O molibdênio é amplamente utilizado pelas indústrias para produção de ligas de aço de alta qualidade, tendo aplicações em diversos setores como metalurgia, automobilística, aeronáutica, construção civil, energia e química.

O mineral possui um dos menores coeficientes de expansão térmica, além de boa condutividade e elevada resistência à corrosão. Essas características lhe conferem um papel significativo na tecnologia industrial contemporânea, com o aprimoramento das mais diversas propriedades de liga, permitindo que os materiais produzidos possam suportar altas tensões, extensas faixas de temperatura e ambientes altamente corrosivos.

O grande desafio para que os materiais de molibdênio possam ser comercializados nos diversos setores industriais é seguir rigorosos processos de extração. Devido à alta complexidade desses processos, qualquer variação na matéria-prima fornecida altera o teor necessário de molibdênio na integridade da liga que será produzida, podendo comprometê-la significativamente. Se a variedade de fornecedores com os quais a mineradora obtém a matéria-prima for grande, o nível desta complexidade aumenta enormemente.

A SOLUÇÃO

Atenuar perdas associadas a erros de medição na obtenção do metal exige atualizações constantes nos cálculos de misturas para cada matéria prima fornecida. Porém, mesmo com estas práticas, o nível de assertividade na obtenção do molibdênio na mineradora envolvida nesse case não chegou a ultrapassar 54% .

A mineradora, então, investiu na utilização de ferramentas de IA (Inteligência Artificial) como meio de transpor essa barreira de produtividade.

Analisando o contexto e levando-se em conta o papel da IA na era da transformação digital, em que a sua utilização neste setor deve gerar valor através da captura de informações e insights industriais, tempo e assertividade são elementos chaves que contribuem para a melhoria contínua dos processos de produção, principalmente na cadeia de suprimentos da mineração.Para atender a demanda da mineradora, a tecnologia de IA escolhida para vencer esse desafio foi a AIBruna, uma solução específica para a otimização de processos produtivos. De modo geral, o que a IA faz é o tratamento dos dados que diariamente circulam pela empresa, e se baseia na integração dos sistemas organizacionais para extração das informações em tempo real.

 O que difere uma solução IA de outra são seus algoritmos e a capacidade técnica da equipe de implantação para modelar as predefinições necessárias e atender às problemáticas específicas da empresa, de modo que seja uma solução útil e traga resultados em otimização de processos, com a melhoria da eficiência produtiva e ganhos financeiros.

Como a AIBruna atuou?

A implantação da AIBruna considerou todos os dados registrados, inclusive aqueles que apontavam que a mineradora possuía um processo de amostragem com intervalo de difícil gestão, pois sua variação era de 4 horas a 5 dias. Além disso, misturas de matéria-prima eram geradas sem a previsão de qualidade dos insumos. Através dessa análise de dados, o AIBruna provou que os resultados até então alcançados correspondiam a um desvio de até 54% entre a qualidade real e a qualidade esperada. A maior causa para esse desvio dava-se na variabilidade de características das matérias-primas dos fornecedores da indústria, comprovando que, quanto maior o número de fornecedores, maior a complexidade do processo de produção do molibdênio.

Mas como melhorar o tempo de amostragem e a assertividade na produção do metal?

A AIBruna atuou no tratamento dos dados, desde a entrada de molibdenita (MoS2) no reator com base em suas características químicas (Cu, Mo e Re), físicas e mineralógicas, bem como na sugestão de misturas de matérias-primas. Foi a partir destes dados históricos da variabilidade das matérias-primas que a AIBruna desenvolveu redes neurais modeladas para prever a qualidade dos insumos para entrada na planta.

Diversas variáveis precisaram ser desenvolvidas para simular e encontrar o ponto ótimo das misturas para o processo de produção do molibdênio. No total, foram arquitetadas três construções de IA e cerca de 225 redes de machine learning, automatizando um processo impossível de ser operado por humanos dado o alto volume de dados a serem processados. Isso, somado à capacidade de processamento da solução AIBruna, permitiu que o resultado dos modelos de otimização da produção fosse obtido em poucos minutos. Desse modo, a AIBruna desempenhou a função de encontrar padrões de recorrência nas informações industriais com velocidade e acuracidade. Com isso, foi possível identificar falhas com clareza e precisão, o que forneceu insigths que desencadearam notáveis benefícios na previsão de qualidade, alcançando a incrível marca de 97% de assertividade na obtenção do molibdênio. Quais os benefícios?

 – Otimização da utilização das matérias primas dos fornecedores. Considerando as características do insumo, é possível segmentar a melhor destinação e utilização das matérias primas, seja para oxidação direta, limpeza, torrefação, etc.

 – Geração de dados ideal. Com sugestões de mesclagem para áreas operacionais, reduzindo o tempo de cálculo e utilização de carga fria de matérias primas.

 – Maior controle sobre a operação do reator de oxidação. Com projeções de consumo, otimizando o uso de O2 de acordo com as cargas e matérias primas. Sua operação pode contar com ferramentas de inteligência artificial com eficiência comprovada, e agregar ainda mais valor à sua operação.

A cadeia de suprimentos da mineração sempre pautou seu aumento de produtividade em ações que envolviam a melhoria de processos, o up grade físico ou o aumento da performance de seu maquinário.

Ações de elevado custo ou tempos de implementação longos já podem ficar no passado com a adoção de modelos de processamento inteligente de dados, onde as mais diversas variáveis são simuladas para encontrar o ponto ótimo. Isso ocorre porque as tecnologias de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e Big Data trazem para o setor de mineração a capacidade de processamento massivo de dados e a transformação destes dados em ferramentas para a tomada de decisão.

A partir do momento em que sua organização tem acesso rápido às informações agregadas, selecionadas e compartilhadas por suas plantas e ativos, a colaboração acontece de forma espontânea, sem a necessidade de mensagens, avisos ou comunicados. Uma extensa base de informações confiáveis e instantâneas estará disponível para todos os membros de sua equipe onde quer que estejam, melhorando as transferências, maximizando a eficiência e minimizando erros. 

Em pesquisa realizada em 2018, a CNI constatou que apenas 9% das empresas que utilizam tecnologias digitais o fazem por intermédio da IA, o que é pouco para o avanço da transformação digital nas organizações do segmento industrial.

Quer fazer o mesmo na sua indústria e otimizar seus processos, reduzindo custos e aumentando a produtividade através do uso da inteligência artificial?Acesse toppen.com.br ou ligue (21) 99470- 4628 e fale com a gente!