IA na mineração: Usiminas utiliza machine learning para reduzir consumo de diesel e emissões
A Mineração Usiminas alcançou resultados expressivos em 2024 ao integrar análise avançada de dados e treinamento operacional. Utilizando modelos de Gradient Boosted Trees (GBT), a companhia conseguiu isolar o impacto individual dos condutores de caminhões fora-de-estrada, resultando na economia de 6.706 litros de diesel e na redução de 19 toneladas de $CO_2$ equivalente.
Inovação Tecnológica: O Modelo GBT e SHAP
O diferencial do projeto reside na capacidade de comparar operadores de forma justa, independentemente da rota, carga ou condições da pista (haul roads).
- Algoritmo GBT: O modelo de “Árvores Gradualmente Reforçadas” foi escolhido por sua alta performance em capturar interações não lineares entre variáveis como distância, carga útil e deslocamento vertical.
- Interpretabilidade com SHAP: Para evitar que a IA fosse uma “caixa preta”, a equipe aplicou o procedimento SHAP (SHapley Additive exPlanations), garantindo transparência ao quantificar exatamente como cada variável contribuiu para o consumo final.
Resultados Tangíveis em Sustentabilidade e Segurança
A implementação do programa, aliada ao monitoramento pelo portal SmartRView, gerou retornos diretos:
1. Eficiência Energética e Financeira
- Diesel Evitado: 6.706,3 litros (projeção anual).
- Economia Direta: R$ 35.945,84 (baseado em diesel a R$ 5,36 $L^{-1}$).
- Redução de Consumo: Queda média de 0,26 L/h por operador.
2. Segurança Operacional
- Freio de Serviço: Redução drástica de 86% nas atuações do freio acima de 16 km/h. Este indicador reflete uma condução mais preventiva e segura, reduzindo o desgaste mecânico e o risco de acidentes.
3. Impacto Ambiental
- Descarbonização: 19 toneladas de $CO_2$eq poupadas, alinhando-se às metas de sustentabilidade da Usiminas e ao programa Renovabio B14.
Gestão de Recursos e Uso de Drones
Além do foco nos caminhões, a metodologia PDCA – A3 permitiu otimizar a gestão de estoques. Com o uso de drones e metodologias internas, a margem de erro nas medições de minério estocado caiu para menos de 1%.
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“Conseguimos identificar e reduzir desvios através de medições semanais com drones, otimizando a fabricação na planta com baixíssimo investimento”, destaca Victor Cardoso.
Este projeto de melhoria contínua foi premiado em primeiro lugar no evento interno da Imerys, destacando-se entre projetos da Argentina e Chile pela sua alta replicabilidade e eficiência.
