CBMM usa IA e metalurgia para otimizar siderurgia

A CBMM desenvolveu uma plataforma digital voltada à otimização de processos na indústria siderúrgica . Batizada de NB.ON , a solução utiliza uma combinação de conhecimentos de metalurgia , ciência de dados e machine learning para simular processos produtivos, antecipar propriedades dos aços e identificar oportunidades de redução de custos e aumento de produtividade . A tecnologia já é utilizada em mais de 50 plantas industriais ao redor do mundo e foi desenvolvida para apoiar fabricantes de aço em diferentes etapas da produção. Entre as aplicações estão a melhoria da qualidade , o aumento da eficiência operacional , a redução de emissões de CO₂ e a busca por processos mais sustentáveis . O principal diferencial do NB.ON está na chamada inteligência híbrida , que combina modelos metalúrgicos — baseados no conhecimento dos fenômenos envolvidos na fabricação do aço — com ferramentas avançadas de ciência de dados e aprendizado de máquina. Segundo a CBMM , os investimentos no desenvolvimento desses modelos metalúrgicos começaram há mais de 12 anos. As ferramentas permitem analisar os processos produtivos e identificar oportunidades relacionadas à redução de emissões , ao capital de giro e à administração de estoques . A plataforma também pode contribuir para diminuir desvios de processo e qualidade, além de reduzir despesas relacionadas ao consumo de ferro-ligas e de insumos estratégicos , como energia elétrica , gases industriais e materiais refratários . Plataforma combina dados reais e conhecimento metalúrgico O desenvolvimento do NB.ON contou com a participação de clientes, especialistas do setor, institutos de pesquisa e universidades de diferentes regiões do mundo. Entre os parceiros está o CEIT , instituto espanhol com atuação internacional nas áreas de Engenharia e Ciência dos Materiais. Com o avanço das tecnologias de inteligência artificial , a CBMM incorporou à plataforma dados provenientes de processos reais da indústria. A integração permite associar informações práticas da produção aos modelos metalúrgicos desenvolvidos pela companhia, ampliando a capacidade de previsão e análise da ferramenta. Na prática, a solução permite avaliar como diferentes composições químicas e condições de processo podem influenciar as propriedades finais do aço . A proposta é fornecer informações que ajudem as siderúrgicas a tomar decisões mais rapidamente e a aperfeiçoar desempenho, qualidade e custos. “As soluções desenvolvidas com o suporte do NB.ON permitem transformar conhecimento científico em valor aplicado para clientes da CBMM no Brasil e outras regiões. Por meio da plataforma , é possível avaliar a influência de diferentes composições químicas e condições de processo sobre as propriedades finais do aço, acelerando a tomada de decisão e a otimização de desempenho , qualidade e custos”, afirma José Britti Bacalhau, gerente executivo de Desenvolvimento de Mercado da CBMM . Tecnologia pode ser adaptada a cada siderúrgica A CBMM oferece a plataforma a clientes e parceiros por meio de seu programa de assistência técnica para projetos colaborativos , sem exigir investimentos adicionais para sua utilização. O sistema também pode ser personalizado de acordo com as particularidades de cada unidade industrial. A customização permite adaptar o NB.ON às características dos processos produtivos, equipamentos e práticas operacionais adotadas em cada planta siderúrgica . A plataforma integra o Programa de Tecnologia da CBMM , que atualmente reúne mais de 200 projetos desenvolvidos em conjunto com universidades, centros de pesquisa e clientes em diferentes países. Para manter essa frente de inovação, a empresa realiza investimentos anuais entre R$ 250 milhões e R$ 300 milhões . “Ao integrar conhecimento metalúrgico , ciência de dados e experiência industrial , a CBMM fortalece o relacionamento de longo prazo com os clientes para acelerar inovação, produtividade e competitividade na indústria siderúrgica brasileira e global ”, conclui Bacalhau. Voltar O post CBMM usa ciência de dados e metalurgia para aumentar eficiência da indústria siderúrgica apareceu primeiro em Revista Mineração .