Utilização de técnicas de Advanced Analytics para redução de consumo de gás natural nos fornos de fusão da Novelis

A Novelis tem como meta a redução da utilização de combustíveis fósseis, dessa forma, identificar os padrões de consumo a fim de desenvolver métodos de eficiência energética, é fundamental para atingir o objetivo. Dessa forma, o projeto em questão utilizou técnicas de Advanced Analytics para estudar as variáveis mais importantes que afetam o consumo de gás natural nos fornos de fusão da Novelis. A equipe de projeto coletou dados de instrumentos instalados nos fornos, variáveis de processo, e conhecimentos tácitos operacionais, e os combinou em um data lake centralizado. Em seguida, foram utilizadas técnicas de processamento de dados em Big Data e Machine Learning para analisar os dados e identificar as variáveis mais relevantes para o consumo de gás. Com base nos resultados obtidos, foi desenvolvido um modelo que permitiu visualizar e entender como as diferentes variáveis influenciam o consumo de gás natural nos fornos além de identificar possíveis problemas que contribuíam para a ineficiência energética. Com a implementação do modelo proposto, foi criado um plano de ação com diferentes frentes de trabalho que impactam desde o processo, manutenção e produção, até o gerenciamento de procedimentos logísticos da empresa, que contribuem para o consumo de gás natural. A partir da do plano de ação foi possível reduzir o consumo de gás natural em 1,2%, gerando uma economia significativa em custos operacionais. Além disso, também possibilitou reduzir a pegada de carbono, contribuindo para a sustentabilidade ambiental.