A mineração já dispõe de um grande volume de dados gerados por sensores, equipamentos de lavra, sistemas de automação e processos industriais.

O desafio agora é transformar esses registros em informações contextualizadas, confiáveis e acionáveis, capazes de orientar decisões e produzir resultados operacionais e financeiros.

Essa foi a linha comum dos casos apresentados pela Metso e pelas mineradoras Vale, Hydro e CMOC durante o Aveva Day Brasil 2026, realizado no dia 26 de agosto em São Paulo.

Reunindo especialistas, clientes e parceiros da desenvolvedora global de software industrial, o evento debateu como a inteligência industrial pode ajudar a extrair mais valor dos dados.

No setor mineral, as aplicações abrangeram da manutenção prescritiva de equipamentos – evitando desde paradas não programadas a interrupção na produção – à rastreabilidade do minério entre a mina e a usina.

“Na mineração, coletar e armazenar dados é apenas o início”, avalia Cláudio Muller, diretor de vendas da Aveva no Brasil.

“O valor para o negócio surge quando esses registros são contextualizados e integrados ao conhecimento sobre os ativos e aos processos, sendo disponibilizados às equipes no momento que uma decisão precisa ser tomada”, complementa.

A Metso apresentou a jornada percorrida desde a geração do dado nos sensores e sistemas de controle até sua conversão em uma recomendação incorporada ao planejamento da manutenção.

A solução demonstrada combina o Aveva Connect a plataforma de análise Metso Metrics, assim como o conhecimento técnico de especialistas da companhia.

Em vez de instalar mais sensores, a empresa decidiu aproveitar os sinais já disponíveis nos sistemas de controle, conectá-los de forma contínua e acrescentar o contexto do processo, o histórico do ativo, os modelos analíticos e o conhecimento de engenharia.

Em um caso envolvendo três britadores primários, o monitoramento integrado identificou 35 eventos preditivos, dos quais 33 foram encerrados com uma decisão técnica.

Segundo os resultados apresentados, a atuação antecipada evitou mais de 400 h potenciais de indisponibilidade e preservou mais de 225 mil t de produção, gerando US$ 15,4 milhões em valor para a operação entre agosto de 2025 e maio de 2026.

“Um dado isolado de vibração ou temperatura não é suficiente para definir o estado de um equipamento”, afirma Marcelo Concha Aguirre, Senior Manager, Customer Projects & TSS da Metso.

“A mudança acontece quando esse sinal recebe o contexto do processo, é analisado com conhecimento de engenharia e se transforma em uma recomendação técnica priorizada, que pode ser incorporada ao planejamento da manutenção”, delineia.

Na Vale, o desafio era ampliar a rastreabilidade da qualidade do minério Run-of-Mine (ROM), integrar as informações da mina e da usina e reduzir a fragmentação dos dados utilizados na tomada de decisão.

Para isso, a companhia estruturou uma solução que associa informações do modelo geológico aos ciclos de movimentação dos caminhões, disponibilizando os dados em um sistema de gerenciamento baseado no Aveva PI System.

Na britagem, a solução permite acompanhar em tempo real dados como massa, teor, granulometria e características geometalúrgicas do minério.

Um digital shadow desenvolvido no Aveva PI Vision também passou a apoiar a gestão das pilhas de homogeneização, reunindo dados operacionais e laboratoriais para acompanhar sua formação e retomada.

Com a iniciativa, informações antes distribuídas entre planilhas, sistemas e controles específicos passaram a ser integradas e contextualizadas.

Entre os resultados apresentados pela Vale estão a redução de duas horas diárias dedicadas à atualização de planilhas, a disponibilização das informações para três novas equipes e o aumento da granularidade do acompanhamento, que passou de intervalos de 12 horas para uma hora.

A solução também permitiu demonstrar uma redução média da variabilidade acompanhada na homogeneização de 3% para 0,5%.

“A integração entre a mina e a usina trouxe visibilidade para um fluxo de informações que anteriormente dependia de diferentes sistemas e consolidações manuais”, pontua Guilherme Bretz, IT Project & Product Manager da Vale.

“Agora, as equipes conseguem acompanhar com maior precisão a massa e a qualidade do minério que chegarão à usina, antecipar variações e atuar de maneira mais proativa no controle do processo”, conclui.