O Potencial Transformador da IA na Siderurgia e Seus Objetivos Estratégicos

A indústria siderúrgica é essencial para o desenvolvimento econômico e industrial, mas enfrenta desafios constantes para otimizar seus processos produtivos, reduzir custos e minimizar impactos ambientais. Neste cenário, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma ferramenta poderosa, capaz de transformar significativamente o setor. A aplicação de tecnologias avançadas de IA oferece oportunidades únicas para Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) de novos produtos, aprimorar a eficiência operacional, melhorar a qualidade dos produtos e promover a sustentabilidade.

Potencial da IA na Siderurgia

A integração de algoritmos de aprendizado de máquina, análise preditiva e sistemas autônomos permite uma transformação abrangente nas operações siderúrgicas. Os principais benefícios da IA na siderurgia incluem:

  1. Pesquisa e Desenvolvimento de Novos Produtos: A IA analisa grandes quantidades de dados, estabelecendo correlações entre variáveis de processo e características dos produtos, proporcionando uma compreensão aprofundada de como os processos siderúrgicos impactam a qualidade dos produtos.
  2. Otimização de Processos: A IA analisa grandes volumes de dados de produção, identificando padrões e sugerindo ajustes em tempo real para aumentar a eficiência dos processos.
  3. Manutenção Preditiva: Modelos preditivos de IA podem prever falhas em equipamentos, permitindo manutenção proativa e reduzindo o tempo de inatividade e os custos de reparo.
  4. Controle de Qualidade: Algoritmos de visão computacional e análise de dados monitoram a qualidade dos produtos em tempo real, detectando defeitos e assegurando a manutenção de padrões de qualidade consistentes.
  5. Redução de Resíduos e Emissões: A IA otimiza o consumo de energia e recursos durante a produção, contribuindo para a minimização de resíduos e redução de emissões de gases poluentes.
  6. Planejamento de Produção e Logística: Ferramentas de IA facilitam o planejamento e gestão da cadeia de suprimentos, otimizando o fluxo de materiais e produtos acabados.

Objetivos Específicos da IA na Siderurgia

A adoção de soluções baseadas em IA visa alcançar os seguintes objetivos específicos:

  • P&D de Novos Produtos: Reduzir o ciclo de desenvolvimento de produtos, descobrindo novas relações entre parâmetros de processo e características dos produtos, promovendo a inovação e o conhecimento científico do processo metalúrgico.
  • Aumento da Eficiência Operacional: Implementar sistemas de IA para monitorar e otimizar continuamente os processos de produção, reduzindo desperdícios e aumentando a produtividade.
  • Melhoria da Qualidade dos Produtos: Desenvolver e utilizar algoritmos de IA para garantir a consistência e superioridade dos produtos, minimizando defeitos e retrabalhos.
  • Redução dos Custos Operacionais: Aplicar técnicas de manutenção preditiva e análise de dados para diminuir os custos associados à manutenção de equipamentos e ao consumo de energia.
  • Sustentabilidade Ambiental: Utilizar IA para otimizar o uso de recursos e eficiência energética, contribuindo para a redução de emissões de carbono e outros impactos ambientais negativos.
  • Inovação e Competitividade: Investir em P&D de tecnologias de IA para manter a empresa na vanguarda da inovação, garantindo sua competitividade no mercado global.

Implementação e Análise de Modelos de IA

Os modelos de IA podem ser construídos utilizando soluções open-source via programação em Python ou R. No entanto, a implementação pode ser dificultada pela quantidade de requisitos de segurança e pela ausência de suporte da ferramenta. Em áreas que demandam aplicações constantes de IA, a tecnologia AutoML simplifica o processo de elaboração, análise e implementação do modelo, reduzindo significativamente o tempo necessário.

Automação, Monitoramento Contínuo e Capacitação

Para a viabilidade da IA, é essencial um ambiente produtivo acompanhado de métricas sobre a qualidade dos modelos. É necessário lembrar que todo modelo de IA possui um “grau de validade” e precisa ser renovado periodicamente. O monitoramento contínuo é fundamental. Mesmo na ausência de um engenheiro de machine learning, cientistas de dados ou analistas de BI com treinamento de modelagem podem gerenciar os modelos. Por isso, é crucial um processo de capacitação da equipe responsável, preferencialmente fornecido pelo próprio fornecedor da tecnologia, incluindo profissionais com formação em Engenharia Metalúrgica.

Capacitação e Especialização

Para empresas e profissionais que desejam se aprofundar no uso da IA na siderurgia, investir em capacitação é essencial. Cursos especializados, como o oferecido pela ABM sobre o uso de Inteligência Artificial na previsão de propriedades metalúrgicas, são oportunidades valiosas para alinhar teoria e prática, otimizando os processos produtivos e melhorando a qualidade dos produtos.

Este curso, ministrado por profissionais experientes como Alisson Paulo de Oliveira, da NSigma Consulting e Leonardo Sene de Lourenço, abrange desde os conceitos básicos de IA até a aplicação prática em cenários industriais. Os participantes aprenderão sobre o uso de Auto Machine Learning (AutoML), modelagem de processos industriais, e terão a oportunidade de trabalhar com dados reais para desenvolver modelos preditivos. Além disso, o curso oferece uma visão aprofundada sobre a tecnologia de IA aplicada à indústria siderúrgica, promovendo a tomada de decisões orientada por dados (Data-Driven)​.

Veja a programação:

Local: Microsoft Teams
Horário: 19h às 21h
Endereço: O link de acesso será enviado aos participantes após a confirmação da inscrição
Data: 29/07 a 02 de agosto de 2024
Carga Horária: 10 horas
COMPARTILHE