Casos de uso úteis no setor de mineração e metalurgia

Tem havido um crescimento das inovações tecnológicas no setor de mineração e metalurgia. O setor costumava usar muita mão de obra, com foco no trabalho manual em vez de máquinas e ativos automatizados. Enquanto a automação já é prevalente em outros setores de manufatura, avanços tecnológicos recentes ajudam a automatizar os processos de mineração e metalurgia e a melhorar o fluxo de dados para beneficiar os produtores.  

As empresas de mineração e metalurgia continuam enfrentando altos custos operacionais para reparo e manutenção de equipamentos da planta. 70% da ineficiência operacional se deve a paradas não planejadas e panes de equipamentos, que impedem as empresas de acompanhar o crescimento da demanda. E dado que os reparos urgentes custam muito mais que a manutenção preditiva e de rotina, como o custo do material continua aumentando, as indústrias precisam descobrir maneiras de melhorar a produtividade para manter ou ampliar o lucro. 

A Indústria 4.0 procura criar uma interconexão maior entre os mundos físico e digital para o setor de mineração e metalurgia. Os avanços na automação e digitalização incluem o uso de IA, IoT e machine learning para simplificar os processos manuais. As empresas de mineração e metalurgia querem usar a tecnologia para reduzir o risco e as falhas de equipamento, melhorar a manutenção preditiva e aumentar a confiabilidade.

Aprimore a OEE com automação

No setor de mineração e metalurgia, a confiabilidade significa que tudo está dentro das especificações e sem falhas. Muitos fabricantes usam a OEE (Eficácia Geral do Equipamento, na sigla em inglês) para maximizar o valor dos dados atuais em medir e melhorar a confiabilidade. 

Dado que as paradas não planejadas geram um custo de US$ 50 bilhões por ano aos fabricantes, é essencial que as indústrias se concentrem no tempo de atividade. Existem muitas soluções de software de monitoramento de condição e ferramentas de cálculo de OEE, mas é essencial ter uma estratégia para redução do custo e do risco. Mesmo assim, uma tecnologia automatizada que continuamente colete, limpe e calcule os dados trará um potencial enorme de economia. O app OEE, disponível na Plataforma Smart IIoT da Braincube, calcula a pontuação de OEE e explica por que o processo de fabricação tem baixo desempenho para que as equipes ajustem as estratégias em tempo real.

Caso de uso

Um dos clientes da Braincube da área de bens de consumo embalados tinha muita dificuldade em coletar e limpar os dados de várias fontes para calcular métricas. Graças à urgência do processo, a empresa gerava o relatório de OEE apenas uma vez por semana. Mesmo assim, o relatório frequentemente estava atrasado, incorreto ou não era disponibilizado ao chão de fábrica. O app da Braincube calcula automaticamente a OEE e identifica os motivos das paradas. Dessa forma, os especialistas de processo podem incorporar os resultados imediatamente na produção

Depois de aplicar os resultados do app OEE da Braincube, a empresa aumentou a OEE em 22%. Os gerentes conseguiram planejar melhor as metas de produção e aumentar a produtividade. Esses dados foram logo compartilhados com vários departamentos, permitindo que os operadores respondessem imediatamente a interrupções no processo de fabricação. 

A empresa também disponibilizou os cálculos a várias equipes de toda a organização, o que aumentou a visibilidade dos dados e os resultados.

O monitoramento e o aumento da OEE melhora a confiabilidade e permite que a equipe de manufatura aumente o tempo de atividade e reduza as paradas desnecessárias na produção. Dessa forma, sua empresa consegue fabricar produtos de qualidade com menos resíduos ou rejeitos, com maior eficácia e sem implementar novos equipamentos. O acesso a pontuações de OEE precisas e calculadas rapidamente pode reduzir o custo de produção e aumentar o lucro.

Crie uma melhor estratégia de manutenção preditiva

Com o tempo, as indústrias abandonaram a estratégia de manutenção reativa em favor de uma abordagem preditiva mais eficaz. Com a maior disponibilidade de dados em toda a empresa, os fabricantes podem usar a automação para melhor rastrear, gerenciar e otimizar as máquinas.

O objetivo da manutenção preditiva é identificar as causas-raiz para prever e evitar problemas antes que eles ocorram. Os operadores de mineração e metalurgia usam a manutenção preditiva para otimizar o desempenho e automatizar a coleta, a limpeza e a análise de dados. Com isso, eles conseguem parar as máquinas ao detectar anomalias para reduzir as paradas não planejadas na produção. 

A manutenção preditiva oferece os dados para que a equipe crie uma agenda de manutenção com base na necessidade. Isso reduz os eventos de manutenção aleatórios e os custos, pois a equipe pode adquirir as peças necessárias antes do evento. Quando ocorrem eventos de manutenção imprevistos, a tecnologia registra e analisa os dados relacionados para que a equipe elabore planos de melhorias futuras

Caso de uso

Um dos nossos clientes implementou uma solução de edge computing da Braincube para melhorar a qualidade e a capacidade das máquinas. O chão de fábrica tinha quase 50 máquinas em uma linha de produção de cinco etapas e apenas um pequeno número de operadores em período integral. Tratava-se de uma iniciativa gigantesca monitorar, reparar e aprimorar esse grupo de máquinas. 

A empresa enfrentava flutuação de desempenho das máquinas, o que gerava variação entre os produtos. A equipe sabia que deveria haver um jeito mais eficiente de melhorar o desempenho em escala. Usando o app Machines’ Performance Tracker, a equipe de produção conectou dados de cerca de 50 máquinas para configurar painéis em tempo real e aumentar a visibilidade. 

Em vez de visualizar 50 telas diferentes e tentar entender uma enorme quantidade de dados, a equipe acionou alertas para quando alguma máquina específica apresentasse desempenho abaixo do habitual ou inferior ao esperado para o grupo. A equipe também configurou preferências de alertas para melhorar o tempo de resposta. Isso fez com que as equipes se concentrassem nas máquinas que precisavam de atenção, economizando tempo e recursos e melhorando a motivação.

O pacote Manutenção Preditiva da Braincube mostra todo o contexto à equipe de operações, com controles automatizados e alertas sobre equipamentos e ativos. Com esses apps, sua organização consegue monitorar vários pontos de dados e status de máquinas para resolver problemas críticos antes que haja impacto na produção e no lucro.  

A união da análise de dados com a manutenção preditiva abre uma mina de ouro para as operações de mineração, com redução de custo e ganho estimado de produtividade de 10% a 20%. Ao entender o equipamento de produção da empresa, as equipes conseguem lançar estratégias robustas de manutenção preditiva com dados em tempo real para aumentar a capacidade de produção e o lucro. 

Reduza o custo da energia

Os custos de energia representam uma parte significativa da produção de mineração e metalurgia, podendo chegar, às vezes, a 50% dos custos totais de produção. Em 2021, a indústria metalúrgica foi responsável por 25% de toda a energia produzida no setor de manufatura na América do Norte. Com o aumento continuado do custo da energia, a redução do consumo se tornou uma prioridade maior.

Mas é difícil encontrar maneiras de reduzir o custo de energia, pois há vários parâmetros a serem monitorados ao mesmo tempo. A Plataforma de IIoT e o pacote de apps prontos para usar da Braincube monitoram todos os parâmetros necessários para acompanhar o processo de produção corretamente. A plataforma também oferece painéis personalizados, preenchidos continuamente com dados em tempo real, para reduzir o consumo de energia e aumentar os lucros. 

Caso de uso

A Aubert & Duval, empresa metalúrgica, queria melhorar o indicador de desempenho de energia para aumentar a eficiência e reduzir o custo anual de consumo em 15%. 

Os Gêmeos Digitais da Braincube rastrearam lotes, monitoraram os processos de produção e usaram corretamente o equipamento da empresa para abrir várias oportunidades de reduzir o consumo de energia em toda a organização.

Benoit Cugnet, engenheiro elétrico da Aubert & Duval, enfatiza que a Braincube ajudou a “descobrir os determinantes mais significativos do uso de energia, além de rastrear e comunicar nossos indicadores de desempenho energético. Isso simplifica o aprofundamento na análise para realizar otimizações de longo prazo.”

Tecnologias que melhoram a coleta e a utilização dos dados têm alto retorno sobre o investimento. Seja qual for a meta de uso de energia, ter acesso aos dados certos deve ser prioridade na sua abordagem.

“Podemos descobrir os determinantes mais significativos do uso de energia, além de rastrear e comunicar nossos indicadores de desempenho energético. Isso simplifica o aprofundamento na análise para realizar otimizações de longo prazo.”

Benoit Cugnet, engenheiro elétrico da Aubert & Duval, falando sobre a Braincube

Conclusão

Conforme as empresas de mineração e metalurgia buscam manter o lucro diante do aumento no custo da matéria-prima, ferramentas que automatizam tarefas, processos e equipamentos podem ser uma parte essencial do plano de redução de custo.

Ferramentas como as da Braincube ajudam na transformação digital com diversas ferramentas prontas para uso, que geram resultados comerciais.