Por Luis Eduardo Ferraz F.Azevedo1
Em um mundo onde a eficiência e a inovação são chaves para a sustentabilidade, a mineração, assim como outras áreas, tem a chance de revolucionar seus métodos, alcançar novas descobertas e transformar suas operações através da integração de IAs (inteligências artificiais). Um dos maiores exemplos dessa mudança são os veículos autônomos, que variam desde caminhões de transporte até escavadeiras e perfuratrizes, utilizados nas minas a fim de diminuir os custos e a exposição humana. Esses recursos permitem um avanço na extração mineral e uma diminuição do risco aos humanos operantes de máquinas, principalmente nas minas subterrâneas.
Além disso, a análise de dados feita por IAs também pode vir a ser um grande alavancador para a indústria mineral. As empresas da área que sempre acumularam muitos dados agora têm uma forma mais fácil de transformá-los em informações úteis e benéficas para suas operações. Assim, a integração das capacidades extensas de análise das IAs, juntamente com a constante evolução dos VAs (veículos autônomos), abre novas portas para aumentar a eficiência e reduzir custos operacionais. Este artigo explora a intersecção dessas tecnologias revolucionárias, que pavimentam o caminho para um futuro mais eficiente, seguro e sustentável na indústria.
Nesse sentido, os veículos autônomos vêm se provando uma alternativa eficaz para os tradicionais manuais. As máquinas comandadas por IA são projetadas para operar de forma independente, com mínima ou nenhuma intervenção humana, executando tarefas com alta eficiência e precisão. Dessa forma, os níveis de segurança do setor aumentam drasticamente, visto que as máquinas são mais precisas e diminuem a exposição dos operadores.
Ademais, a utilização dos VAs gera maior corte de gastos por conta de sua manutenção preditiva. Esses equipamentos de mineração coletam grandes quantidades de dados, incluindo temperatura, pressão, vibração, desgaste e muito mais, através de sistemas de sensores instalados neles. Esses dados são alimentados em modelos de inteligência artificial que podem compreender as condições normais de operação dos equipamentos e detectar quaisquer anomalias indicativas de uma falha potencial. A consolidação dessas informações facilita as intervenções de manutenção e aumenta a vida útil das máquinas.
Portanto, é notória a importância da análise de dados na mineração. Além de contribuir significativamente com a manutenção preditiva, tal análise é crucial para melhorar a tomada de decisões e aumentar a eficiência operacional dos equipamentos. Num setor onde muitos relatórios são gerados, um problema comum é que esses relatórios, por si só, não contam uma história devido à falta de tendências ou Indicadores Chave de Desempenho (KPIs), resumindo-se a um registro de números que nem sempre são úteis para a gestão.
As IAs atuam como um facilitador para os gestores, ao analisarem esses relatórios de forma prática e digerir as informações ali contidas, abordando apenas problemas reais como o gerenciamento da interface da mina até a usina (mine to mill), potencializando a eficiência energética e garantindo uma utilização de recursos mais eficaz. Nesse contexto, uma boa visualização de dados pode estimular a gerência e os supervisores a se fazerem as perguntas certas para otimização dos equipamentos e melhoria dos resultados, prevendo problemas e interrupções desnecessárias ou de forma antecipada.
Com base no Machine Learning, as IAs podem também aprender e melhorar a partir das informações que recebem. Isso significa que, ao serem expostas aos conjuntos de dados coletados pelas operações de mineração, as IAs podem ser utilizadas para prever necessidades de manutenção dos equipamentos, otimizar a eficiência operacional, melhorar a segurança e, até mesmo, auxiliar na análise geológica para identificar áreas potenciais de depósitos minerais.
Entretanto, como toda outra tecnologia, a implementação de IAs também tem seus desafios. A complexidade de instalar esses equipamentos faz com que seja necessária a contratação de pessoas qualificadas na área, além de um treinamento contínuo para os profissionais, aumentando o custo da operação. Existe também a resistência à mudança, com algumas pessoas/empresas sendo relutantes em mudar e abraçar tecnologias inovadoras, o que diminui a velocidade de implementação das IAs na área.
Apesar desses desafios, a implementação de IA nas empresas, com um planejamento cuidadoso, pode superar esses desafios e as operações de mineração podem colher os frutos dessa tecnologia transformadora. Companhias como a SafeAI e Caterpillar já mostram um rol de opções nesse segmento. A Safe AI implementa sensores e equipamentos em veículos de mineração manuais, tornando esse investimento menos custoso para o contratante e trazendo todos os benefícios de um veículo autônomo regular. Já a Caterpillar, reconhecida como maior marca do setor de veículos de mineração, vem investindo fortemente no ramo de VAs, e segundo a própria, o uso de seus veículos autônomos gera um aumento de 30% na produtividade, com uma diminuição de 20% nos custos operacionais de uma mina.
Em conclusão, a integração das IAs na análise de dados e nos VAs representa uma mudança não apenas em termos de eficiência operacional e segurança, mas também na gestão estratégica dos abundantes dados das empresas. Embora os desafios relacionados à implementação e aceitação dessas tecnologias inovadoras persistam, o potencial para melhorias significativas nas operações de mineração é inegável. Empresas que adotam essas tecnologias, como a Caterpillar, estão na dianteira dessa revolução, demonstrando que o futuro da mineração pode ser mais eficiente, seguro e adaptável, se guiado pela inteligência artificial e pela automação.
Luis Eduardo Ferraz F.Azevedo. Participante do Programa de Incentivo e Desenvolvimento de Jovens Líderes da FFA Legal
Referências:
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