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  • USP Mining Team

Mineração 4.0: o futuro da atividade mineraria

O mundo está cada vez mais tecnológico, todos os dias surgem novidades que inovam os meios de produção. Estamos em uma era em que ser digital é uma regra e, então, a adaptação de todos os setores industriais foi necessária para manter a competitividade de mercado e alinhar a otimização de processos às crescentes demandas.

Essa evolução industrial iniciou a cerca de 200 anos atrás, com o advento das primeiras máquinas a vapor, que consolidaram a primeira revolução industrial, passando pelas cadeias de produção da segunda revolução e pela implantação dos sistemas eletrônicos na terceira, em meados do século XX. O momento que vivemos agora já é considerado como a quarta revolução, chamada de Indústria 4.0, que é baseada no desenvolvimento de tecnologias de ponta aliada ao desenvolvimento sustentável, por meio da utilização de grandes volumes de dados e a mínima intervenção humana. A essência dessa nova etapa da evolução industrial é a atribuição de tarefas complexas às máquinas.

A mineração também faz parte da quarta revolução apesar de, na concepção de muitos, ainda ser uma área rudimentar e conservadora. A tecnologia tem ganhado cada vez mais espaço em todo o ciclo minerário e já se fala no conceito de Mineração 4.0, que não significa necessariamente uma transferência direta dos objetivos da Indústria 4.0 para o setor das matérias-primas.

Mas afinal, como funciona a Mineração 4.0 na prática? Em teoria, o processo é bem simples, são utilizadas ferramentas digitais para otimizar a produção, desde o processo de pesquisa mineral (etapa onde são encontradas as rochas com características econômicas para serem comercializadas) até o consumidor final. As principais ferramentas são:

  • Internet das coisas

Em síntese, a Internet das Coisas (IoT) é uma evolução da internet atual que possibilita que objetos comuns, se conectem à internet, por meio de sensores, de modo a possibilitar o controle remoto, associação de objetos com funções diferentes e ligação com servidores e bancos de dados. Na mineração, essa ferramenta é extremamente útil, a Vale, por exemplo, utiliza o sistema IoT da empresa Allexo para monitorar algumas condições climáticas das minas como índice de chuvas e emissão de poluentes pela explotação do minério de ferro, essas informações alimentam inúmeros bancos de dados.

  • Big Data

A mineração é uma atividade que representa uma grande movimentação de dados, desde a exploração (pesquisa mineral) até a explotação (etapa em que o minério é lavrado e processado) e comercialização dos minérios. A geologia, como um todo, gera muita informação, que deve ser atualizada a todo momento. Um estudo publicado pela revista American Mineralogist em 2017 aponta que com a união de todos os dados que já se tem conhecimento é possível encontrar novos depósitos apenas cruzando informações mineralógicas. O Big Data é a área de estudo que se dedica a obter e analisar grandes conjuntos de informações que os sistemas tradicionais não têm capacidade de realizar.

  • Sistemas Cyber Físicos

Os sistemas cyber-físicos (CPS) consistem na combinação de softwares, hardwares, dados e pessoas. É o responsável por unir as informações digitais - os dados - com os sistemas físicos, “ensinando-os” a operarem de acordo com essa informação e formando verdadeiros “objetos inteligentes”. Quando esses objetos estão interconectados em rede, através da IoT, eles formam uma verdadeira indústria independente, que no caso da mineração recebeu o nome de “smart mining”.

  • Inteligência Artificial

A essência da inteligência artificial está em dar a máquinas a capacidade de “pensar” sozinha, os principais métodos utilizados são o Machine Learning e o Deep Learning. O Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma vertente da I.A. e é utilizado para automação de construção de modelos analíticos que se baseia no reconhecimento de padrões por inteligências artificiais para que sejam tomadas decisões com o mínimo possível de intervenções humanas. O Deep Learning (Aprendizado Profundo) é um tipo de Machine Learning baseado em treinamento por redes neurais. As redes neurais são interligações entre os algoritmos como ocorre no sistema nervoso humano, onde uma informação leva a outra por meio do processamento rápido de dados. Por exemplo, uma máquina pode reconhecer sozinha o conteúdo de uma imagem (se aproximando do que faz o cérebro). Muitas mineradoras têm investido na inteligência artificial, como os caminhões e perfuratrizes autônomos, além dos controles da saída e entrada de ar em minas subterrâneas.

Segundo o serviço de consultoria e análise de mercado Allied Market Research (AMR), em pesquisa sobre a indústria da mineração intitulada “Smart Mining Market by Type and Category – Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2014 – 2022”, é previsto que o mercado da “mineração inteligente” crescerá a uma taxa anual de 15%, até atingir quase 16 bilhões de dólares em 2022 (Bartnitzki, 2017).

Ainda que seja um futuro bastante promissor, a aplicabilidade da Mineração 4.0 atrai muitas críticas. A principal delas gira em torno da completa substituição de mão-de-obra humana por robôs e isso gera um receio por parte da população que reside e trabalha em torno de minas, pois além da eliminação de algumas funções os requisitos de qualificação da mão-de-obra podem se tornar mais altos para operar os maquinários. Outra barreira à implementação em larga escala da Mineração 4.0 é a variabilidade dos depósitos, já que cada mina tem sua particularidade.

Portanto, fica claro que a digitalização da mineração é um processo que tem acontecido gradualmente, acompanhando a evolução geral da indústria e que é de grande importância em toda a cadeia produtiva para a otimização e melhora dos processos. Também cabe destacar que a ideia por trás do conceito de Mineração 4.0 é de integrar máquinas e pessoas e não substituir um pelo outro. Dessa forma, é necessário que os profissionais e empresas da área se adaptem à nova realidade, pois o futuro da mineração é a digitalização.

Referências:

  • MORRISON, Shaunna M. et al. Network analysis of mineralogical systems. American Mineralogist, v. 102, n. 8, p. 1588-1596, 2017.

  • BARTNITZKI, Thomas. Mining 4.0–importance of industry 4.0 for the raw materials sector. Artificial Intelligence, v. 2, p. M2M, 2017.

  • [Imagem] CAT. Equipamento. Encontrado em <https://www.cat.com/pt_BR/products/new/equipment.html>. Acesso em 30/11/2020.

Autoria de Emerson Rocha

Revisão por: Gabriela Cardoso e Jonas W. Oliveira.

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