Em Vitória, grupo de cientistas de dados e engenheiros usará big data e algoritmos para tornar mineradora mais eficiente
Os sistemas de manutenção preditiva de trens e trilhos são apenas dois dos muitos projetos de tecnologia que a Vale, fundada em 1942, vai desenvolver em seu novo Centro de Inteligência Artificial, a ser inaugurado no próximo dia 10, em Vitória (ES). Lá, com 15 funcionários alocados (e outros 35 colaborando remotamente), a empresa pretende centralizar a criação de algoritmos, modelos e sistemas capazes de ajudá-la a otimizar suas operações e economizar alguns milhões.
A escolha da capital do Espírito Santo para abrigar o Centro de Inteligência Artificial foi estratégica por ser próxima de partes vitais da companhia
Dados. O projeto segue a lógica já conhecida de muitas startups: começar com testes pequenos e, aos poucos, crescer em escala. No caso das soluções preditivas de manutenção de ferrovias e trens, um sistema de sensores colocados ao lado da ferrovia de Carajás consegue monitorar o desgaste dos rodeiros (conjunto de rodas e eixo dos trens), bem como sua temperatura, dados que ajudam a empresa a prever compras e revisões para o período dos 30 dias seguintes, a partir de um modelo matemático. Em um ano, o sistema rendeu à mineradora economia de R$ 2,3 milhões – cerca de dez vezes o valor investido para sua criação.
Já a manutenção das estradas de ferro consegue ser feita a partir dos dados captados por um carro controle. Uma vez por mês, o veículo percorre os 892 km da ferrovia de Carajás, captando mais de 60 variáveis a cada 30 centímetros de trilhos. Com isso, a empresa consegue prever a probabilidade de quebras a cada 30 dias – desde que foi implementado, o sistema conseguiu reduzir a possibilidade de fraturas em 85%.
Agora, a empresa se prepara para aplicar o mesmo modelo na ferrovia Vitória-Minas, na região Sudeste, e também em Moçambique, onde a empresa extrai carvão. “Há uma sinergia nos projetos, os equipamentos são parecidos. Queremos gerar economia para a operação em todo o mundo”, diz Rafael Lychowski, gerente de Inteligência Artificial da empresa.
Para o projeto de otimização funcionar, foi preciso transformar a cultura da mineradora. “Os mecânicos ficaram na dúvida se o algoritmo conseguiria saber mais que os 30 anos de experiência deles”, diz Mosquim. Para integrar a tradição e a inovação, a empresa teve de aproximar a tecnologia da operação. “Antes, a área de negócios solicitava um projeto para o departamento de TI. Agora, todo mundo é dono do projeto”, afirma Lychowski.
A escolha da capital do Espírito Santo para abrigar o Centro de Inteligência Artificial foi estratégica por ser próxima de partes vitais da companhia, como as minas de Minas Gerais, a ferrovia Vitória-Minas, o porto de Tubarão e as usinas de pelotização de ferro, localizadas na própria cidade. “Além disso, é onde também fica a equipe de TI da empresa e onde construímos nosso primeiro data center”, explica Mosquim.
No centro, três perfis diferentes de funcionários vão interagir. São eles: cientistas de dados, responsáveis pela criação dos modelos; engenheiros de dados, capazes de fornecer a infraestrutura para que os algoritmos funcionem; e gente da área de negócios, que conhece a fundo o dia a dia da empresa e pode verificar se os números dispostos nas telas correspondem à realidade. Cada projeto é tocado por ao menos três pessoas – uma de cada perfil.
Troca. Sistema de sensores ajuda na manutenção de ferrovias
Outra mudança crucial na empresa foi ser capaz de gerar os dados necessários para os projetos de inteligência artificial serem efetivos. Algumas adaptações foram simples – como equipar o carro-controle das ferrovias, já usado antes, com sensores para captar mais informações.
Além disso, a empresa organizou seus dados: agora, a Vale também busca soluções a partir dos chamados data lakes – grandes repositórios de informações. E, se depender do futuro, esses ‘lagos’ ficarão cada vez maiores. “Além de criar projetos, o Centro tem de garantir que os modelos sigam funcionando ao longo do tempo, com novos dados e variáveis”, diz o executivo. “Um projeto de IA não tem data para acabar. Se tiver, é porque não deu certo.”