Resumo A maioria dos gerentes de fábrica entende que uma planta não otimizada tem um impacto negativo em fatores-chave como produção, qualidade e meio ambiente. Como a causa raiz de uma planta não otimizada consume muito tempo para resolver o problema, a maioria das indústrias ainda precisa atingir um desempenho desejável para o processo e os negócios. O objetivo deste artigo é mostrar como superar esse cenário através da implementação e criaçãode uma cultura de otimização de processos baseada em valor, combinando: acesso a engenheiros de processo e automação; uma metodologia ágil e, o uso de inteligência artificial. Os casos de negócios que serão apresentados foram aplicados a grandes empresas do setor de mineração e metais no Brasil. Em um deles, foi alcançado um aumentode produtividade média de 5% em três plantas médias de mineração. Esses resultados também incentivam o desenvolvimento posterior, como o uso extensivo Inteligência Artificial e Ciência de Dados para aumentar o valor dos dados do processo. Entretanto, um grande desafio que precisa ser superado é como mudar a cultura e mentalidade dos clientes para ter um maior engajamento nesse tipo de projeto, o que resultaria em resultados mais rápidos em termos de eficiência de processos.
Data Science and advanced data analytics are technologies that enable the development of low cost solutions with a high degree of customization. Based on that, this article presents a leakage detection system in a slurry pipeline using a combination of machine learning techniques. The techniques used to detect leakage were based on artificial intelligence, a machine learning model for the energy balance of the pipe combined with an anomaly detection technique approach. The system predicts energy at one point of the pipe based on another point, in order to infer if there is loss of energy (leakage) on it. Although the machine learning model used is a simple parametric linear regression and this technique is well-known in the artificial intelligence domain, its competitive differential is the use of an open source machine learning platform to implement them, which allows clients to have a customized model instead of using costly instrumentation with embedded systems. This work was fully implemented in a ore tailings pipeline of one of the biggest Brazilian iron ore companies. It has already detected several real leakage occurrences, greater than 70 m³/h with only three to five leak false alarms per month. Based on these results, this solution can be considered as an alternative solution for leak detection in short length pipelines, especially for the ones that transport iron ore tailings. Although it can detect leakage between a pipe sections, it cannot detect the exact point of the leak that motivates further development, such the use of wavelet package technique.
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