Com quase 900 quil\u00f4metros, a Estrada de Ferro Caraj\u00e1s \u00e9 uma das principais vias de escoamento da produ\u00e7\u00e3o da mineradora Vale no Norte do Pa\u00eds. Por ela, passa uma frota de 500 locomotivas e cerca de 20 mil vag\u00f5es. Quando um trem ou uma ferrovia quebra, a opera\u00e7\u00e3o da empresa solu\u00e7a. Mas, aos poucos, esse ser\u00e1 um problema a menos para a mineradora: com ajuda de um modelo de intelig\u00eancia artificial (IA), que utiliza uma grande quantidade de dados, a empresa j\u00e1 consegue saber quando um de seus ve\u00edculos, ou uma determinada via, pode precisar de manuten\u00e7\u00e3o, antes mesmo de apresentar falhas.<\/p> \n
Os sistemas de manuten\u00e7\u00e3o preditiva de trens e trilhos s\u00e3o apenas dois dos muitos projetos de tecnologia que a Vale, fundada em 1942, vai desenvolver em seu novo Centro de Intelig\u00eancia Artificial, a ser inaugurado no pr\u00f3ximo dia 10, em Vit\u00f3ria (ES). L\u00e1, com 15 funcion\u00e1rios alocados (e outros 35 colaborando remotamente), a empresa pretende centralizar a cria\u00e7\u00e3o de algoritmos, modelos e sistemas capazes de ajud\u00e1-la a otimizar suas opera\u00e7\u00f5es e economizar alguns milh\u00f5es.<\/p> \n
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A escolha da capital do Esp\u00edrito Santo para abrigar o Centro de Intelig\u00eancia Artificial foi estrat\u00e9gica por ser pr\u00f3xima de partes vitais da companhia<\/p>\n
\u201c\u00c9 como se tiv\u00e9ssemos uma startup funcionando dentro da Vale\u201d, diz H\u00e9lio Mosquim, gerente executivo de inova\u00e7\u00e3o da companhia. At\u00e9 aqui, os projetos desenvolvidos pela mineradora no setor j\u00e1 geraram uma economia de R$ 74 milh\u00f5es por ano. Agora, com o Centro, a inten\u00e7\u00e3o \u00e9 intensificar esse processo. \u201cCom o que temos em andamento, mais de cem projetos, pretendemos economizar mais R$ 136 milh\u00f5es por ano\u201d, prev\u00ea o executivo.<\/p> \n
Dados. O projeto segue a l\u00f3gica j\u00e1 conhecida de muitas startups: come\u00e7ar com testes pequenos e, aos poucos, crescer em escala. No caso das solu\u00e7\u00f5es preditivas de manuten\u00e7\u00e3o de ferrovias e trens, um sistema de sensores colocados ao lado da ferrovia de Caraj\u00e1s 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 revis\u00f5es para o per\u00edodo dos 30 dias seguintes, a partir de um modelo matem\u00e1tico. Em um ano, o sistema rendeu \u00e0 mineradora economia de R$ 2,3 milh\u00f5es \u2013 cerca de dez vezes o valor investido para sua cria\u00e7\u00e3o.<\/p> \n
J\u00e1 a manuten\u00e7\u00e3o das estradas de ferro consegue ser feita a partir dos dados captados por um carro controle. Uma vez por m\u00eas, o ve\u00edculo percorre os 892 km da ferrovia de Caraj\u00e1s, captando mais de 60 vari\u00e1veis a cada 30 cent\u00edmetros de trilhos. Com isso, a empresa consegue prever a probabilidade de quebras a cada 30 dias \u2013 desde que foi implementado, o sistema conseguiu reduzir a possibilidade de fraturas em 85%.<\/p> \n
Agora, a empresa se prepara para aplicar o mesmo modelo na ferrovia Vit\u00f3ria-Minas, na regi\u00e3o Sudeste, e tamb\u00e9m em Mo\u00e7ambique, onde a empresa extrai carv\u00e3o. \u201cH\u00e1 uma sinergia nos projetos, os equipamentos s\u00e3o parecidos. Queremos gerar economia para a opera\u00e7\u00e3o em todo o mundo\u201d, diz Rafael Lychowski, gerente de Intelig\u00eancia Artificial da empresa.<\/p> \n
Para o projeto de otimiza\u00e7\u00e3o funcionar, foi preciso transformar a cultura da mineradora. \u201cOs mec\u00e2nicos ficaram na d\u00favida se o algoritmo conseguiria saber mais que os 30 anos de experi\u00eancia deles\u201d, diz Mosquim. Para integrar a tradi\u00e7\u00e3o e a inova\u00e7\u00e3o, a empresa teve de aproximar a tecnologia da opera\u00e7\u00e3o. \u201cAntes, a \u00e1rea de neg\u00f3cios solicitava um projeto para o departamento de TI. Agora, todo mundo \u00e9 dono do projeto\u201d, afirma Lychowski.<\/p> \n
A escolha da capital do Esp\u00edrito Santo para abrigar o Centro de Intelig\u00eancia Artificial foi estrat\u00e9gica por ser pr\u00f3xima de partes vitais da companhia, como as minas de Minas Gerais, a ferrovia Vit\u00f3ria-Minas, o porto de Tubar\u00e3o e as usinas de pelotiza\u00e7\u00e3o de ferro, localizadas na pr\u00f3pria cidade. \u201cAl\u00e9m disso, \u00e9 onde tamb\u00e9m fica a equipe de TI da empresa e onde constru\u00edmos nosso primeiro data center\u201d, explica Mosquim.<\/p> \n
No centro, tr\u00eas perfis diferentes de funcion\u00e1rios v\u00e3o interagir. S\u00e3o eles: cientistas de dados, respons\u00e1veis pela cria\u00e7\u00e3o dos modelos; engenheiros de dados, capazes de fornecer a infraestrutura para que os algoritmos funcionem; e gente da \u00e1rea de neg\u00f3cios, que conhece a fundo o dia a dia da empresa e pode verificar se os n\u00fameros dispostos nas telas correspondem \u00e0 realidade. Cada projeto \u00e9 tocado por ao menos tr\u00eas pessoas \u2013 uma de cada perfil.<\/p> \n
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Troca. Sistema de sensores ajuda na manuten\u00e7\u00e3o de ferrovias<\/p>\n
Desafios. Apesar de ter feito algumas contrata\u00e7\u00f5es no mercado, a maioria dos funcion\u00e1rios do centro, garante Mosquim, foi formada dentro da pr\u00f3pria empresa. Parte disso se deve a um movimento da Vale para sua transforma\u00e7\u00e3o digital, iniciada h\u00e1 cerca de quatro anos. De 2014 para c\u00e1, a Vale firmou parcerias com nomes como Accenture, Deloitte, IBM e PUC-RJ para fazer um curso, interno, de intelig\u00eancia artificial. \u201cToda vez que um projeto ia afetar o trabalho de um funcion\u00e1rio, oferec\u00edamos o curso antes, de gra\u00e7a, com alunos nossos e das empresas\u201d, conta Mosquim.<\/p> \n
Outra mudan\u00e7a crucial na empresa foi ser capaz de gerar os dados necess\u00e1rios para os projetos de intelig\u00eancia artificial serem efetivos. Algumas adapta\u00e7\u00f5es foram simples \u2013 como equipar o carro-controle das ferrovias, j\u00e1 usado antes, com sensores para captar mais informa\u00e7\u00f5es.<\/p> \n
Al\u00e9m disso, a empresa organizou seus dados: agora, a Vale tamb\u00e9m busca solu\u00e7\u00f5es a partir dos chamados data lakes \u2013 grandes reposit\u00f3rios de informa\u00e7\u00f5es. E, se depender do futuro, esses \u2018lagos\u2019 ficar\u00e3o cada vez maiores. \u201cAl\u00e9m de criar projetos, o Centro tem de garantir que os modelos sigam funcionando ao longo do tempo, com novos dados e vari\u00e1veis\u201d, diz o executivo. \u201cUm projeto de IA n\u00e3o tem data para acabar. Se tiver, \u00e9 porque n\u00e3o deu certo.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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