Monitoramento do tempo médio de carregamento com inteligência de dados e gestão visual: um estudo de caso.

Abstract

A eficiência do escoamento logístico é um fator crítico para a rentabilidade e a segurança na mineração de grande porte. No Complexo Alfa, a Unidade Beta enfrentava desafios operacionais na gestão dos apontamentos, resultando em interpretações imprecisas sobre os gargalos do Tempo Médio de Carregamento (TMC) ferroviário. O presente trabalho teve como objetivo desenvolver e implementar um sistema automatizado de modelagem de dados e gestão visual para diagnosticar ineficiências logísticas no Centro de Operações Integradas (COI). A pesquisa, de natureza aplicada, estruturou-se sobre a reengenharia da coleta de dados com a aplicação do princípio Poka-Yoke, acompanhada da modelagem de algoritmos para o desconto de interferências externas. Utilizando a linguagem Python, automatizou-se o processamento do banco de dados analítico para a renderização de painéis interativos em HTML, viabilizando o monitoramento do TMC e a estruturação de um empilhamento de causas, pautado no Princípio de Pareto. Os resultados evidenciaram a redução expressiva da sobrecarga de horas da equipe analítica e a transição do setor para atuações logísticas preditivas. A modelagem estatística forneceu o respaldo técnico necessário para a mitigação de ruídos operacionais externos, permitindo minimizar criticamente a variância temporal associada à troca de turno da ferrovia. A consolidação da ferramenta viabilizou o cumprimento consistente das metas de carregamento e a replicação do modelo para as Unidades Gama e Delta. Conclui-se que a integração estruturada entre as metodologias da Engenharia da Qualidade e os recursos da Indústria 4.0 solucionou a baixa visibilidade gerencial, transformando históricos de operação em um monitoramento de alta precisão.