Machine learning otimizando processos na maior siderúrgica do Brasil

Centenas de variáveis que só operadores veteranos dominavam

A produção de aço é um dos processos industriais mais intensivos em energia e complexidade. Na Gerdau, maior produtora de aço do Brasil, cada corrida de aço envolve centenas de variáveis: composição química da sucata, temperatura do forno, fluxo de oxigênio, tempo de fusão e dezenas de outros parâmetros.

Pequenas variações em qualquer uma dessas variáveis afetam diretamente a qualidade do aço final e o consumo de energia. Historicamente, o ajuste desses parâmetros dependia da experiência de operadores veteranos, conhecimento valioso, mas difícil de escalar e padronizar.

Com a aposentadoria de operadores experientes e a pressão por eficiência energética, a Gerdau precisava encontrar uma forma de capturar esse conhecimento e otimizá-lo com dados.

Algoritmos que encontram a combinação perfeita de parâmetros

A Gerdau desenvolveu modelos de machine learning que analisam dados históricos de milhares de corridas de aço para encontrar as combinações ideais de parâmetros. Os algoritmos identificam padrões que correlacionam entradas (tipo de sucata, temperatura, tempo) com resultados (qualidade do aço, consumo energético, rendimento).

O sistema recomenda os parâmetros ótimos para cada corrida em tempo real, considerando as condições específicas do momento: tipo de sucata disponível, demanda do cliente e restrições operacionais. A WEG usa uma abordagem similar de IA em tempo real para monitorar suas linhas de produção.

Além da otimização em tempo real, os modelos de ML também são usados para simulação de cenários. Antes de testar uma nova composição ou processo, a equipe pode simular os resultados computacionalmente, reduzindo testes físicos caros e arriscados.

Aço melhor com menos energia

Otimização de processos siderúrgicos com redução de consumo energético e aumento de qualidade do aço produzido.

• Redução do consumo de energia por tonelada de aço produzido
• Melhoria na consistência da qualidade do aço final
• Otimização do uso de matérias-primas e ligas
• Padronização do conhecimento operacional antes dependente de poucos especialistas

ML para processos complexos em qualquer setor

A história da Gerdau ilustra um desafio universal: processos complexos que dependem de poucos especialistas. Se sua empresa tem operações onde o resultado depende de ajustes finos que só algumas pessoas dominam, ML pode capturar e escalar esse conhecimento.

Não é necessário ter uma siderúrgica para se beneficiar. Qualquer processo com múltiplas variáveis de entrada e um resultado mensurável é candidato a otimização com machine learning. De receitas de alimentos a formulações químicas, de processos de soldagem a calibração de máquinas. A I.Systems, startup brasileira de Campinas, oferece exatamente esse tipo de solução para indústrias de diversos portes.

O primeiro passo é simples: registrar sistematicamente os parâmetros de cada operação e os resultados obtidos. Com dados suficientes, um modelo de ML pode encontrar padrões que melhoram o processo.

O caminho para a siderurgia inteligente

1. Conhecimento tácito é frágil. Se o conhecimento crítico da sua operação está na cabeça de poucas pessoas, ML pode ser a solução para escalá-lo.

2. Registre tudo. Sem dados históricos, não há modelo. Comece a registrar parâmetros e resultados de cada operação hoje.

3. Eficiência energética é um ROI concreto. Em processos intensivos em energia, pequenas otimizações geram economias significativas. O Google DeepMind reduziu 40% do consumo com refrigeração usando esse princípio.

4. Simulação antes de execução. Testar cenários computacionalmente é mais barato e seguro do que testes físicos.

5. IA não substitui o operador, o complementa. O sistema recomenda, o operador decide. A combinação é mais poderosa que qualquer um dos dois sozinhos.