Classificação de falhas em processo industrial de mineração a partir de uma representação fuzzy de séries temporais : estudo de caso em uma usina de Carajás (S11D).

Abstract

O Brasil é um dos mais importantes produtores de minérios do mundo e com potencial para

crescer ao longo dos anos. O setor de mineração demanda a adoção de tecnologia da informa- ção para o desenvolvimento de sistemas especializados que permitam uma melhor eficiência da

produção. O mercado de mineração deve aderir a inovação para automação de tarefas repeti- tivas, integração de sistemas, melhoria contínua de processos, redução de riscos de desastres e

adaptação ao contexto global. Nesta perspectiva, o estudo implementou inteligência artificial para classificar falhas de sensores na britragem secundária na Usina A do Projeto Ferro S11D, da Empresa Vale, localizada em Canaã dos Carajás, Pará, região Norte do Brasil. O trabalho de pesquisa testou modelos matemáticos, desenvolveu uma metodologia com modelos Fuzzy

Time Series e classificador baseado em arvore de decisão e obteve-se resultados com dados co- letados da respectiva Planta O resultado deste estudo contribuiu para o desempenho da plantas

de beneficiamento de minério de ferro, melhorou a eficiência do sistema de britagem, reduziu paradas inesperadas e mitigou irregularidades no processo produtivo. O resultado obtido com a metodologia proposta foi o aumento da acurácia de 79,3% para 98,9% e f-score de 58,8% para 98,9%.