A atividade mineradora enfrenta inúmeros desafios, muitos deles comuns às grandes reservas. No entanto, as plantas podem apresentar dificuldades próprias. Na Mina do Pico, que fica no Complexo Vargem Grande da Vale, em Itabirito (MG), um dos principais gargalos na operação é proveniente do clima. Localizada na região do pico que leva o nome da cidade e que possui uma altitude de 1.586 metros, frequentemente tem as operações impactadas pela ocorrência de neblina.
Como não é possível acabar com este fenômeno da natureza, que é difícil de ser monitorado pela previsão do tempo tradicional, a operação da Mina do Pico trabalhou em um projeto de desenvolvimento de um preditor de neblina para tentar minimizar as cinco mil horas paradas contabilizadas no ano passado, que impactaram R$ 26 milhões no lucro da empresa.
“Se não conseguimos acabar com a neblina, que tal, pelo menos prever quando ela acontece, para reprogramar e conseguir reduzir este impacto? Essa foi a nossa ideia: desenvolver um modelo preditor que vai nos avisar quando a neblina começa a ocorrer”, destacou Kíssila Ferreira, analista operacional sênior da Mina do Pico.
Foi utilizada uma metodologia ágil para mapeamento de possíveis soluções para a neblina, que incluiu conversas com pessoas de várias áreas da empresa, que sugeriram diferentes ideias. Em contato com a área de Inteligência Artificial da Vale, o AI Center, primeiramente tentaram identificar manualmente quando acontecida a neblina com as variáveis meteorológicas.
“Quando eu caso as variáveis tentando relacionar um ponto em comum para a ocorrência de neblina, manualmente não foi possível identificar este ponto. Então, partimos para o Machine Learning, que é o aprendizado de máquina: ele pega os dados históricos da previsão do tempo – o histórico destas variáveis meteorológicas -, o nosso sistema de despacho (que ali eu tenho todas as vezes que parei a frota por causa de neblina) e a máquina começou a relacionar estas variáveis e quantas vezes parei por conta da neblina. Ela vai criando um modelo preditor, aprendendo com ela mesma: pegando os dados e retroalimentando, para nos informar quando vai ter a neblina”, explicou Kíssila.
Este modelo preditor informa, com antecedência de 15 dias, quando haverá ocorrência de neblina. E, com isso, a empresa consegue se preparar, traçando estratégias para evitar prejuízos, como fazer estoques mais próximos à mina ou negociar com a manutenção a troca de alguma preventiva dos equipamentos de mina, e aproveitar o tempo para colocar os funcionários em treinamento. No fim dos testes pilotos, a precisão do modelo foi de 51%.
“Parece pouco, mas imagina se em dois dias de neblina a gente acerta um?
Conseguir fazer este rearranjo e não perder este dia de produção já é um impacto relevante. Estamos trabalhando para aumentar a precisão deste preditor. Nossa meta é acima de 85%, que sabemos que vai trazer muitos ganhos”, salientou a analista operacional sênior da Mina do Pico.
Eduardo Batista, também analista da Mina do Pico, explicou que o projeto entrou dentro do Hub de Inovação. Para isso, precisa ser escalável e replicável para as demais operações. A ideia é que seja de interesse da Vale como um todo, não só específico para a Mina do Pico.
“Como foi um desenvolvimento interno, facilita ainda mais. O modelo foi desenvolvido em outubro. Os testes começaram em novembro e foram até abril, no período de maior ocorrência de neblina. O trabalho é feito junto com a equipe de planejamento de mina. A partir do momento que a gente muda a programação com a informação que haverá neblina, alteramos a movimentação da mina. Todas as massas que alteramos dentro da programação são consideradas ganho para o projeto. E estamos buscando soluções para alavancar esta precisão”, finalizou.
Durante o piloto, foi percebida uma redução nas horas paradas por neblina das máquinas que alimentam as usinas, o que representou uma perda evitada de 27kton de produção. Esta perda pode ser convertida em aproximadamente 2,7M de dólares em vendas para a empresa.
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