on a No-Code/Low-Code solution, achieved results in less time than conventional approaches of analytics solutions, and the way it is possible to democratize artificial intelligence and machine learning in traditional industrial environments. This work was focused on opportunities that arise around new business models linked to AI. In addition, the study looked into the framework of the adoption of AI/ML in a traditional industrial environment toward a smart manufacturing approach. The contribution of this article was the proposal of an innovative methodology to put AI/ML in the hands of process operators. It aimed to show how it was possible to achieve better results in a less complex and time-consuming adoption process. The work also highlighted the need for an important quantity of data from the process to approach this kind of solution.

Palabras clave
0Artificial intelligenceBusiness modelIndustry 4Industry 4.0Low-code solutionMachine learningNo-codeNo-code/low-code solutionSmart manufacturing

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Applied System Innovation debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Industrial and Manufacturing Engineering.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 3.31, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions May 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-05-14, el siguiente número de citas:

  • WoS: 7
  • Scopus: 12
  • OpenCitations: 7
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-14:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 114 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Argentina.

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Redchuk Cisterna, Andrés) .

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Redchuk Cisterna, Andrés.