Desenvolvendo uma curva ascendente na evolução da indústria, os algoritmos da Inteligência Artificial já promovem a conquista de importantes resultados também na siderurgia. E muito mais vem por aí.
Marcus Frediani
A Inteligência Artificial é uma tecnologia que pode ser utilizada na indústria de múltiplas formas, otimizando processos, reduzindo custos e riscos, e aumentando a produtividade. Nesse caminho, o uso de seu ferramental pelas empresas permite diversas aplicações inseridas na proposta de “Manufatura Inteligente”, logrando a conquista de um grande leque de vantagens, entre as quais figuram a melhor gestão da cadeia de suprimentos, a economia de tempo e o desenvolvimento de operações mais assertivas a partir da automação de tarefas repetitivas, e ainda, melhores condições para a realização da manutenção preventiva, com a redução dos intervalos de parada de máquinas, o que também resulta o aumento da vida útil desses equipamentos.
“Além disso, turbinado pela IA, o processo industrial proporciona a coleta e análise de dados mais precisas, o que contribui para a eficiência do trabalho de P&D, bem como a realização de um controle de qualidade da fabricação dentro das mais rigorosas normas e padrões de tolerância, o que, naturalmente, garante a elevação dos níveis de satisfação no atendimento aos clientes, sem falar da minimização dos riscos de dano para o meio ambiente, bem como daqueles relacionados à saúde dos trabalhadores dentro da pauta da ESG”, explica Alex Meincheim, mestre em Informática Aplicada, CEO e cofundador da UpFlux, empresa líder em IA para Otimização de Processos na América Latina, uma das que estão na vanguarda dessa revolução.
Tudo isso junto deixa mais do que evidente que fazer uso das soluções baseadas na Inteligência Artificial torna-se essencial não só para as empresas que desejam se manter atualizadas e surfar na Indústria 4.0, colhendo os benefícios que a transformação digital proporciona para os negócios. Adicionalmente, as colocam na rota da Indústria 5.0, também conhecida como quinta Revolução Industrial, que se caracteriza pela integração entre humanos e tecnologias avançadas, combinando máquinas e pessoas para agregar valor à produção e criar produtos customizados, que atendam às necessidades específicas dos clientes.
SOLUÇÕES INTERCONECTADAS
Porém, nesse caminho de evolução existem alguns desafios a serem transpostos. E o principal é desenvolver a Inteligência Artificial nas empresas com controle e limites adequados, dentro de um processo de customização. Nesse sentido, uma fonte da Semeq, empresa líder em manutenção preditiva e no fornecimento de soluções inovadoras para maximizar a eficiência industrial, tendo entre seus clientes ativos a ArcelorMittal e a Gerdau, alinha entre eles a integração de dados, sistemas e máquinas.
Assim, a empresa diz que para obter informações em tempo real e promover insights valiosos, a integração de dados é essencial. Os sistemas que promovem esse tipo de interconexão podem sincronizar os ativos e tornar as rotinas operacionais mais simples. No entanto, a integração de dados ainda é um desafio em diversos setores industriais. Só para se ter uma ideia, um levantamento feito pela Dimensional Research mostrou que a ausência ou a ineficiência da integração de informações afetam o desempenho das indústrias significativamente.
Outro obstáculo é a falta de integração entre sistemas que também pode atrapalhar o desempenho da planta industrial. Em um ambiente sem essa conexão, há o trabalho de recolher todas as informações que foram geradas por uma etapa do processo de manufatura, que será repetido na próxima fase da produção. E o problema é que muitas vezes, esse processo é feito de maneira manual e ineficiente, o que também dificulta a gestão de informações, que não dispõe de uma visão integral sobre a produtividade.
Ato contínuo, diante da alta quantidade de dados que são gerados nas empresas, mais um desafio que se apresenta atualmente é a interpretação das informações para a tomada de decisões estratégicas. O bom desempenho nesse tipo de análise é capaz de minimizar erros e otimizar os gastos das fábricas. No entanto, essa atividade não deve ser pontual, mas sim configurar um trabalho constante para resultar em planejamentos mais seguros. Mas, tal adversidade pode ser inicialmente contornada ao agregar todos esses dados em uma plataforma focada na qualidade dos dados coletados. Depois, é só normalizar, agrupar e usar inteligência para a convergência de informações, o que torna fundamental contar com profissionais qualificados para a análise de dados, a fim de obter insights para melhorar a capacidade preditiva das operações.
Finalmente, as indústrias precisam vencer os desafios da conectividade entre máquinas, com a adoção da integração de sistemas conectados à Internet das Coisas (IoT), cujo fluxo de trabalho depende do recebimento de dados e da capacidade de processamento de dados de maneira automática. Nessa hora, as empresas podem utilizar tecnologias especializadas, que encontram padrões e falhas, para o uso de dados de forma estratégica. Desse modo, os gestores conseguem fazer comparações e atuar em pontos que apresentam problemas, porém, sem nunca esquecer de que, além de cuidar da qualidade de dados, a segurança das informações deve ser levada em conta, sendo que as ameaças à proteção de informações podem ser minimizadas com a criptografia de informações e o uso de um sistema em nuvem seguro.
APLICAÇÕES BEM-SUCEDIDAS
Falando de maneira específica da indústria siderúrgica, entre seus múltiplos benefícios, as tecnologias avançadas da IA encontram especial aplicação no âmbito não só de identificar áreas de desperdício, como também na otimização do consumo de energia e de recursos, profundamente associados aos esforços que as usinas brasileiras vêm envidando para cumprir suas metas de descarbonização e redução das emissões de poluentes, ou seja, no curso de alavancarem práticas empresariais mais responsáveis e sustentáveis em sua operação.
Exemplo disso tem sido dado pela parceria entre a UniSoma Computação – empresa especializada em incorporar tecnologias de ponta à estrutura operacional de seus clientes – e a gigante ArcelorMittal, que atende há quase três décadas. “Ainda que nossas ferramentas tenham como objetivo reduzir custos, minimizar a margem e maximizar a lucratividade da empresa, a ArcelorMittal sempre se preocupou em atuar com iniciativas que impactam em boas práticas ambientais, antes mesmo de a empresa anunciar investimentos em áreas que fazem parte da agenda da ESG da companhia”, sublinha Eduardo Milanez, sócio da UniSoma.
E como exemplos, ele menciona algumas aplicações que, de forma geral, resultam em boas práticas dessa pauta nas siderúrgicas. Entre elas, Milanez destaca a que se refere ao supply chain do carvão mineral, para o qual sua empresa desenvolveu uma ferramenta que possibilita a logística de embarque marítimo de modo a atender o abastecimento das coquerias a um custo mínimo. Em síntese, o chamado “Plano de Mistura” da UniSoma calcula simultaneamente para cada time bucket a programação de embarque e desembarque para cada processo de mistura.
“E o blending satisfaz os requisitos de qualidade para a mistura e para os produtos finais, como o coque, assim como condicionantes de participação na mistura. Em outras palavras, o algoritmo determina o mix de carvões que deve ser importado no período de um ano de modo a resultar na mistura adequada para produzir o coque, trazendo como resultado a redução do custo da matéria-prima e do frete marítimo, melhor eficiência operacional e, consequentemente, menor impacto ambiental, uma vez que o abastecimento do minério favorece a otimização de seu transporte, enquanto o blend ideal significa uso adequado dos recursos naturais, redução de desperdício e de poluentes, pontua partner da UniSoma, citando ainda um estudo aplicado na ArcelorMittal para favorecer a programação integrada do lingotamento para a laminação, o que propicia ganhos de natureza energética e se reflete em ganhos na agenda ESG.
Complementarmente, a ArcelorMittal recentemente deu ainda um passo importante na direção da inovação tecnológica com a implantação do Standard Coil, sua primeira solução baseada em Inteligência Artificial para inspeção de qualidade de produtos na América Latina.
Lançado em setembro de 2024, ele utiliza um avançado algoritmo de IA integrado ao sistema de câmeras da operação, que identifica eventuais irregularidades nos padrões das bobinas. Depois, os dados são analisados por uma plataforma digital que, ao detectar problemas no produto – tais como riscos de segurança ou danos –, direcionando os materiais para ajustes. Assim, essa solução não apenas eleva o padrão de qualidade, como também otimiza os processos e reduz os custos operacionais. O projeto também contou com a participação da Sirros IoT, startup que atua na área de Internet das Coisas para a Indústria 4.0, e recebeu investimento do Açolab Ventures, fundo de CVC da companhia.
Para Paulo Marcelo Rodrigues, diretor de Negócios Industriais da unidade Sul Fluminense da ArcelorMittal, o Standard Coil está totalmente alinhado à estratégia de inovação da empresa, que visa a otimização de processos, melhoria nos produtos e serviços que oferta, a redução de custos e o aumento de produtividade. “O projeto não apenas aprimora nossos índices de qualidade e eficiência, mas também reforça nosso compromisso com soluções inteligentes e responsáveis. Os resultados já alcançados na unidade de Resende demonstram o impacto positivo dessa iniciativa, motivando-nos a expandir sua aplicação”, enfatiza, acrescentando que a empresa planeja ainda implementar o sistema em outras unidades em 2025, incluindo a usina de Monlevade (MG) e a Acindar, na Argentina.
