No dinâmico cenário industrial de hoje, especialmente em setores como mineração, alimentos, bebidas, cimento e metalurgia, a previsão precisa de resultados operacionais é um diferencial competitivo. Gerentes e diretores enfrentam o desafio constante de otimizar processos complexos, onde inúmeros parâmetros interagem de forma não linear. Modelos empíricos tradicionais, muitas vezes, falham em capturar essa complexidade, resultando em previsões imprecisas e decisões subótimas que afetam diretamente a produtividade e a rentabilidade.
É nesse ponto que a combinação estratégica de simulação computacional e machine learning se torna um divisor de águas. Utilizando métodos como a Simulação por Elementos Discretos (DEM), podemos gerar vastos conjuntos de dados de alta dimensão, simulando o comportamento de equipamentos críticos, como as peneiras rotativas (drum screens), sob diversas condições operacionais. Em seguida, algoritmos de otimização, como o Harris Hawks Optimization (HHO), são empregados para refinar redes neurais (MLP), criando modelos preditivos robustos que desvendam as complexas relações entre variáveis e o desempenho operacional.
Os resultados dessa abordagem são notáveis: modelos que alcançam coeficientes de determinação (R²) superiores a 0.97, indicando uma capacidade preditiva excepcional. Mais do que apenas prever, essa metodologia permite uma análise de sensibilidade global, identificando os fatores mais influentes – como a inclinação da peneira e a taxa de alimentação de partículas finas – e revelando interações que seriam invisíveis por métodos convencionais. Além disso, a capacidade de generalizar o modelo para diferentes comprimentos de peneira com erros mínimos demonstra um potencial imenso para o design inteligente e a otimização de equipamentos em larga escala.
Para os líderes industriais, isso significa ter em mãos uma ferramenta poderosa para aprimorar o design de equipamentos, otimizar parâmetros operacionais e, consequentemente, elevar a eficiência e a lucratividade. A capacidade de prever com alta precisão o desempenho de uma peneira rotativa, por exemplo, permite ajustes proativos, minimizando perdas e maximizando a recuperação de materiais valiosos. Como a sua operação pode se beneficiar de previsões mais inteligentes e otimização baseada em dados?
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JKR Engenharia 
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