CSN economiza mais de R$ 20M/ano com otimização e controle industrial da planta

Com o objetivo de reduzir o consumo de combustíveis fósseis em suas operações, a CSN Inova em conjunto com a CSN Siderurgia aplicou o Leaf para reduzir variabilidade, intervenção humana, aumentar a eficiência e produtividade.

Um dos mais eficientes complexos siderúrgicos integrados do mundo, a CSN atua com destaque em cinco setores: siderurgia, mineração, logística, cimento e energia.‎ ‎

A CSN tem uma visão de sustentabilidade que aumenta a eficiência dos processos industriais e estabelece ganhos com a economia circular, trazendo benefícios para todos os envolvidos nessa cadeia de geração de valor.

Multinacional com orgulho de ser brasileira, a empresa acredita e investe no país. Com a força do trabalho de seus mais de 30 mil colaboradores, enfrenta com sucesso os desafios da economia globalizada.

O Desafio enfrentado

A CSN, uma das maiores siderúrgicas da América Latina, enfrentava o desafio de reduzir o consumo de combustíveis fósseis em suas operações, buscando aumentar a eficiência e produtividade em suas plantas na Usina Presidente Vargas, sem comprometer a qualidade do produto final.
A equipe da CSN Inova, em colaboração com a CSN Siderurgia, identificou a necessidade de otimizar o controle de combustão e temperatura nos fornos da Fábrica de Cal e nos regeneradores e sistema de sopro do Alto Forno 3. O objetivo era reduzir a variabilidade e a intervenção humana, que impactavam diretamente no consumo de gás natural e na emissão de CO2.

O desafio consistia em encontrar uma solução que permitisse alcançar um novo patamar operacional, sem a necessidade de aquisição de novos equipamentos ou paradas no processo, o que acarretaria em custos adicionais e perda de produtividade.

A CSN buscava uma solução inovadora que pudesse ser aplicada de forma rápida e eficiente, trazendo resultados significativos em termos de economia de combustível, redução de emissões e aumento da produtividade.

Soluções Aplicadas

A CSN, uma das maiores siderúrgicas da América Latina, enfrentava o desafio de reduzir o consumo de combustíveis fósseis em suas operações, buscando aumentar a eficiência e produtividade em suas plantas na Usina Presidente Vargas, sem comprometer a qualidade do produto final.
Essa solução, integrada aos sistemas existentes da CSN, permitiu a criação de modelos preditivos capazes de analisar variáveis do processo em tempo real, como temperatura, pressão e composição dos gases, e ajustar automaticamente os parâmetros de combustão, otimizando o consumo de gás natural.

A solução de IA trouxe maior estabilidade e previsibilidade ao processo, reduzindo a necessidade de intervenção manual e minimizando as oscilações que impactavam o consumo de combustível.

Além disso, a plataforma permitiu a identificação de oportunidades de melhoria contínua, contribuindo para o aumento da eficiência operacional e a redução da emissão de CO2.

Resultados Obtidos

A implementação da solução de IA do Leaf nos fornos da Fábrica de Cal e no Alto Forno 3 da CSN trouxe resultados significativos em termos de economia de combustível, redução de emissões e aumento da produtividade.

Na Fábrica de Cal, a otimização do controle de combustão resultou em uma redução de 5% no consumo de gás natural.

Esse resultado, além de gerar economia financeira para a CSN, contribuiu para a redução da emissão de CO2, reforçando o compromisso da empresa com a sustentabilidade.

No Alto Forno 3, o Leaf permitiu um controle mais preciso da temperatura e do sopro, aumento da eficiência térmica dos regeneradores e redução do consumo de ar de combustão.

Destaque para a redução de aproximadamente 35Kt CO2/ano (equivalente à emissão anual de 7.769 carros) e economia de mais de R$ 20M/ano.

Os resultados obtidos com a implementação da solução de IA e ML demonstram o potencial da tecnologia para impulsionar a eficiência operacional e a sustentabilidade na indústria siderúrgica. A CSN pretende expandir a aplicação dessa solução para outras áreas da empresa, buscando a melhoria contínua de seus processos.

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