Estudo de Produtividade em Mineração — IA vs Operação Manual na Moagem
Teste industrial de 25 dias em uma planta de beneficiamento de ouro no Maranhão, Brasil, da Mineração Aurizona (CMOC Group), mostra a IA da Brainiall entregando ganho de +6% em produtividade de moagem com consumo energético similar.
1. Introdução
Nota do editor (setembro de 2026): A Mineração Aurizona faz parte do CMOC Group desde janeiro de 2026.
A aplicação da inteligência artificial da Brainiall na indústria de mineração tem ganhado relevância crescente, permitindo melhorias significativas em eficiência operacional, redução de custos e melhor performance. A tecnologia é aplicada em diversos estágios — planejamento, prospecção, processamento e monitoramento.
Como parte de uma iniciativa para explorar esse sistema inteligente de controle, a Mineração Aurizona (CMOC Group) conduziu um teste industrial controlado em sua planta de beneficiamento de ouro no Maranhão, Brasil, para validar a aplicação de IA da Brainiall em moagem, visando aumentar taxas de produtividade.
2. Objetivo
O objetivo principal deste estudo foi avaliar o desempenho da IA Brainiall em operações de moagem. Foi conduzida análise comparativa entre a operação manual existente e o sistema de IA, focando em produtividade (toneladas por hora), distribuição de tamanho de partícula (p80) e consumo energético.
3. Metodologia
Ao longo de dois anos de colaboração entre a Brainiall e a equipe de engenharia de processos da mineradora, um sistema inteligente de controle de moagem foi desenvolvido. Após a implementação, testes comparativos foram realizados entre o sistema IA-Brainiall e a operação manual.
O período oficial de teste abrangeu de 10 de janeiro a 5 de fevereiro de 2024, alternando modos operacionais a cada 48 horas para considerar variações como tipo de rocha, mistura de alimentação, % de sólidos e taxas operacionais. Foram coletados 25 dias de dados.
- Dias azuis: operação manual
- Dias laranja: operação Brainiall AI
- Dias vermelhos: períodos de manutenção (excluídos da análise)
- Foram analisados apenas períodos com ≥85% de horas operacionais ativas, garantindo dataset comparável entre IA e manual
4. Resultados e Discussão
A comparação geral entre o sistema IA e a operação manual demonstra clara vantagem para a Brainiall AI em produtividade e eficiência. Ao longo de 265 horas operacionais para cada método, o sistema Brainiall AI processou 115.347 toneladas de material comparado a 109.079 toneladas na operação manual — alcançando taxa de produtividade 6% superior (435 t/h vs 412 t/h).
Esta melhoria foi obtida com apenas aumento marginal no consumo energético. Os valores de distribuição de tamanho de partícula (p80) permaneceram consistentes entre os dois métodos, indicando que o sistema de IA manteve qualidade de saída enquanto aprimorou o desempenho geral.
+6% produtividade · 435 t/h (IA) vs 412 t/h (manual) · 115.347 toneladas processadas (IA) vs 109.079 toneladas (manual) · Qualidade p80 consistente · Delta energético marginal
5. Análise de Rocha Fresca
Para isolar o impacto em material mais duro, testes foram conduzidos com alimentação de Bond Work Index (Wi) ≥ 14 kWh/t. O sistema de IA entregou aumento de produtividade de 3% para materiais mais duros, alcançando taxas acima das especificações de projeto da planta apesar da maior dureza do minério.
O sistema de IA mostrou-se eficaz em diversas condições de dureza do minério — capacidade crítica à medida que os teores declinam e a dureza aumenta em operações de mineração globalmente.
6. Estabilidade Operacional & Granulometria
A distribuição granulométrica (p80) ficou praticamente igual nos dois modos (81,54% vs 82,24% passante em 150#, Tabela 1), demonstrando que o ganho de throughput foi obtido sem comprometer a qualidade da moagem.
7. Intensidade Energética
A energia específica caiu cerca de 2%: 20,7 vs 21,1 kWh/t (2.391 MWh ÷ 115.347 t e 2.305 MWh ÷ 109.079 t), com a granulometria praticamente igual. O consumo total de energia subiu 3,7% porque a planta processou mais toneladas.
8. Impacto Financeiro
Se toda a alimentação fosse rocha fresca, os +9 t/h medidos no minério mais duro (Tabela 2) adicionariam cerca de 2.694 onças por ano, ≈ US$ 781 mil líquidos do AISC (premissas de 2024) — uma projeção do relatório do teste.
Resultados variam com teor do minério, dureza e condições operacionais de cada planta.