Portfólio - BirminD

Desafio: Através de 49 variáveis com informações coletadas em tempo real, identificar os custos envolvidos na incidência de osso no filé de peito de frango em toda a cadeia, desde o recebimento até o corte, ranquear economicamente e encontrar as potenciais causas raiz dos problemas, inclusive indicando a eficiência dos equipamentos e a correlação entre eles.

Solução: Foi instalada a solução da BirminD dentro da fábrica do cliente e um acesso ao dashboard em sua matriz em outro Estado. Através dos módulos financeiro, OEE, correlação e simulação, as informações são combinadas e avaliadas para indicar ao time de manutenção os melhores momentos de ação na fábrica, bem como o local específico do problema. Tudo sem necessitar de especialistas avaliando o processo constantemente.

Resultados: Através desta implantação, é possível reduzir as incidências de perda de qualidade, ser mais assertivo nas manutenções e avaliar constantemente se as intervenções do time de manutenção estão sendo eficazes, bem como se já é um momento propício para treinar operadores menos experientes.

Desafio: Identificação do melhor ponto de operação dos queimadores para menor desperdício de gás natural, considerando um forno de tratamento térmico para peças metálicas de grande porte e 20 queimadores independentes no mesmo sistema.

Solução: Instalou-se o módulo de avaliação de malhas de controle para compreender os pontos ótimos de operação versus a interação entre as lógicas. Posteriormente foi utilizado o módulo financeiro para compreender os desperdícios de insumos (gás natural, pessoal, paradas, etc) e converter tudo em dinheiro.

Resultados: Esta solução permitiu que o cliente não só soubesse com mais precisão quanto a falta de regulação estava impactando no consumo de matéria-prima da fábrica, como foi possível identificar os melhores momentos de se executar as manutenções levando-se em conta o retorno sobre o investimento esperado.

Desafio: Encontrar a melhor sintonia do processo para o menor consumo de leite de cal para manter o pH dos efluentes em um valor específico, levando-se em consideração questões econômicas como desperdício de insumos e velocidade do processo. Além disso, o sistema deveria ser controlado automaticamente através das soluções BirminD.

Solução: Foram utilizados os módulos de avaliação econômica, saúde de malhas de controle e sintonia automática, de forma a compreender os gargalos de qualidade, identificar os pontos ótimos de operação, quantificar os desperdícios em dinheiro e atuar automaticamente para sintonizar as lógicas de controle.

Resultados: Atualmente o sistema é capaz de se auto-corrigir e constantemente buscar as melhores sintonias para reduzir o desperdício de insumos, resultando em economias financeiras constantes. Os próximos passos consistirão em avaliações de outros processos dentro da planta e também a correlação destes processos, de forma a encontrar potenciais gargalos através de inteligência artificial.

Desafio: Reduzir o consumo de coque nos fornos de pré-cal.

Solução: Aqui foram utilizados os módulos financeiro e de malhas, de forma a encontrar a melhor relação consumo x temperatura considerando as não linearidades do processo.

Resultados: Conseguiu-se uma melhoria de 7,8% de eficiência na queima de coque, além da descoberta de uma potencial redução de 700 toneladas de poluentes da atmosfera.

Desafio: Determinar, dentre mais de 100 variáveis, quais são mais impactantes no que tange a emissão de material particulado nas chaminés da fábrica.

Solução: Utilizando o módulo de correlação, foram aplicados algoritmos de machine learning para encontrar as variáveis mais relevantes na emissão de poluentes.

Resultados: Através desta solução será possível compreender quais as variáveis que mais influenciam na emissão de poluentes e traçar medidas preventivas diretamente na causa raiz dos problemas.

Desafio: Compreender os impactos financeiros de micro-paradas e os melhores pontos de operação dos equipamentos para a produção de produtos com maior margem.

Solução: Foram combinados os módulos financeiro, OEE e de combinação, de forma a criar um ranking quantificando as paradas em dinheiro, para posteriormente compreender quais os melhores pontos de operação de cada um dos equipamentos de forma a se obter maior qualidade e menor desperdício.

Resultados: Será possível ao usuário identificar quais os principais geradores de desperdício do processo, calcular o retorno sobre o investimento em serviços de manutenção e também entender quais os pontos ótimos de operação para que a planta seja mais eficiente e produtiva.