Tendências / Artigos científicos
Artigos técnico-científicos desenvolvidos com times industriais e apresentados em congressos do setor. Todos disponíveis para download.
Aplicação de Machine Learning para prever o consumo diário de gás natural na laminação a quente da CSN. O modelo considera planejamento de produção, condições operacionais e variáveis temporais para aumentar a precisão das previsões e reduzir a exposição a penalidades contratuais.
ABM-2026_Previsao-Consumo-Gas-Natural-CSN_Machine-Learning.pdf · 0.5 MB
Estudo sobre a aplicação de um Math Twin baseado em Pesquisa Operacional para otimizar o sequenciamento de produção em uma aciaria de aços especiais. O modelo incorpora restrições relacionadas a distribuidores, panelas, janelas térmicas e químicas, logística e energia para apoiar o replanejamento da produção.
ABM-2025_Math-Twin_Pesquisa-Operacional_Sequenciamento-Acos-Especiais.pdf · 0.4 MB
Estudo aplicado às operações offshore da Petrobras que combina compreensão de textos de manutenção, dados estruturados e Machine Learning para identificar e ranquear potenciais demandas duplicadas. A abordagem apoia engenheiros e planejadores na revisão de grandes volumes de ordens de manutenção e na recuperação do conhecimento histórico.
ROGe-2026_IA_Deteccao-Duplicidades_Manutencao-Offshore_Petrobras.pdf · 0.7 MB
Aplicação industrial de Machine Learning na Gerdau Charqueadas para apoiar a definição do volume de gás injetado durante a desgaseificação a vácuo. O modelo considera as interações entre composição química e condições do processo para aumentar a aderência do teor de nitrogênio às especificações dos aços SBQ.
ABM-2026_IA_Controle-Nitrogenio_Refino-Secundario_Gerdau.pdf · 0.5 MB
Framework que integra previsão de consumo, Inteligência Artificial Explicável, gestão do conhecimento e colaboração Humano–IA para apoiar decisões no mercado livre de gás natural. A proposta organiza dados, contexto de mercado e conhecimento de especialistas para tornar previsões e recomendações mais rastreáveis e auditáveis.
ROGe-2026_Gastrack_Previsao-Gas-Natural_IA-Explicavel.pdf · 3.1 MB
Aplicação desenvolvida na ArcelorMittal Piracicaba para reduzir a variabilidade térmica e melhorar a eficiência energética do forno elétrico a arco. A solução utiliza dois modelos de Machine Learning para estimar a temperatura ideal de vazamento e ajustar dinamicamente o setpoint de energia durante a operação.
ABM-2026_Machine-Learning_Temperatura-Vazamento-EAF_ArcelorMittal.pdf · 0.4 MB
Case da jornada Petrobras e EvcomX no desenvolvimento de uma solução para analisar registros de manutenção, identificar potenciais duplicidades e inconsistências e apoiar a formação e priorização das carteiras de serviços. A iniciativa combina Inteligência Artificial, engenharia de dados e conhecimento operacional e evoluiu até o uso em ambiente produtivo.
OIWeek_Petrobras-EvcomX_IA_Demandas-Manutencao-Offshore.pdf · 0.4 MB