O surgimento da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML, machine learning), que tornam os processos mais rápidos e eficientes, está mudando a forma como a coleta e a análise de dados evoluem. Graças a essas tecnologias avançadas, as empresas de mineração podem aproveitar grandes volumes de dados como nunca para tomar decisões cada vez mais baseadas em dados.
Conversamos com alguns especialistas em dados e mineração da Seequent para detalhar como os dados evoluíram e os seus benefícios para o setor na última década.
A evolução do gerenciamento de dados do setor de mineração — uma década de transformações
A última década marcou uma mudança significativa no setor de mineração com o gerenciamento de dados na vanguarda dessa mudança. A transição da manutenção tradicional de registros manuais para sistemas digitais avançados revolucionou a exploração e a produção para que as empresas de mineração manipulem dados complexos com uma eficiência inigualável.
A integração de tecnologias para gerenciamento de dados e plataformas baseadas na nuvem permitiu a consolidação de fontes distintas de dados ao fornecer uma única fonte de informações que é segura e facilmente acessível. Esse avanço digital simplificou as operações e capacitou as empresas de mineração para que tomem decisões rapidamente com base em informações e, dessa forma, as atividades de mineração tornam-se mais eficientes e produtivas.
Você não pode mais considerar os dados como singulares. É possível coletar todos esses dados, que serão usados por vários motivos distintos, de maneiras que nunca imaginamos, pois não era possível antes.
Dave PeresDirector of Technical Solutions, Seequent
Desafios superados por meio do gerenciamento de dados
As empresas enfrentam inúmeros desafios que melhorias em práticas de gerenciamento de dados podem ajudar a superar.
Por exemplo, questões de interoperabilidade de dados, que permitem a integração de dados de várias fontes, são essenciais para o desenvolvimento de modelos geológicos abrangentes. Fontes distintas e isoladas de dados impedem uma visão holística dos seus recursos, operações e progresso e, portanto, ampliam ainda mais os desafios associados a gerenciamento de dados de várias equipes, campos e regiões geográficas.
Os seus modelos são tão bons quanto os seus dados. O seu recurso é baseado em seus modelos, e as suas reservas são baseadas em seus recursos.
continues Dave Peres
Um cliente compartilhou que, muitas vezes, o processo desde a coleta de dados de um furo de sondagem até a modelagem desses dados durava em média três meses. Isso desafia a tomada rápida de decisões que podem reduzir gastos ou melhorar os resultados da campanha de sondagem. Se for possível visualizar os resultados rapidamente e quase em tempo real, será possível atualizar o plano de sondagens durante a campanha (como mover um furo de sondagem ou interromper a perfuração antes de atingir a profundidade original do alvo). Essa possibilidade melhora o retorno do seu investimento e os resultados da sua campanha de sondagem.
À medida que a pressão sobre as empresas de mineração aumenta para fornecerem os minerais essenciais capazes de viabilizar a nossa transição energética, e para que esse fornecimento seja mais rápido e eficiente em termos de energia, mantendo os dados geocientíficos sempre disponíveis, fáceis de acessar (para as equipes) e interligados a um ecossistema de colaboração, é essencial permitir decisões baseadas em dados e melhorar a eficiência operacional.
Benefícios das melhorias em práticas de gerenciamento de dados
As melhorias em práticas de gerenciamento de dados garantem vários benefícios para as empresas de mineração. A coleta e a validação de dados em tempo real reduzem a margem de erros gerando redução de custos de produtividade e aumento da confiança entre os stakeholders. O uso do aprendizado de máquina e da análise de dados pode refinar ainda mais os recursos de processamento de dados em escala, pois eles permitem obter insights valiosos que impulsionam as operações estratégicas.
Um exemplo prático de adoção e implementação de um melhor gerenciamento de dados é a automação nas operações de mineração. Por exemplo, com dados mais precisos, os caminhões autônomos (sem motorista) podem acessar áreas específicas de uma mina com mais precisão. Isso significa transporte de minérios e rejeitos de forma eficaz e eficiente, além de redução do consumo de combustível.
Como resultado, as empresas podem constatar uma redução dos custos operacionais e um aumento de produtividade. Isso indica uma vantagem competitiva no mercado e mais retorno para os investidores.
Soluções inovadoras abrem o caminho para eficiência e produtividade
Soluções inovadoras para gerenciamento de dados têm sido fundamentais para aumentar a eficiência e a produtividade no setor de mineração. A eliminação do processo manual de coleta e análise de dados libera recursos e, assim, as empresas podem se concentrar na tomada de decisões estratégicas.
Tecnologias como o aprendizado de máquina ajudam a padronizar a coleta de dados e a melhorar o controle de qualidade e a uniformidade. Esses avanços facilitam a modelagem de recursos e o plano de lavra com mais precisão, que geram aumento da produtividade e uma abordagem mais sustentável das operações de mineração e exploração.
Ao trabalharem com soluções baseadas na nuvem para automatizar o fluxo de trabalho ao máximo, as empresas de mineração podem se beneficiar da coleta eficiente de dados, que permite operações mais eficientes e, portanto, a uma pegada de carbono menor.
Os fluxos integrados de trabalho reduzem o tempo de coleta de dados e permitem o registro de dados em um ambiente que pode ser acessado e usado por outros aplicativos e serviços para garantir uma colaboração rápida e fácil com os stakeholders.
Os fluxos de trabalho mais integrados são mais valiosos, pois incluem monitoramento de dados em tempo real, modelagem e análise geotécnica em um fluxo de trabalho consistente.
Pieter NeethlingSegment Director in Mining Operations, Seequent
À medida que o setor continua evoluindo, o papel do gerenciamento de dados na promoção da inovação, da boa governança e da eficiência torna-se mais significativo. À medida que mais sensores são instalados e novas tecnologias e metodologias são descobertas, a necessidade de analisar, integrar e processar os conjuntos de dados coletados aumenta.
A implantação de práticas recomendadas de gerenciamento de dados é fundamental para manter a competitividade e conduzir as empresas de mineração rumo ao futuro.
A Seequent desenvolve soluções líderes mundiais de software para modelagem de dados geológicos, análise de dados, gerenciamento de dados e colaboração. Ajudamos empresas a compreender a subsuperfície para que os profissionais tomem decisões melhores, mais rapidamente e com confiança.