Manutenção preditiva ganha mais força com a mineração 4.0

A mesma informação, porém, pode ser compartilhada com a equipe de manutenção. Nesse caso, os técnicos têm a vantagem de avaliar o desempenho da máquina com uma visão mais ampla – o histórico dos últimos meses – e prever falhas com base no desempenho do equipamento. É um ciclo virtuoso.

O compartilhamento ocorre na nuvem para onde os dados são enviados. Essa nuvem, apesar do nome, tem um local físico. Não é na planta de processamento e muitas vezes nem na própria mineradora. Em grande parte dos projetos, a nuvem é um servidor distante de algum parceiro de tecnologia que faz parte do ecossistema da mineração 4.0. O que importa na nuvem é que os dados estejam sempre disponíveis lá e que exista uma camada de segurança que os proteja de serem acessados por pessoas não autorizadas. A nuvem é a casa que abriga um grande volume de dados – nosso equipamento acima, multiplicado por dez, vinte, etc. Sim, é quase infinito.

Sistemas avançados interpretam dados das máquinas e equipamentos

Se temos inúmeros equipamentos com sensores, temos uma captação maciça de dados o tempo todo. Logo, temos o que se chama de Big Data. Ora, muita informação, informação nenhuma. Calma. Desde que não seja interpretado, o grande volume de dados não pode ajudar o operador em campo e nem o gerente da planta. É aqui que entram as plataformas que fazem esse processo. No nível da máquina, temos os softwares que acompanham a automação e verificam os limites da operação. Já o controle de inúmeros equipamentos e da interação entre processos é feito por sistemas avançados que pensam toda a cadeia – da lavra até o despacho final do minério no porto.

Olhando mais de perto, temos os sensores. Quanto maior o número deles, maior serão os inputs sobre o desempenho da máquina. Quando analisados em conjunto, eles permitem correlacionar causas e efeitos, entregando a informação para as equipes de manutenção e ajudando na antecipação ou postergação de alguma intervenção importante. Podemos fazer a troca de determinado componente, por exemplo, uma semana depois do que era previsto e casar essa troca com uma parada programada que não prejudique a produção. É a informação deles, vista de forma mais ampla que permite ao técnico postergar a parada. Ele sabe que a máquina pode aguentar essa semana adicional.

Sensores, tags e câmeras captam os dados em várias etapas

Se nós estendermos o olhar, vamos sair dos sensores das máquinas e ver outros recursos na planta. O minério que passa pelo britador primário geralmente será encaminhado para a britagem secundária via correias transportadoras. Pense numa planta na qual temos câmeras filmando as correias o tempo todo, tanto antes como depois de cada britagem. Tais imagens são enviadas para um computador, onde um software de análise compara a granulometria de cada etapa e verifica que elas estão ou não dentro dos parâmetros. Atenção, o processo é feito em tempo real, permitindo que o gerente da planta otimize o processo durante a operação. Essa tecnologia, acredite, já existe, inclusive no Brasil, como você pode ver aqui.O mesmo processo de acompanhamento acontece com o uso de tags eletrônicas, uma espécie de sensor móvel que acompanha a jornada do minério do desmonte da rocha até a formação das pilhas pós britagem ou mesmo durante a flotação. Todos esses elementos – sensores, câmeras, tags – são fontes de informação constante para a manutenção preditiva. Quando cruzados, os dados que eles entregam criam informação. Essa informação, interpretada, torna-se conhecimento. E, é claro, esse conhecimento é compartilhado com o time de manutenção. Traduzindo para a linguagem da Indústria 4.0, o Big Data é interpretado pelo Analytics.

O cenário descrito acima parece distante? Na verdade não é. E para provar que o mundo da mineração 4.0 existe na prática, separamos quatro casos reais de mineradoras que aplicam os recursos de automação, de Internet das Coisas e de outras tecnologias. Leia mais no artigo Indústria 4.0 vai mudar o futuro da mineração.