Em Vitória, grupo de cientistas de dados e engenheiros usará big data e algoritmos para tornar mineradora mais eficiente.
Com quase 900 quilômetros, a Estrada de Ferro Carajás é uma das principais vias de escoamento da produção da mineradora Vale no Norte do País. Por ela, passa uma frota de 500 locomotivas e cerca de 20 mil vagões. Quando um trem ou uma ferrovia quebra, a operação da empresa soluça. Mas, aos poucos, esse será um problema a menos para a mineradora: com ajuda de um modelo de inteligência artificial (IA), que utiliza uma grande quantidade de dados, a empresa já consegue saber quando um de seus veículos, ou uma determinada via, pode precisar de manutenção, antes mesmo de apresentar falhas.
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.
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.
Desafios. Apesar de ter feito algumas contratações no mercado, a maioria dos funcionários do centro, garante Mosquim, foi formada dentro da própria empresa. Parte disso se deve a um movimento da Vale para sua transformação digital, iniciada há cerca de quatro anos. De 2014 para cá, a Vale firmou parcerias com nomes como Accenture, Deloitte, IBM e PUC-RJ para fazer um curso, interno, de inteligência artificial. “Toda vez que um projeto ia afetar o trabalho de um funcionário, oferecíamos o curso antes, de graça, com alunos nossos e das empresas”, conta Mosquim.
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.”
