A RHI Magnesita, l\u00edder global em tecnologias refrat\u00e1rias, apresenta ao mercado uma solu\u00e7\u00e3o pioneira que transforma o modo como se monitora e realiza manuten\u00e7\u00e3o nos canais de corrida de altos-fornos \u2014 um dos pontos mais sens\u00edveis e estrat\u00e9gicos da opera\u00e7\u00e3o sider\u00fargica. O modelo preditivo, baseado em Machine Learning, permite antecipar falhas, prever desgastes e planejar interven\u00e7\u00f5es com mais precis\u00e3o, marcando um avan\u00e7o sem precedentes no uso de intelig\u00eancia preditiva no setor.<\/p>\n
Essa abordagem representa um salto tecnol\u00f3gico relevante, sobretudo ao considerar que, tradicionalmente, a avalia\u00e7\u00e3o da integridade do revestimento refrat\u00e1rio exigia interrup\u00e7\u00f5es programadas e a completa drenagem do canal, o que implicava em perdas materiais, riscos operacionais associados a temperaturas superiores a 1.500\u202f\u00b0C e redu\u00e7\u00e3o da disponibilidade do equipamento na produ\u00e7\u00e3o. A nova solu\u00e7\u00e3o permite an\u00e1lise durante a opera\u00e7\u00e3o em curso, preservando produtividade e seguran\u00e7a.<\/p>\n
Para o diretor de Marketing, Solu\u00e7\u00f5es & Servi\u00e7os da RHI Magnesita na Am\u00e9rica Latina, Celso Freitas, a inova\u00e7\u00e3o representa um marco importante na digitaliza\u00e7\u00e3o dos processos sider\u00fargicos. \u201cAo utilizar dados operacionais e hist\u00f3ricos para alimentar algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina, conseguimos oferecer aos nossos clientes uma ferramenta de apoio \u00e0 tomada de decis\u00e3o que alia tecnologia e intelig\u00eancia de forma concreta\u201d, afirma Freitas.<\/p>\n
O canal principal de corrida \u00e9 revestido com concreto refrat\u00e1rio de alta resist\u00eancia, cuja espessura varia de 500 mil\u00edmetros a 1 metro e, durante a corrida, \u00e9 continuamente submetido \u00e0 abras\u00e3o e ataque qu\u00edmico decorrentes do fluxo de gusa e esc\u00f3ria. A tecnologia da RHI Magnesita viabiliza a digitaliza\u00e7\u00e3o do canal por meio do escaneamento a laser da linha de esc\u00f3ria que \u00e9 vis\u00edvel durante sua opera\u00e7\u00e3o, mesmo com a linha de gusa do canal encontrando-se encoberta pelo banho fundido de gusa e esc\u00f3ria l\u00edquidos.<\/p>\n
Com o escaneamento do canal e a aplica\u00e7\u00e3o do modelo preditivo, a empresa \u00e9 capaz de analisar o desgaste tanto da linha de esc\u00f3ria quanto da linha de gusa, mesmo com o produto ainda presente no interior do canal, indicando o momento ideal para as manuten\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Para que essa tecnologia seja eficaz na predi\u00e7\u00e3o, \u00e9 essencial a exist\u00eancia de um banco de dados robusto, com compartilhamento constante de informa\u00e7\u00f5es pelo cliente. \u201cA RHI Magnesita leva muito a s\u00e9rio a parceria com seus clientes, em um relacionamento transparente. O modelo preditivo vem para fortalecer ainda mais essa rela\u00e7\u00e3o, em um desenvolvimento sustent\u00e1vel e colaborativo\u201d, explica Alo\u00edsio Ribeiro, gerente de Ironmaking da RHI Magnesita.<\/p>\n
Com essa inova\u00e7\u00e3o, a RHI Magnesita reafirma seu compromisso com o desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es inteligentes, que unem expertise t\u00e9cnica e tecnologia de ponta com foco na performance operacional, seguran\u00e7a e avan\u00e7os na redu\u00e7\u00e3o de emiss\u00f5es de CO2 dos clientes.<\/p>\n
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