Programa de intervenção nas vias melhora tempo de ciclos e consumo de diesel no Complexo Mariana
A Vale celebra melhorias da eficiência energética no Complexo de Mariana, em Minas, após a implantação de um programa para direcionamento de intervenções em vias onde trafega a frota de caminhões. Por meio de mapas de calor de vibração e de intensidade no consumo de combustível, foi possível localizar trechos de maior impacto. Como resultados, a equipe responsável pelo projeto lista média de 5% a menos no consumo específico de diesel e aumento de 9 % na velocidade média dos ciclos após ajuste de similaridade de rotas, resultando em um ganho de 6,3% na produtividade. A equipe condiciona tais resultados à possibilidade de redução de frota em 9%, sem perdas na movimentação de carga.
Os autores apresentam os resultados percentuais de um programa de manutenção de vias no Complexo Mariana da Vale, após mais de 100 intervenções em vias de transporte, observouse ganhos de produtividade e menor emissão de GEE. Os indicadores foram apurados por análise de ciclos combinada a modelos de machine learning.
Neste trabalho, eles apresentam um framework de priorização de intervenções de vias baseado em mapas de calor de vibração e consumo de diesel. Além disso, mensuram o impacto percentual das intervenções de vias nos principais KPIs (consumo de diesel, velocidade, tempo de ciclo), além de comparar representatividade entre caminhões monitorados e nãomonitorados via similaridade de rotas.
Foram analisados caminhões fora‑de‑estrada CAT 789D equipados com instrumentação de telemetria da Cascadia Scientific, registrando dados dos medidores de vazão (±0,1 %), acelerômetro de 9 eixos e GPS RTK. Segmentos críticos foram identificados por heatmaps e validados em inspeções de campo. Para garantir comparabilidade, aplicou‑se “Histogram Intersection”, alcançando similaridade global de 95,7 % entre rotas monitoradas e não monitoradas. Também foi utilizada a métrica Histogram Intersection para estimar a sobreposição entre distribuições de distância e inclinação, alcançando similaridade global de 95,7 %.
Modelos Gradient Boosted Trees estimaram o consumo esperado por viagem após controlar distância, inclinação e carga. As diferenças entre real e previsto foram convertidas em percentuais. E os valores SHAP ampliaram a interpretabilidade dos fatores de impacto.
As reduções registradas alinharamse à literatura técnica existente que indica potencial de 4 % a 10 % de economia após intervenções equivalentes. A alta similaridade de 95,7 % entre rotas corroborou que os resultados são representativos para a frota inteira.
O programa de intervenções de vias, guiado por telemetria de alta resolução e análise de ciclos, reduziu o consumo de diesel em 5% e elevou a velocidade média em 9%. Os resultados colaterais ao aumento de velocidade também foram avaliados, representando 6,3% em aumento de produtividade (toneladas/hora), ou a possibilidade de hibernação de 9% da frota de transporte mantendo a massa transportada dentro dos mesmos parâmetros pré-intervenções. Na avaliação da equipe, o método demonstrou alto retorno em produtividade e descarbonização, podendo servir de referência para outras operações da Vale e demais mineradoras no Brasil.
