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Salvar na lista de leitura Publicado por Emily Thomas, editora adjunta da World Cement, sexta-feira, 30 de outubro de 2020 12:23

Dirk Schmidt e Eugen Geibel, KIMA Process Control, discutem como os métodos de Controle de Alto Nível (HLC) foram usados ​​na indústria de cimento no início dos anos 2000 e controlam processos cada vez mais complexos controlados em circuito fechado onde os controladores padrão falham.

Alcançar a “Indústria 4.0” tem sido uma tarefa essencial da indústria há anos. Recentemente, termos como “big data” e “IA” (Inteligência Artificial) têm sido amplamente utilizados em muitos campos. Espera-se que a IA combinada com big data forneça soluções para problemas de longa data, não apenas na automação. Portanto, pode ser surpreendente saber que a operação totalmente autônoma do moinho (incluindo o uso de IA) vem ocorrendo desde 2009. Este artigo irá resumir brevemente como os métodos de Controle de Alto Nível (HLC) têm sido usados ​​na indústria de cimento em no início dos anos 2000 e como eles conseguem controlar processos controlados em circuito fechado cada vez mais complexos onde os controladores padrão falham.

Para acelerar a integração de tecnologias avançadas na indústria cimenteira, alguns consultores empresariais propuseram “copiar e colar” soluções da Indústria 4.0 de fábricas/refinarias químicas e aplicá-las em fábricas de cimento. Um exemplo recente é um relatório sobre a primeira conversão bem-sucedida do controle regular da planta para o controle de IA, que o qualificou como um avanço. É necessário cuidado aqui – as capacidades da IA ​​ainda são limitadas, como mostra a sua história.

IA é um termo muito amplo e é difícil encontrar uma definição do conceito com a qual todos concordem. Num sentido mais lato, pode ser definido como um ramo da ciência da computação que trata da simulação do comportamento inteligente em computadores, ou seja, a capacidade de uma máquina imitar o comportamento inteligente (humano).

Tecnicamente falando, a maioria dos sistemas de IA utilizados atualmente na indústria são algoritmos baseados em dados. O princípio básico desses algoritmos é relativamente simples, mas eles ganham suas capacidades a partir de enormes quantidades de dados, altas taxas de repetição de cálculos e múltiplas interconexões.

O uso de IA para muitas tarefas não é uma ideia nova. O desenvolvimento de computadores mais rápidos e com possibilidade de armazenar e processar grandes quantidades de informação (Big Data) torna possível e razoável a utilização da IA. O Deep Learning, que em si faz parte do Machine Learning, faz uso de redes neurais artificiais (RNA) multicamadas para aprender com Big Data e buscar padrões que possam ser usados ​​para resolução de problemas após algum treinamento da RNA.

A automação baseada em conhecimento, incluindo lógica difusa e métodos analíticos, como, por exemplo, Model Predictive Control (MPC), também fazem parte da IA ​​(Figura 1). Dependendo da tarefa, diferentes métodos de IA são mais aplicáveis ​​que outros. Hoje em dia está claro que não existe um módulo de IA que sirva para todos os processos de produção de cimento, como nas refinarias. A lógica fuzzy é aplicável ao controle em malha fechada de processos técnicos com um número moderado de variáveis ​​e dados para os quais uma estratégia de controle pode ser expressa. É uma boa opção para processos onde a operação segura em situações críticas é obrigatória. As redes neurais são utilizadas para reconhecimento de padrões ocultos para processos para os quais uma estratégia de controle não pode ser expressa e que possuem um grande número de variáveis ​​de entrada. MPC é uma boa escolha para processos bem compreendidos para os quais um modelo matemático está disponível. A otimização é possível se o modelo puder ser calculado mais rapidamente do que em tempo real. A adaptabilidade on-line não é realmente praticável na produção de cimento.