É hora de falar em neoindustrialização?

Considerada a quarta revolução industrial, a Indústria 4.0 integra tecnologias avançadas, tais como Internet das Coisas (IoT), computação em nuvem, machine to machine (M2M), big data, realidade aumentada e virtual, e inteligência artificial (IA), com o objetivo de criar ambientes de produção mais eficientes, flexíveis e automatizados. Segundo dados da International Market Analysis Research and Consulting (IMARC, entre os anos de 2023 e 2028, a taxa de crescimento anual do mercado da Indústria 4.0 brasileiro deve ser de 21%, índice superior aos 18,8% anuais vistos entre 2017 e 2022.

A Indústria 4.0 está transformando a maneira como os produtos são fabricados e como as empresas operam, proporcionando maior eficiência, reduzindo custos e melhorando a qualidade da produção, contribuindo também para a sustentabilidade. Essa revolução industrial busca criar fábricas inteligentes, onde os sistemas são interconectados e capazes de tomar decisões descentralizadas com base em dados em tempo real. Essa abordagem também está impulsionando a criação de novos empregos e oportunidades de negócios em todo o mundo.

Diretor de Operações da Associação Brasileira de Metalurgia, Materiais e Mineração (ABM), Valdomiro Roman da Silva destaca que as novas tecnologias, sobretudo a IA, fornecem à indústria minero-metalúrgica ferramentas essenciais para o avanço do setor. “Essas tecnologias contribuem para otimizar processos, prever necessidades de manutenção e até mesmo antecipar a procura do mercado com uma precisão sem precedentes”, afirma o Diretor.

Tecnologias integradas

Conforme destaca Valdomiro Roman, a convergência de tecnologias, como IoT, M2M e IA, está impulsionando uma nova era na indústria de base, caracterizada por maior automação, eficiência e inovação.

A IoT, que se refere à conexão de dispositivos físicos à internet para coleta e troca de dados, tem sido um catalisador para a modernização da indústria de base. Por meio de sensores instalados em máquinas e equipamentos, as empresas podem monitorar e controlar remotamente seus processos de produção, otimizando a eficiência e reduzindo custos. Além disso, a IoT permite a criação de sistemas integrados e interconectados, possibilitando uma visão abrangente e em tempo real de toda a cadeia de produção.

A tecnologia M2M, por sua vez, facilita a comunicação direta entre dispositivos sem intervenção humana, possibilitando a automação de tarefas e processos industriais. Isso não apenas aumenta a eficiência operacional, mas também reduz a probabilidade de erros e falhas, melhorando a qualidade dos produtos e serviços.

No entanto, é a Inteligência Artificial que está impulsionando as maiores transformações na indústria de base. Com algoritmos avançados e capacidade de aprendizado, a IA é aplicada em uma variedade de áreas, desde o planejamento e a previsão da demanda até a manutenção preditiva e o controle de qualidade. Por exemplo, sistemas de IA podem analisar grandes volumes de dados de sensores, câmeras e outros dispositivos de monitoramento para identificar padrões e tendências, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias de produção de acordo com as condições do mercado em tempo real. Desta forma, há uma melhor utilização dos insumos, geração de uma menor quantidade de resíduos e redução do consumo de energia. 

Além disso, a IA é usada para criar robôs e sistemas autônomos capazes de realizar tarefas complexas com precisão e eficiência, reduzindo a dependência da mão de obra humana.

Inteligência artificial

Uma das aplicações mais significativas da IA ​​na indústria siderúrgica é a manutenção preditiva. Tradicionalmente, as atividades de manutenção têm seguido cronogramas rígidos, o que pode resultar em excesso de manutenção e, assim, ao desperdício de recursos, ou, por outro lado, na falta de manutenção e, consequentemente, a avarias inesperadas. “A coleta e análise contínua de dados pela inteligência artificial permite que os fabricantes antecipem falhas de equipamentos e realizem manutenção com precisão somente quando for necessário. Isso reduz o tempo de inatividade e os custos de manutenção, além de prolongar a vida útil das máquinas, levando, em última análise, ao aumento da produtividade e à economia de recursos”, explica Valdomiro.

Na mineração, a IA tem sido utilizada para agilizar a descoberta de novos depósitos minerais. Um exemplo é a gigantesca mina de Mingomba, na Zâmbia, descoberta por meio de inteligência artificial pela startup de mineração KoBold Metals, apoiada por nomes como Bill Gates, Jeff Bezos e Michael Bloomberg. A mina vem sendo perfurada há pouco mais de um ano e a startup utiliza sua tecnologia de IA para processar dados de perfuração e otimizar a exploração de cobre e cobalto.