A produção de aço está cada vez mais conectada à análise de dados, e a CBMM, líder mundial na produção e comercialização de produtos de nióbio, desenvolveu uma plataforma digital para atuar justamente nesse ponto. Batizada de NB.ON, a solução combina modelos metalúrgicos, dados industriais e técnicas de machine learning para simular processos, antecipar propriedades dos aços e encontrar oportunidades de melhoria ao longo da cadeia produtiva.

A proposta é utilizar tecnologia para apoiar decisões relacionadas a custos, produtividade, qualidade e sustentabilidade. A plataforma consegue reproduzir digitalmente diferentes etapas da fabricação do aço e analisar cenários que ajudam os fabricantes a identificar possíveis desvios e oportunidades de otimização.

CBMM combina conhecimento metalúrgico e inteligência artificial

O conceito utilizado pela companhia é chamado de inteligência híbrida. Em vez de depender exclusivamente de algoritmos, o NB.ON integra modelos baseados no conhecimento sobre os fenômenos metalúrgicos que acontecem durante a fabricação do aço com informações obtidas de processos industriais reais.

A CBMM trabalha há mais de 12 anos no desenvolvimento de modelos capazes de representar diferentes fases da produção siderúrgica. Esse conhecimento foi incorporado à plataforma e ampliado com recursos de ciência de dados e machine learning.

Na prática, a tecnologia pode auxiliar na redução de emissões de CO₂, no gerenciamento de estoques e do capital de giro e na diminuição de problemas relacionados a processos e qualidade. A ferramenta também permite avaliar o consumo de ferro-ligas e de insumos estratégicos, como energia elétrica, gases industriais e materiais refratários.

Plataforma foi desenvolvida com parceiros internacionais

O desenvolvimento do NB.ON envolveu a participação de clientes, especialistas do setor, centros de pesquisa e universidades de diferentes partes do mundo. Entre os parceiros está o CEIT, instituto espanhol com atuação nas áreas de Engenharia e Ciência dos Materiais.

A integração entre modelos metalúrgicos e informações reais da indústria é um dos principais elementos da plataforma. Segundo a proposta da solução, essa combinação permite gerar análises mais próximas das condições efetivamente encontradas nas fábricas e ampliar a capacidade de previsão dos resultados.

Com a evolução da inteligência artificial aplicada à indústria, a CBMM aposta em uma abordagem que une conhecimento técnico acumulado ao processamento avançado de dados. O objetivo é transformar a grande quantidade de informações geradas pelas siderúrgicas em decisões capazes de melhorar desempenho, reduzir desperdícios e tornar a produção de aço mais eficiente e sustentável.