COI Maestro integra dados da cadeia e recomenda parâmetros de qualidade para reduzir variabilidade e atender às especificações

O Centro de Operações Integradas (COI) da Samarco conta agora com uma nova ferramenta para apoiar decisões com mais previsibilidade: o COI Maestro, plataforma de inteligência artificial que analisa dados integrados da operação. A partir das análises, o sistema recomenda ajustes em parâmetros de produção, como ferro, sílica e fósforo, para direcionar a produção às especificações das pelotas de minério de ferro, com mais precisão e eliminando variações naturais.

A ferramenta apoia a equipe da Torre de Programação do COI nas decisões do curto prazo. Por meio de um chatbot com inteligência artificial generativa, o COI Maestro recomenda quais parâmetros de qualidade devem ser priorizados pelo concentrador nos dias seguintes. A meta é que, na combinação dos materiais na unidade de Ubu (ES), durante o processo de pelotização, o produto final fique alinhado às necessidades do cliente.

Segundo o engenheiro de Processos, Glauber Bomtempo, o sistema conecta informações ao longo da cadeia produtiva, como material em trânsito no mineroduto, estoques em tanques e minério disponível no pátio de estocagem em Ubu. “Com essa visão integrada, a inteligência artificial simula cenários e, com base em modelos matemáticos e preditivos, indica os parâmetros que devem orientar a produção no curto prazo”, explica.

A solução inovadora obteve o 1º lugar na categoria Inovação na Cadeia Produtiva, Programa Melhoria Contínua, durante o Evento Anual de Reconhecimento da Samarco, em março.

O COI Maestro foi desenvolvido de forma colaborativa, a partir da concepção dos módulos operacionais e da lógica de otimização desenvolvidas por Bomtempo. A camada de linguagem natural, usada na interação com os usuários, foi criada em parceria com a startup FutureTech, que integrou a inteligência conversacional às soluções técnicas de operação.

Entre as principais capacidades, destacam-se a visão integrada da cadeia produtiva, o monitoramento contínuo e alertas, que identifica desvios relevantes, como não conformidades de qualidade ou inconsistências operacionais e gera alertas com recomendações rastreáveis. A ferramenta permite ainda uma previsão de produção e o sincronismo da cadeia, avaliando a viabilidade das sequências produtivas considerando estoque, qualidade e restrições logísticas. Quando identifica riscos de desalinhamento, o COI Maestro recomenda alternativas e ajustes operacionais.

Implantação modular

Dois módulos do COI Maestro já estão em operação: o modelo de alvo dinâmico, que calcula as especificações ao longo da cadeia, e a IA da Pelotização, que prevê os impactos da qualidade do

minério no processo. Juntos, eles geram recomendações automáticas de parâmetros de qualidade e apoiam a rotina do COI.

“Mesmo antes de atingir sua capacidade total, os modelos já apoiam decisões para otimização operacional. Eles permitem operar ainda mais próximos dos limites de qualidade com segurança, com potencial de ganhos em produtividade e eficiência”, destaca Bomtempo.

O módulo final, voltado à mina, tem início de implantação estimado para 2027 e está sendo desenvolvido em parceria com universidades federais, como Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Universidade Federal de Viçosa (UFV), Universidade Federal de Lavras (UFLA) e Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG). Com essa etapa, a plataforma deverá ampliar sua capacidade de recomendação, passando dos parâmetros de qualidade para indicações de ações operacionais que apoiem o atingimento dos resultados desejados.

Crédito: Nitro