Por Tiago Batalha*

A inteligência artificial (IA) na britagem atua como um copiloto qualificado, ajudando resolver vários desafios dessa etapa de processamento mineral. Ao estabelecer os melhores parâmetros de operação e prever falhas de componentes, a IA reduz paradas não-programadas e maximiza a produção, entre os ganhos mais relevantes.

A experiência da Metso ao aplicar o recurso em campo no Brasil é real e acontece por meio dos serviços de longo prazo (LCS), um modelo de negócio diferenciado, pelo qual a fabricante assume integralmente a operação e manutenção de plantas de processamento.

Ao serem sensorizadas, essas unidades fornecem dados de qualidade para monitoramento e análise a partir de centros remotos, como os de Sorocaba (SP) e Parauapebas (PA).

A integração de IA nas operações de britagem representa um divisor de águas na mineração, confirmada pela experiência acumulada em contratos de LCS no Brasil, na modalidade de Britagem como Serviço. É possível observar uma evolução clara nas britagens operadas pela Metso: de atividades manuais e baseadas na intuição para um controle autônomo, preditivo e altamente eficiente.

Essa jornada tecnológica está intimamente ligada à evolução do próprio modelo de negócios de serviços. Em 2006, as operações de Britagem como Serviço, assumidas pela Metso, começaram como uma nova forma de atendimento aos clientes.

O modelo pioneiro começou no Pará, onde o estéril passou a ser aproveitado para produção in loco de britas destinada a obras de infraestrutura interna e tamponamento de detonação.

O nível de complexidade e responsabilidade cresceu ao longo do tempo, gerando confiança no mercado e ofertas sob medida da Metso para auxiliar nos desafios de seus clientes.

O ano de 2020 foi importante, marcando um salto de responsabilidade e confiança do mercado no modelo de Britagem como Serviço. Nesse caso, um importante cliente, responsável por 40% do abastecimento do mercado de fosfato bicálcico confiou toda a operação de britagem primária do complexo de produção mineral à Metso nessa modalidade de LCS.

Outro salto qualitativo da modalidade em termos de complexidade de processamento mineral ocorreu em 2023 na produção de minério de ferro, em Corumbá no Mato Grosso do Sul. Nesse cenário, o cliente confiou parte de sua produção à Metso, desde a alimentação do minério extraído da frente de lavra até a entrega do produto final acabado nas versões de granulados e sinter feed.

Essa usina tornou-se o laboratório perfeito para o desenvolvimento e a testagem de novas tecnologias, inclusive a aplicação de IA.
Supervisão humana refinou modelos de IA

Antes da digitalização, a planta de britagem citada acima era uma operação convencional e os primeiros passos rumo à modernização foram simples, mas efetivos: espelhamento das telas de equipamentos supervisórios padrão, que passaram a ser observados remotamente, e a instalação de câmeras comuns para monitorar a temperatura de mancais e o status dos britadores à distância.

Com o aumento da complexidade operacional, surgiu a necessidade de entender profundamente o material que entrava na planta. Foram desenvolvidos e instalados sensores de umidade e câmeras de processamento digital de imagem RockSense®, usadas para medir a granulometria do minério em tempo real.

Com isso, a equipe passou a saber instantaneamente a granulometria e umidade do minério alimentado na britagem.

Os dados coletados permitiram que o operador ganhasse uma maior visibilidade para tomar decisões. Contudo, logo se percebeu o limite do fator humano: a subjetividade. Os dados eram os mesmos, mas as decisões variavam drasticamente.

A qualidade da operação dependia do profissional, e percebeu-se, por meio da quantificação dos dados, diferenças operacionais e de performance ao longo dos períodos.

Com a instrumentação da planta e o histórico contínuo, o volume de dados gerados tornou-se maciço. Nessa etapa, buscamos algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) e IA para processar a quantidade de variáveis.

O desenvolvimento da IA não se baseou em sistemas genéricos, como o ChatGPT, mas sim em uma inteligência especializada, processada em servidores internos por questões de segurança cibernética.

O treinamento começou com a criação de modelos matemáticos de britagem, cruzando dados sintéticos com o histórico real da planta. O algoritmo foi refinado e treinado a partir de um modelo de aprendizado de máquina.

Esse processo de aprendizado exigiu refinamento humano contínuo. Assim como IAs geradoras de imagem às vezes "alucinam", o modelo matemático inicial cometia erros lógicos, sendo necessário a atuação dos especialistas Metso na correção esses desvios ao longo do tempo de aperfeiçoando do algoritmo.

IA monitora entrada e saída de minério - Hoje, a IA atua de forma autônoma e dinâmica, ajustando o setup da planta, sem intervenção manual, e as estratégias operacionais e de manutenção são tomadas em frações de segundo.

Com minério seco ou baixa umidade, o sistema entende que está em uma "autopista" e acelera a taxa de alimentação. Como o material é fácil de peneirar, o algoritmo ajusta parâmetros dos equipamentos, aumentando a vida útil dos componentes mecânicos, como os rolamentos.

Com minério úmido, o sistema identifica condições críticas e atua como se estivesse em uma “rua de bairro”, reduzindo a alimentação. Simultaneamente, trabalha com parâmetros dos equipamentos em sua máxima performance, garantindo a maior produção e qualidade em função do minério.

Além do controle de entrada, a IA utiliza tecnologia de ponta para analisar a saída. Ferramentas como as câmeras com processamento digital de imagem medem granulometrias diminutas para garantir a qualidade do produto final.

Em plantas mais recentes operadas pela Metso, todos os pontos do processo são medidos online por câmeras distribuídas no fluxo, permitindo que a IA detecte automaticamente mudanças operacionais e desgastes, corrigindo na sequência o processo.

Os resultados da implementação da IA são substanciais. Em uma planta inicialmente projetada para processar 3,5 milhões de toneladas anuais, a IA ajudou a elevar a produção à níveis de 5 milhões de toneladas ao ano. Tudo isso sem a necessidade de trocar motores ou repotenciar os equipamentos físicos. A disponibilidade física dessa unidade também saltou de 86% para 90%.

Outro ganho crítico ocorreu na qualidade dos granulados de minério de ferro, fundamental para a valorização do produto. Com a IA otimizando o processo de britagem, o índice de contaminação por finos na origem caiu de 3% para níveis entre 1,5% e 1,7%, garantindo que o minério chegue ao destino final dentro dos rigorosos padrões exigidos.

O modelo em números - A IA é parte dos recursos usados pelo Centro de Monitoramento de Sorocaba, a partir do qual a Metso monitora toda as suas operações de LCS. O grupo de especialistas baseados nesse Centro foca na melhoria continua dos processos minerais e performance dos equipamentos em operação.

Atualmente esse modelo de negócio processa 25 milhões de toneladas no Brasil na modalidade “as a Service” e monitora remotamente aproximadamente 150 equipamentos produtivos.

O volume de dados históricos coletados em campo a partir desses ativos - e suportado por IA - não melhora apenas a planta de origem, mas molda o futuro dos negócios e relacionamento com os clientes.

*Tiago Batalha, gerente de contratos da Metso