O setor de mineração evolui rapidamente com a integração de dados e técnicas avançadas de modelagem. Essa evolução representa uma nova era de colaboração e eficiência em toda a cadeia de valor da mineração.
Porém, com mais dados, profissionais e recursos à sua disposição, as equipes geológicas enfrentam um grande desafio, ou seja, colaboração mais eficaz.
Tradicionalmente, os fluxos de trabalho geológicos costumam ser prejudicados por funções isoladas e grupos separados em silos. Essa falta de transparência prejudica a produtividade e, portanto, custa às empresas de mineração tempo e dinheiro.
Neste artigo, confira como tecnologias, processos e fluxos de trabalho avançados aumentam a produtividade na mineração (em vez de prejudicá-la), além de algumas ferramentas necessárias para ajudar no avanço dos seus projetos de forma eficaz e eficiente.
Desafio nº 1: Equipes e sistemas isolados
A extração eficaz de minério depende da colaboração interdisciplinar. Os geólogos de exploração e produção devem criar uma relação simbiótica mesclando seus conhecimentos para desvendar as complexidades dos corpos de minério. Para isso, é necessário ter fluxos de trabalho perfeitamente integrados que combinem várias fontes de dados e tecnologias para compreender os corpos de minério com segurança.
Além disso, a tecnologia para mineração iniciou uma era de aquisição detalhada de dados, desde digitalização com a tecnologia LiDAR até a geração de imagens em 3D, agregando benefícios que incluem melhoria no controle de teores, redução de custos e aumento de produtividade. Imagine atualizações e insights em tempo real sobre a dinâmica de corpos de minério por meio de dados de Internet das Coisas (IoT, Internet of Things) que apoiam adequadamente os processos de modelagem contínua do mapeamento de frentes de lavra. Essa integração simplifica as operações e garante uma entrega fácil para os engenheiros de produção otimizando a produtividade, da extração até a recuperação da usina, e reduzindo as incertezas.
Mas integrar esses fluxos de trabalho digitais em toda a empresa é um desafio para muitas empresas de mineração. Além disso, a automação para geociências mais inteligente, rápida e perfeitamente integrada que deveria ser incorporada a esses fluxos de trabalho ainda é lenta.
Por que? No cenário atual, muitas empresas de mineração compram tecnologias de vários fornecedores, mas isso gera problemas de compatibilidade, silos e fluxos de trabalho isolados. Em todo o setor, os obstáculos à padronização complicam ainda mais a adoção de soluções unificadas de fluxo de trabalho digital.
Como eliminar silos de dados e problemas de compatibilidade com softwares integrados
As empresas de mineração podem eliminar os silos visualizando a sua tecnologia em cada fase dos projetos como parte de uma visão geral muito mais ampla. Fluxos de trabalho integrados que permitem a transferência de dados entre os softwares sem problemas de compatibilidade, ou importações manuais lentas, são essenciais para apoiar o processo de modelagem praticamente em tempo real e para permitir um processo de tomada de decisão com base em informações mais detalhadas e insights atualizados constantemente.
Por fim, dados de várias fontes devem ser incorporados em um modelo geológico durante a exploração e a operação de uma mina. Analisar o panorama geral significa garantir que essas fontes de dados possam se integrar facilmente ao seu software de modelagem geológica.
O Leapfrog Geo, por exemplo, permite fluxos dinâmicos de trabalho de vários sistemas por meio de suas conexões nativas. Dados de imagens fotogramétricas em 3D do imago podem ser perfeitamente incorporados em modelos geológicos, além de dados de sondagem e amostragem da plataforma de Software como Serviço (SaaS, Software as a Service) para gerenciamento de dados SaaS, o MX Deposit.
A integração entre o Leapfrog Geo e o Seequent Central garante que os modelos possam ser hospedados na nuvem para que os membros da equipe trabalhem individualmente e apliquem atualizações ao modelo principal a fim de garantir que toda a equipe do projeto trabalhe com base em uma única fonte confiável de informações.
Qual é o resultado? É a colaboração sem inconsistências e a agilidade para compreensão da subsuperfície.
Ter acesso a dados precisos e em tempo real no campo prepara a sua equipe para o sucesso.
Desafio nº 2: Proteção da integridade dos dados
Os geólogos passam a maior parte do tempo preparando, verificando, incluindo e validando dados manualmente. Atualmente, os geólogos estão mudando o paradigma, pois buscam dedicar mais tempo para melhorar suas análises, obter insights mais detalhados e validar os seus modelos para que sejam mais eficazes.
Mas a governança eficiente de dados torna-se ainda mais importante à medida que as empresas de mineração adotam cada vez mais fluxos de trabalho digitais para aumentar a eficiência operacional. Práticas rigorosas de governança de dados são essenciais para que haja conformidade com os requisitos de auditoria e para garantir a confiabilidade, a integridade e a usabilidade dos dados geológicos durante todo o ciclo de vida. Além disso, ela também garante melhoria em integração entre exploração e produção. A governança de dados de exploração pode ajudar a garantir que os insights sejam divulgados ao longo do ciclo de vida nas etapas de geologia da mina e produção.
Como proteger dados aplicando tecnologia para gerenciamento de dados e fluxos de trabalho digitais
A governança de dados é essencial em todos os projetos de mineração, mas especialmente naqueles que envolvem controle de teores e cuja compreensão da qualidade do minério depende da integridade dos dados das amostras que estão sendo analisados.
A governança de dados eficaz requer procedimentos e políticas objetivas, mas eles são eficazes somente com as restrições adequadas de proteção e a conformidade das equipes. Aqui, o seu software para gerenciamento de dados desempenha um papel fundamental.
As plataformas para gerenciamento de dados devem servir como uma única fonte de informações confiável e acessível a todos os colaboradores para garantir que todos trabalhem com as informações mais atuais. Embora essa acessibilidade por si só reduza os riscos de erro, plataformas que incluem uma trilha objetiva de auditoria, como o MX Deposit, oferecem mais tranquilidade, pois os dados são tratados corretamente em todos os projetos.
Mas e as ferramentas usadas fora da sua plataforma para gerenciamento de dados em várias fases de um projeto? Quando equipes interdisciplinares trabalham em ferramentas de software isoladas e incompatíveis, a transferência manual de dados de um sistema para outro gera riscos de interferência ou erro humano. Fluxos de trabalho digitais integrados podem eliminar essa lacuna. Por exemplo, o MX Deposit oferece uma API pública que permite integrar o software diretamente aos laboratórios para que os usuários possam enviar e receber os resultados de garantia e controle de qualidade diretamente e, consequentemente, reduzir o manipulação manual de dados.
Como são criadas especificamente para projetos de mineração, as plataformas como o MX Deposit oferecem interfaces intuitivas que os colaboradores podem aprender a usar rapidamente e, dessa forma, reduzir ainda mais os riscos de erro.
Com a governança de dados em primeiro plano e fluxos de trabalho digitais, as empresas de mineração podem lidar com as complexidades de suas operações de maneira mais eficiente.
Desafio nº 3: Busca pela tecnologia de aprendizado de máquina e inteligência artificial adequada ao objetivo
Para acompanhar a concorrência e o ritmo dos avanços tecnológicos, as empresas de mineração se esforçam continuamente na busca de operações sustentáveis e eficientes de mineração. O aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA) estão se tornando cada vez mais onipresentes em nossas vidas pessoais, mas como eles são aplicados com sucesso em projetos de mineração?
A simplificação de tarefas, a agilidade em tomadas de decisões e a otimização da alocação de recursos, implantadas com apoio de ML ou AI, podem trazer muito mais benefícios para empresas de mineração que promovem crescimento sustentável no atual cenário altamente competitivo. Com melhoria em coleta e análise de dados apoiadas por ML, por exemplo, as empresas de mineração aproveitam o valor dos dados à sua disposição com mais eficiência. Dessa forma é possível obter insights de valor inestimável sobre otimização do controle de teores, redução das incertezas e melhoria da precisão operacional em um ritmo acelerado.
Toda a sua equipe de projeto pode trabalhar com base em uma única fonte confiável de informações.
Mas um fator crucial é garantir que os algoritmos de IA e ML estejam apoiados em princípios geologicamente precisos. Para isso, geólogos, engenheiros de software e cientistas de dados precisam trabalhar em estreita colaboração a fim de garantir que os cálculos dos algoritmos sejam confiáveis do ponto de vista geológico. Dessa forma, é possível proteger a integridade das decisões e interpretações geológicas evitando possíveis imprecisões ou interpretações errôneas que possam comprometer a eficiência e a segurança das operações.
Sem a aplicação desses princípios geológicos contextuais ou a medição dos dados recém-disponibilizados, surge um risco real de classificação incorreta e atraso na tomada de decisões, que poderia prejudicar a eficiência e a lucratividade.
Aumento da produtividade com ML e IA criados especificamente para o setor de mineração
A sondagem é um processo com muitos dados que pode ser longo e caro, mas gera uma oportunidade ideal para aumentar a produtividade do ML.
O Imago AutoCrop, por exemplo, usa o ML para recortar e linearizar automaticamente imagens de bandejas de testemunho de sondagem e, portanto, agiliza a captura de imagens e o processo de catalogação. Isso resulta em dados de imagens limpos, uniformes e organizados, que melhoram a visualização e a análise de imagens de testemunhos de sondagem diamantada.
Um exemplo do Imago AutoCrop
Com a integração com o Leapfrog Geo, os usuários podem validar os dados de modelos e apoiar uma análise mais detalhada de um corpo de minério ao visualizarem as imagens ao longo dos furos de sondagem. O AutoCrop também processa dados históricos centralizando-os em um portal baseado na nuvem para facilitar o acesso e o compartilhamento. A padronização e a centralização melhoram a tomada de decisões, economizam tempo e aumentam os resultados do investimento, pois fornecem dados de imagens de alta qualidade com mais rapidez.
O Imago AutoCrop é apenas um exemplo de como o ML (quando integrado adequadamente a um software de mineração comprovado) reduz o tempo desde a coleta de dados até a modelagem, pois permite decisões mais rápidas e baseadas em informações mais detalhadas que economizam dinheiro e melhoram os resultados de campanhas de perfuração.
Uma análise do futuro da produtividade na mineração
A convergência de integração de dados, modelagem avançada e aprendizado de máquina está ressignificando o futuro da produtividade na mineração.
Priorizar a colaboração, os fluxos de trabalho integrados e as estruturas rigorosas de governança de dados, além de adotar tecnologias emergentes, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, são os principais passos para que as empresas de mineração aproveitem níveis sem precedentes de eficiência, produtividade e lucratividade em toda a cadeia de valor.
Essa abordagem integrada não apenas simplifica as operações, mas também garante precisão, agilidade e sustentabilidade. À medida que as empresas de mineração se adaptam e inovam, tornam-se aptas a liderar o caminho rumo a um futuro em que a produtividade na mineração atinja novos patamares e, dessa forma, viabilize o crescimento sustentável e o sucesso em um cenário de constante evolução do setor.
Gestão e adoção de mudanças
Mas há um elemento em comum nos três desafios que impede o avanço: as pessoas.
As mudanças no local de trabalho costumam ser um desafio, pois interrompem as rotinas estabelecidas e gera incertezas, que, por sua vez, podem desencadear estresse e ansiedade. Sabemos que o cérebro tende a favorecer a familiaridade para manter recursos cognitivos e, assim, torna os funcionários naturalmente resistentes à alteração de suas rotinas.
As equipes geológicas podem se preocupar com a qualidade dos dados e, com isso, talvez os processos não evoluam.
Em um debate em grupo da Seequent com especialistas do setor (acesse o artigo sobre insights aqui), Matt Blattman, o diretor de serviços técnicos da Hecla Mining, falou sobre os desafios de adotar novas tecnologias. Matt comentou que “Algo que afasta as pessoas de um novo fluxo de trabalho e as faz retornar ao antigo é a qualidade ou a falta de dados”, pois gera uma percepção de mau funcionamento ou imprecisão e, em seguida, elas retornam à forma antiga de trabalhar.
Superar essa resistência requer bastante interação pessoal e apoio abrangente dos executivos do setor de mineração. Mas as recompensas indicam que o esforço vale a pena.