Artigo
Participação no desenvolvimento tecnológico do primeiro submarino brasileiro de propulsão nuclear
Um processo seletivo que envolveu mais de 70 empresas e premiou nossa capacidade de gerir projetos de alta complexidade
Entenda como a Inteligência Artificial ajudou a definir parâmetros de startup e reduzir a instabilidade na troca de pilhas de minério
na recuperação metalúrgica
A solução permitiu melhorar os índices de recuperação
no tempo entre campanhas
O tempo de troca de campanhas foi reduzido, permitindo produzir mais
pela equipe da planta
A solução teve um fator de utilização de 90%, o que mostra sua aprovação pela equipe
Na planta de beneficiamento do cliente, a composição diferente do material de cada nova pilha de minério que entrava fazia com que a estabilização do processo levasse muito tempo.
Isso impactava na flotação, onde os operadores enfrentavam dificuldades para identificar bons parâmetros de dosagem, o que fazia com que reagentes fossem usados em excesso e levava a uma recuperação metalúrgica abaixo do ideal.
A equipe de planejamento passou a usar algumas características do material para buscar pilhas semelhantes no histórico e ver quais os parâmetros que melhor impactavam no KPI desejado. Nem por isso, contudo, os resultados foram satisfatórios, pois na prática as pilhas nem sempre se mostravam semelhantes, havendo mineralogias diferentes.
Era preciso explorar os dados e desenvolver um sistema que usasse machine learning para ir além de poucas características e, considerando a pilha como um todo, encontrasse outras realmente semelhantes. Isso passava pelos desafios de:
Fizemos um worshop usando Lean Inception para compreender melhor a instabilidade na transição entre pilhas e a contribuição de cada disciplina nesse processo, envolvendo todas as equipes do cliente.
Utilizamos algoritmos de Machine Learning programados em Python para classificar e clusterizar as pilhas, permitindo analisar sua similaridade de uma maneira mais inteligente e efetiva.
Desenvolvemos um sistema que, se valendo dessa análise de similaridade, passou a buscar no histórico parâmetros que levaram a um melhor KPI operacional para pilhas semelhantes, prescrevendo faixas de operação móveis conforme a classificação da matéria prima. Em alguns casos, a solução informa alguns parâmetros para a aplicação de controle avançado existente na flotação.
Desenvolvemos uma interface no PI Vision que, com KPIs operacionais, orienta as equipes de engenharia de produção e operação na melhor tomada de decisão.
Detalhes:
O tempo de ajuste a cada troca de pilhas foi reduzido em 30%, fazendo com que a estabilização do processo se desse mais rápido e a com isso a produtividade aumentasse de maneira considerável.
Para se ter uma ideia, fizemos uma estimativa de quanto de material seria gerado a mais se não houvesse instabilidade no beneficiamento de cada pilha, e calculamos que seriam em torno de 108 toneladas em um período de 8 meses.
Detalhes:
A solução fez com que a recuperação metalúrgica aumentasse em 1%. Pode parecer pouco, mas se tratando da matéria-prima em questão, isso já representa um lucro considerável, ainda mais considerando a produtividade a longo prazo.
Detalhes:
No beneficiamento, os reagentes tem um alto custo, do que é altamente recomendável otimizar seu consumo.
Antes do projeto, a dificuldade em encontrar parâmetros fazia com que reagentes fossem usados em excesso, acarretando em gastos desnecessários.
Com a solução ajudando a escolher parâmetros, passou-se a usar apenas a quantidade necessária, o que propiciou grande economia para o cliente.
Detalhes:
Uma das maiores formas de reconhecimento do sucesso de uma solução é sua adoção pela equipe da planta, sinal não apenas de que ela agrega valor como de que possui boa interface e usabilidade.
O fator de utilização da solução foi acima de 90%, o que é prova de toda a sua utilidade e de sua aprovação pela equipe de operação.
Sabemos como é difícil encontrar ferramentas eficientes e soluções adequadas para seus problemas. Nosso time está à disposição para te ajudar a escolher a melhor solução, com base em nossa experiência nas mais diversas áreas da indústria.
Matéria sobre o Innovation Ecosystem: série de discussões realizadas pela Stefanini em parceria com a Fundação Dom Cabral e a Startupi, nesse episódio abordando a vertical indústria.
Artigo do nosso diretor Gustavo Brito sobre os desafios que a pandemia traz para a indústria e qual pode ser a realidade daqui em diante.
Matéria que aborda o uso de automação e integração de dados em processos logísticos, e como isso pode fazer diferença.
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pela equipe da planta
A solução teve um fator de utilização de 90%, o que mostra sua aprovação pela equipe
Na planta de beneficiamento do cliente, a composição diferente do material de cada nova pilha de minério que entrava fazia com que a estabilização do processo levasse muito tempo.
Isso impactava na flotação, onde os operadores enfrentavam dificuldades para identificar bons parâmetros de dosagem, o que fazia com que reagentes fossem usados em excesso e levava a uma recuperação metalúrgica abaixo do ideal.
A equipe de planejamento passou a usar algumas características do material para buscar pilhas semelhantes no histórico e ver quais os parâmetros que melhor impactavam no KPI desejado. Nem por isso, contudo, os resultados foram satisfatórios, pois na prática as pilhas nem sempre se mostravam semelhantes, havendo mineralogias diferentes.
Era preciso explorar os dados e desenvolver um sistema que usasse machine learning para ir além de poucas características e, considerando a pilha como um todo, encontrasse outras realmente semelhantes. Isso passava pelos desafios de:
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