A Société Le Nickel (SLN), parte do Eramet Group, é a maior produtora mundial de ferroníquel.
- O sistema em obsolescência era muito lento, causando desligamentos elétricos frequentes devido à temperatura muito alta do produto, o que comprometia sua qualidade.
- O sistema em obsolescência não era fácil de usar e era difícil de manter, causando problemas de disponibilidade.
- Plataforma FactoryTalk Analytics Pavilion8® da Rockwell Automation, uma solução de controle preditivo por modelo que controla a fábrica em tempo real. A plataforma oferece uma camada de inteligência que se baseia nos sistemas de automação e avalia continuamente os dados operacionais atuais e previstos.
- Desempenho aprimorado que utiliza dados autônomos e em tempo real, comparando-os com os resultados desejados. O controle preditivo por modelo estabelece novas metas de controle no sistema de controle a fim de reduzir a variabilidade do processo, melhorar o desempenho e impulsionar a eficiência.
- Diminuição de erros, incluindo uma redução de 6% no erro de temperatura do produto e uma redução de 16,1% na variabilidade do perfil de temperatura.
- Disponibilidade aprimorada, que gerou um aumento de 70% para 83% com o novo Rockwell Software.
Caracterizado pela capacidade de resistência à corrosão a altas temperaturas e pela sua utilidade como elemento de liga, o níquel desempenha um papel crítico em uma série de setores industriais, do aeroespacial, químico, elétrico até o automotivo.
A Société Le Nickel (SLN), parte do Eramet Group, é a maior produtora mundial de ferroníquel. A empresa de 140 anos também produz manganês, lítio e titânio, essenciais para a fabricação de baterias, pigmentos de tintas e turbinas eólicas, entre outros produtos.
O processamento de minérios é uma atividade complexa que exige o controle estável do perfil de temperatura dos fornos rotativos e a automatização das operações em diferentes faixas de operação. O minério de alimentação introduzido no forno rotativo sofre calcinação à medida que percorre toda a extensão do forno. Se o produto calcinado não estiver a uma temperatura suficientemente elevada, a qualidade do produto é comprometida.
O calor é distribuído por todo o forno e o ar é fornecido para que a combustão ocorra. Se houver muito fornecimento de ar, será necessário queimar mais combustível para manter a mesma temperatura do produto, diminuindo assim a eficiência energética. O excesso de oxigênio deve ser minimizado a um nível seguro para reduzir os custos operacionais e os gases de efeito estufa.
Atrasos do sistema em obsolescência
A SLN usava um sistema especialista, um controlador de lógica fuzzy existente, projetado para automatizar a operação do forno. No entanto, a empresa enfrentou vários desafios com o sistema em obsolescência, especialmente com teores variados de minério e valores de aquecimento variáveis, levando a impulsos de temperatura e desligamentos elétricos frequentes. Os desligamentos eram causados pela alta temperatura do produto, o que compromete tanto a qualidade do produto quanto a integridade dos equipamentos.
“A lógica fuzzy não era capaz de reduzir o combustível com rapidez suficiente para impedir que os desligamentos ocorressem e, na operação manual, os operadores não eram capazes de reagir com a rapidez necessária”, explicou Leslie Hii, um dos engenheiros de controle de processos avançados da Rockwell Automation responsáveis pela entrega do projeto SLN.
“Manter a temperatura necessária do forno pode ser complexo e desafiador, dada a quantidade de variáveis que precisam ser geridas. O tipo de combustível pode ser petróleo, carvão ou uma mistura dos dois, cada um com características térmicas únicas. Além disso, a taxa do material de alimentação tem impacto na temperatura do forno e precisa ser gerida com cuidado”, disse Hii.
Adicionando uma camada de inteligência
O sistema especialista só pode ser ligado quando o forno estiver operando normalmente e, em caso de alguma instabilidade, os operadores o desligam e assumem o controle. Ele também teve uma taxa classificação ruim em termos de facilidade de uso pelo usuário e de manutenção, ambos fatores contribuindo para a baixa disponibilidade do sistema.
Para corrigir a situação, a SLN fez a atualização para o FactoryTalk® Analytics™ Pavilion8® da Rockwell Automation. A solução de controle preditivo por modelo (model predictive control, MPC) oferece uma camada de inteligência que se baseia nos sistemas de automação e avalia continuamente os dados operacionais atuais e previstos. Em seguida, ela compara esses dados com os resultados desejados e aciona novas metas de controle para reduzir a variabilidade do processo, aprimorar o desempenho e impulsionar a eficiência, tudo isso de forma autônoma e em tempo real.
“Usar uma solução de controle preditivo por modelo é um exemplo ideal de como a Rockwell Automation está usando inteligência artificial para gerar melhores resultados operacionais, fazendo uso dos dados disponíveis. Neste projeto, também utilizamos aprendizado de máquina, conhecimento de processos e dados para desenvolver modelos de fornos adaptados às operações da SLN”, disse Hii.
A fase inicial da solução aprimorada foi concluída com sucesso em apenas 13 meses, diferentemente dos anos que foram necessários para implementar o sistema especialista. A solução já foi implementada em cinco fornos rotativos na instalação da SLN. Os operadores agora têm a opção de minimizar o uso de óleo combustível de alto valor e, ao mesmo tempo, maximizar o carvão pulverizado de menor valor durante a operação em modo misto.
O investimento compensa
“A aplicação do controle preditivo por modelo pode lidar com variabilidade significativa na alimentação de minério e nos valores de aquecimento e evita a ocorrência de desligamentos, permitindo que o forno fique em operação em uma taxa mais alta”, disse Mickael Montarello, gerente de controle de processo da SLN. “O erro de temperatura do produto calcinado foi reduzido em 6% e a variabilidade do perfil de temperatura do forno foi reduzida em 16,1%”.
A SLN está colhendo os benefícios deste investimento. “A disponibilidade média do controle preditivo por modelo da Rockwell Automation é de 83%, em comparação com 70% do sistema especialista anterior”, disse Montarello. “A nova solução permite que o forno opere por mais tempo”.
“Os usuários valorizam a facilidade de uso e a flexibilidade da ferramenta. No caso de um problema com um elemento do processo, os operadores podem facilmente intervir no elemento em questão e permitir que o controle preditivo por modelo continue controlando as demais variáveis manipuladas”.
“Graças a essa ferramenta, estão surgindo novas oportunidades para otimizar o controle e a gestão, o que não era possível com o controlador de lógica fuzzy anterior. Nossa meta para 2024 é alcançar uma taxa de utilização de 90% ”, concluiu Montarello.
Publicado 5 de Janeiro de 2024