A Inteligência Artificial (IA) não chegou à mineração apenas para fazer previsões sobre o futuro. Em operações que já incorporaram análise de dados, sensores, visão computacional, drones e automação, máquinas passaram a assumir tarefas que antes dependiam de inspeções presenciais, controles manuais ou análises feitas por amostragem.
Na Trindade, operação de mineração em Minas Gerais, essas tecnologias já são usadas em diferentes etapas - do planejamento da lavra à movimentação da frota, dos levantamentos topográficos ao beneficiamento. Em algumas situações, o ganho é produtividade. Em outras, o principal resultado é retirar trabalhadores de áreas de maior risco.
A mudança, porém, não significa que a máquina tenha tomado o lugar do especialista. Para Alaor Abreu, gerente comercial da Trindade e também diretor da 3A1 Inteligência Mineral, Multminer e Mineração Mata Verde, o papel da tecnologia é ampliar a capacidade de quem toma decisões.
“Com a vida não há troca”, resume Abreu ao explicar por que segurança é um dos principais critérios para adoção dessas ferramentas. Segundo ele, a tecnologia permite processar mais informações, aumentar a frequência das análises e antecipar situações que antes dependiam da observação humana.
Há ainda uma distinção importante. Nem toda tecnologia digital usada em uma mina é Inteligência Artificial. Parte das soluções envolve automação, sensores, telemetria e processamento de dados. A IA aparece quando os sistemas passam a reconhecer padrões, fazer previsões ou apoiar decisões.
De acordo com o Gerente de Negócios de Software para a América Latina da Rockwell Automation, Sergio Campana, praticamente toda a cadeia mineral já pode utilizar IA. Da geologia e planejamento até britagem, moagem, flotação, manutenção, energia e segurança.
“Mas é importante entender que a IA não é uma camada separada da operação. Ela funciona quando está conectada aos dados e aos sistemas que controlam a planta. Na Rockwell Automation atuamos principalmente em três áreas: análise e contextualização de dados industriais, otimização avançada de processos e suporte à tomada de decisão operacional. Isso inclui tecnologias de controle preditivo, sensores virtuais, detecção de anomalias, simulação industrial e plataformas de dados capazes de transformar informação operacional em decisões mais rápidas e consistentes”, explica Campana.
O Minera Minas conversou com profissionais que atuam na mineração para conhecer as sete frentes em que as máquinas já estão mudando o trabalho dentro do setor.
Drones fazem em minutos o que antes levava dias
A primeira delas são os drones. Uma das aplicações mais concretas está nos levantamentos topográficos e nas inspeções de áreas de difícil acesso. Na operação, eles são usados para produzir ortofotos, levantar informações topográficas, acompanhar frentes de lavra e obter imagens de pontos críticos.
Segundo Abreu, uma das atividades teve o tempo de execução reduzido de aproximadamente dois dias para cerca de 30 minutos com o uso de drones. Ao mesmo tempo, diminuiu a necessidade de expor profissionais a áreas de difícil acesso ou potencialmente insalubres - minas com áreas de encosta ou taludes.
Para a Trindade, essa é também uma das aplicações com maior retorno, embora não seja possível atribuir um valor financeiro isolado à tecnologia. O ganho está principalmente na prevenção de eventos geotécnicos e de possíveis interrupções da operação.
Câmeras deixam de somente registrar e passam a interpretar
Durante décadas, ter câmera em uma mina significava principalmente uma coisa: registrar o que aconteceu. A visão computacional muda essa lógica. Quando câmeras são combinadas com algoritmos, as imagens passam a ser usadas para reconhecer objetos, situações e eventos.
Na operação, esse tipo de tecnologia pode ser aplicada à leitura de placas, contagem de movimentações, acompanhamento de basculamentos, inspeção de cargas e identificação de possíveis situações fora do padrão. Câmeras térmicas também podem auxiliar na identificação de aquecimento anormal em equipamentos.
Um exemplo citado por Abreu envolve as caçambas dos veículos que transportam o produto. Antes, uma eventual contaminação poderia ser percebida somente depois do contato com o material. Com a inspeção por câmeras, a caçamba pode ser verificada antes do carregamento. Caso o sistema sinalize uma possível não conformidade, o processo é interrompido para que se faça a checagem.
É um exemplo de como a automação não elimina o trabalhador: muda o momento em que ele entra na operação. “Ao invés de descobrir um problema depois que ele avançou pelo processo, a equipe recebe a informação antes e decide o que fazer”, explica Abreu.
Sergio Campana destaca um dos cases de seus clientes. “Um caso bastante conhecido é o da planta de flotação de Brucutu, da Vale, em Minas Gerais. A operação dependia de análises laboratoriais que levavam horas para ficar disponíveis. A implementação de sensores virtuais baseados em redes neurais passou a estimar teor e recuperação praticamente em tempo real. Isso permitiu ajustar continuamente a dosagem de reagentes e responder muito mais rápido às mudanças na alimentação da planta. O resultado foi uma redução no consumo de reagentes e um aumento relevante na produção do concentrado de maior valor econômico. O mais interessante não é a tecnologia utilizada. É a mudança na forma de decidir. A operação deixou de reagir ao passado e passou a atuar com base no que estava acontecendo naquele momento”, salienta.
Geologia cruza dados que antes ficavam separados
A Inteligência Artificial também está chegando a uma área em que a experiência humana sempre teve um peso enorme: a geologia.
Na operação, diferentes fontes de informação podem ser integradas em uma mesma análise: amostras, análises químicas, mapas geológicos, dados de sondagem, levantamentos topográficos, imagens de drones, registros históricos e informações sobre a orientação das zonas mineralizadas.
“A vantagem está justamente na capacidade de cruzar essas informações. Em uma análise de risco geotécnico, por exemplo, diferentes camadas — como características geológicas, topografia e registros de escorregamentos ou acidentes — podem ser combinadas para gerar mapas de suscetibilidade e apontar áreas prioritárias para investigação”, detalha Abreu.
Isso não elimina o geólogo. Ao contrário: segundo Abreu, a interpretação final continua dependendo do especialista e da qualidade dos dados. A tecnologia acelera a organização das informações e ajuda a direcionar onde a equipe deve concentrar sua atenção. “É uma mudança silenciosa, mas relevante: menos tempo organizando dados e mais tempo interpretando o que eles significam”, completa Abreu.
Frota passa a ser tratada como um sistema, não como equipamentos isolados
Caminhões, carregadeiras e outros equipamentos móveis representam uma parcela importante da eficiência de uma operação de mineração. Uma fila em um ponto da cadeia pode significar equipamento parado em outro.
Na Trindade, informações de GPS e telemetria permitem acompanhar posição, velocidade, ciclos, cadência, carga, consumo e indicadores de manutenção. Esses dados podem apoiar decisões sobre velocidade, paradas, alocação de equipamentos e programação de manutenção.
“Antes da IA, um dos principais problemas eram justamente as filas, o desequilíbrio entre carregamento, transporte e descarga, as interrupções provocadas pela indisponibilidade dos equipamentos e a dificuldade de acompanhar as metas operacionais. O ganho aparece quando os dados deixam de ser apenas informação e passam a orientar o fluxo”, salienta Abreu.
Segundo o gerente comercial da Trindade, o controle operacional da movimentação de máquinas é uma das aplicações que mais contribuiu para o ganho de produtividade, ao reduzir filas, equilibrar ciclos e melhorar o aproveitamento dos ativos.
O resultado mais expressivo é que a produção chegou a um ritmo superior ao dobro do volume originalmente projetado, uma alta acima de 100%. Mas esse crescimento não pode ser atribuído exclusivamente à IA: reúne diferentes fatores, como mudanças de processo, equipe e disponibilidade dos ativos.
Sensores transformam sinais dispersos em alertas
A mina produz uma quantidade crescente de dados. Sensores e sistemas de telemetria acompanham variáveis como posição, temperatura, peso da carga, consumo de combustível, condição de fluidos e óleo, pressão hidráulica e sinais relacionados à fadiga do motorista.
“Isoladamente, cada informação pode dizer pouco. O ganho aparece quando diferentes sinais são cruzados. Uma alteração que parece irrelevante em um sensor pode ganhar importância quando combinada a outros parâmetros”, ressalta Abreu.
Segundo ele, essa integração reduz a dependência da observação pontual ou da memória de uma pessoa e ajuda a sinalizar condições potencialmente inseguras. Os alertas, porém, precisam ser validados e tratados de acordo com os procedimentos da operação. A lógica é semelhante à que aparece em outras áreas da mineração: a máquina amplia a capacidade de perceber; o especialista decide o que fazer.
Beneficiamento começa a ser ajustado antes que o problema apareça
É na planta de beneficiamento que o minério extraído se transforma no produto que será vendido. Por isso, qualquer instabilidade no processo pode significar perda de produtividade, qualidade ou recuperação.
“Sensores, automação e sistemas de controle avançado já acompanham variáveis do processo. A aplicação de modelos mais sofisticados pode acrescentar recursos de previsão, classificação e otimização. Entre as informações que podem ser analisadas estão propriedades como densidade, porosidade, brilho, cor, estrutura cristalina, tamanho das partículas e teor. A ideia é diferenciar o material de interesse e, a partir dessas informações, recomendar ou executar ajustes no processo”, explica Abreu.
“Na prática, o ganho pode aparecer na estabilidade do processo, na concentração e na redução de perdas. Em algumas rotas de processamento, a combinação de sensoriamento, classificação e controle avançado também pode permitir recuperar materiais que antes seriam destinados às pilhas de rejeitos”, conclui o especialista.
Manutenção começa a sair do calendário e olhar o equipamento
Na operação citada por Abreu, sistemas de gestão de manutenção já usam dados de uso e intervalos recomendados para emitir alertas sobre intervenções programadas e substituição de componentes.
Mas isso, segundo ele, é automação do planejamento, e não necessariamente manutenção preditiva no sentido mais rigoroso. A manutenção preditiva propriamente dita depende de dados de condição e modelos capazes de estimar a probabilidade de uma falha.
No mercado, já existem soluções que analisam parâmetros como vibração, temperatura, pressão e desempenho para identificar tendências anormais antes que uma falha se manifeste de maneira crítica.
“O objetivo é encontrar o momento tecnicamente adequado para intervir: nem esperar a quebra, nem trocar um componente antes da hora. É uma frente em expansão na mineração”, explica.
“A máquina não decide sozinha. Apesar do avanço, a transformação digital da mineração não significa uma substituição simples do trabalhador pela máquina”. Em quase todas as aplicações citadas por Abreu, existe uma etapa humana: validar o alerta, interpretar o contexto, avaliar o dado ou tomar a decisão.
Isso vale para a geologia, para a visão computacional, para os sensores e para o beneficiamento. Na prática, a tecnologia assume principalmente tarefas que exigem volume, velocidade, repetição ou exposição a riscos.
“É por isso que a principal mudança talvez não seja simplesmente ‘a máquina fazer o trabalho do homem’. É a possibilidade de o trabalhador deixar de gastar tempo com aquilo que a máquina faz melhor — coletar, contar, cruzar, comparar e acompanhar — e concentrar sua atuação naquilo que exige julgamento”, detalha.
“A mensagem central”, segundo Abreu, é que ferramentas de IA e análise de dados ampliam a capacidade de equipes experientes e oferecem informações mais rápidas e consistentes para decisões melhores e mais seguras.
A próxima fronteira é descobrir o que ainda não está sendo medido. A adoção da tecnologia na mineração ainda está longe de ser um processo concluído.
Abreu diz que a busca por novos usos é contínua. A própria possibilidade de acompanhar mais operações de forma simultânea muda a escala de gestão: a partir do escritório, ele afirma conseguir acompanhar atividades em mais de cinco minerações ativas, algo que anteriormente exigiria uma presença física muito mais frequente em cada unidade.
“O desafio agora é transformar essa quantidade crescente de dados em decisões que efetivamente melhorem segurança, produtividade e continuidade operacional. Na mineração, talvez essa seja a verdadeira revolução da IA: não fazer tudo sozinha, mas permitir que uma equipe enxergue mais, mais cedo e com menos exposição ao risco”, conclui.7
Segundo Sergio Campana, da Rockwell Automation, “nos últimos anos vimos dezenas de casos em operação real, especialmente em processamento mineral, manutenção, energia e segurança. Hoje, o desafio não é desenvolver mais algoritmos. O desafio é fazer com que esses algoritmos sobrevivam quando saem do laboratório, entram no turno e passam a influenciar decisões operacionais”.
De acordo com Campana, a questão deixou de ser tecnológica e passou a ser operacional. “O valor não se perde porque falta IA. O valor se perde na integração, na qualidade dos dados, na adoção pela operação e na capacidade de transformar uma recomendação em uma ação segura dentro da planta”, explica.
“É justamente nessa fronteira entre inteligência e operação que a indústria está concentrando seus esforços. A realidade atual na região mostra que grande parte das iniciativas já está em produção e que a conversa mudou de inovação para escalabilidade e sustentação operacional. A mineração hoje não procura apenas modelos melhores. Procura resultados mais consistentes”, complementa Sergio.
