A carioca Toppen tem 30 anos de mercado, mas pode ser chamada de “a caçula” da Exposibram. Isso porque depois de três décadas atuando na área de tecnologia para o mercado financeiro – com clientes como Vivo, Volkswagen, Tim e Avon -, passou a trabalhar em outras áreas de atuação. Uma delas, a mineração. E o foco é a inteligência artificial, para otimizar a previsibilidade do uso de matérias-primas em até 12 horas antes de ser empregada no processo de produção na indústria de mineração.

A AIBruna foi desenvolvida para fazer esta gestão produtiva. Baseada no case de sucesso obtido junto à Companhia de Mineração do Pacífico (CMP), do Chile, de otimização do processo de moagem, a Toppen está, desde julho do ano passado, oferecendo a tecnologia no Brasil.

“Somos a caçula, a mais nova entre as empresas da Exposibram. E a gente ficou contente porque, um mês depois que lançamos, tivemos nosso primeiro cliente (uma papeleira). E qual é o nosso negócio? É prever. A gente usa dados históricos da empresa, dentro dos seus processos, para prever coisas: manutenções preditivas, fluxos de processos, melhor qualidade do produto, adequação do produto às legislações e às normas e aos contratos, redução do consumo de energia e de água, geração de menos resíduo nos processos”, explica Hone Lundgren, CSO e sócio da Toppen.

Entre os diferenciais listados por Lundgren estão a velocidade de implantação da solução (dois ou três meses) e o resultado obtido. No case da papeleira brasileira, houve redução de 17% na energia elétrica em um mês, com a adequação do processo de consumo de vapor.

“Obtivemos esse resultado porque já tínhamos feito um case em uma grande papeleira no Chile, numa produtora de papel celulose (a CMPC), onde já tínhamos atingido esses resultados. Atendemos uma série de verticais, não só mineração: metalurgia, alimentos, papel celulose, aquicultura, reciclagem de proteína animal (rendering), plantação e colheita de cana, tudo utilizando essa ferramenta de inteligência artificial (a AIBruna) para diminuir gasto de energia e qualquer problemática que tenha dentro da empresa”, destaca Hone Lundgren.

Especificamente na mineração, a AIBruna é utilizada na manutenção preditiva.

“Pegamos uma série de análises, por exemplo, do motor (temperatura, vibração, ruído, consumo de energia, velocidade da roda, tensão na esteira, etc). Junta tudo isso num modelo matemático, prevê qual a probabilidade de acontecer uma falha no equipamento em X tempo (um mês, 15 dias…). E aí, apresentamos a probabilidade de falha (70% nos próximos 15 dias, por exemplo e 90% nos próximos 60 dias). A decisão, se vai fazer a manutenção preditiva, é da gestão de fábrica. Mas eu consigo informar para eles que estão correndo risco no equipamento. Vai permitir que ele adeque a capacidade de produção, qual o melhor momento para parar e fazer a manutenção”, explica.