Reaplicação do Projeto MM (Monitoring Mills) em unidade produtora de açúcar, etanol e outros produtos visando a validação de algoritmo de inteligência artificial

• Processo: 22/11309-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2022
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2023
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Acordo de Cooperação: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
• Pesquisador responsável: Wokimar Teixeira Garcia
• Beneficiário: Wokimar Teixeira Garcia
• Empresa: ITC Consultoria em Engenharia Ltda. - ME
• CNAE: Fabricação de açúcar em bruto ; Fabricação de álcool
• Município: Piracicaba
• Pesquisadores principais: Jaime Finguerut ; Joaquim Henrique da Cunha Filho ; Sergio Suzuki
• Assunto(s): Indústria 4.0 Eficiência industrial Setor sucroenergético Inteligência artificial Monitoramento
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Eficiência industrial | Indústria 4 | Inteligência analítica | Monitoramento on-line | Setor Sucroenergético | 0) | 0 (I4 | Industria 4.0 aplicada ao setor sucroenergético

Resumo

O Instituto Tecnologia Canavieira (ITC) é uma empresa que tem por missão gerar valor trazendo inovações e ferramentas que permitirão melhor gestão da produção para o setor sucroenergético com soluções de engenharia, química e tecnologia da informação. Considerou como janela de oportunidade desenvolver uma ferramenta de monitoramento, baseada em dados fornecidos por sensores NIR (Near Infra Red) em tempo real, inédita no mercado, que tem o propósito de subsidiar os gestores com informações para melhoria de eficiência do processo produtivo. Baseada nos conceitos da I4.0, avalia desempenhos de processo fermentativo e operação de moagem da cana, e é uma ferramenta de Inteligência Analítica, "Projeto MM - Monitoring Mills", que emprega tecnologias de sensoriamento (NIR), para o monitoramento online de dados analíticos de composição das matérias-primas e das principais correntes responsáveis pela maioria das perdas, além de analisar as saídas dos processos e operações, que permitirá às usinas tomar decisões seguras numa velocidade de resposta mais rápida para análise, e garantindo à supervisão, compreensão e implementação de estratégias de controle que trará impactos positivos na eficiência industrial. Considerando que a empresa é dedicada a prestação de serviços de engenharia, precisa estabelecer parcerias com empresas ou entidades para a execução de cada um de seus projetos de desenvolvimento visando a condução de uma das atividades relacionada a metodologia que o ITC emprega. Assim, no ano de 2021 deu início ao projeto-piloto, empregando recursos próprios e de parceiro comercial, a Usina Açucareira São Manoel S/A, e é nessa unidade que vem sendo conduzido o "Projeto MM - Monitoring Mills". Foi estabelecido que a usina e a empresa proponente indicassem as operações (moagem e fermentação) e equipamentos que seriam monitorados, e também o compromisso de disponibilizar infraestrutura e dados históricos (já existentes), para a condução do projeto. Na primeira fase do projeto foram formulados os conceitos tecnológicos e de aplicação desse projeto, definindo o processo crítico de forma experimental e a prova de conceito na unidade. A empresa submeteu junto a Fase 2 do Programa PIPE da FAPESP, projeto visando a continuidade do projeto-piloto, "Projeto MM - Monitoring Mills", com o objetivo de levantar os perfis online da composição da cana preparada, do bagaço, do mosto e do vinho centrifugado; criar base de dados, pela captura online e de outras fontes dados, além de dados históricos para daí empregar técnicas de análise estatística exploratória, procurando confirmar e quantificar a relação entre as possíveis causas e as principais perdas quantificadas pelos sensores; desenvolver e implementar loops convencionais de controle usando os sensores já calibrados e auditados, permitindo um controle mais eficiente seja na estratégia ou na velocidade de adaptação às mudanças; e realizar a evolução do banco de dados, para um sistema de aprendizado de máquina, capaz de reconhecer a situação atual e compará-la com uma situação "ideal", baseada no histórico e no conhecimento dos "primeiros princípios" (conhecimento da capacidade dos equipamentos, balanços de massa e energia). Este sistema irá gradualmente se relacionar com os operadores e supervisores com mensagens e proposição de ações ("loop aberto") para em seguida assumir alguns controles em "loops fechados", ou seja, o próprio sistema assumindo mudanças de set-points, por exemplo. A submissão de proposta na Fase 3, representaria recursos para complementar atividades da Fase 2, procurando validar o algoritmo de Inteligência Artificial, com a implantação do projeto numa segunda unidade sucroenergética, a fim de agregar dados de processo de uma segunda unidade produtora, que eventualmente poderão trazer novas características da matéria-prima e do processo produtivo da usina, e, de forma a iniciar o desenvolvimento comercial desse serviço do ITC. (AU)