Estudos de Caso

AMG Brasil, mina de Mibra (Minas Gerais) — parte da AMG Critical Materials N.V., listada na Euronext Amsterdam. Nome, marca e resultados usados com permissão.

Subidas bruscas da carga circulante obrigavam a cortar a alimentação — muitas vezes para menos de 70 t/h — cerca de sete vezes por dia.

Um modelo preditivo da carga circulante comanda a correia de alimentação em tempo real: antecipa a subida, mantém um patamar que o moinho absorve e volta à alimentação máxima.

Mineração Aurizona (MASA), mina e planta de ouro no Maranhão — parte da CMOC Group desde janeiro de 2026

Controle manual de processo limitando a produtividade e consistência. Operadores sem capacidade de manter parâmetros ótimos 24/7 com variações no minério.

Um modelo preditivo do circuito de moagem rodando o AI Autopilot, com setpoints enviados em tempo real ao sistema de automação da planta. Teste de 25 dias (10/jan – 5/fev de 2024), alternando IA e controle manual a cada 48 horas. Entregue com a SoftwareOne na AWS.

Produtora global de agronegócio e bioenergia, América do Sul. Cliente sob NDA.

Modelos preditivos para fornos e reatores de biodiesel. Fase 1 entregue: 56,5M de leituras de sensores em 10 meses consolidadas em pipeline de dados curado, além de sensor virtual com R² de 96,3% e insight de margem de catalisador.

Fase 2 em andamento: modelos de rendimento, catalisador e qualidade com retreinamento contínuo e autoaprendizado. Resultados da Fase 2 são preliminares.

Fabricante global de equipamentos pesados. Cliente sob NDA.

Modelo de manutenção preditiva e dashboard para células de teste de componentes. Células de ~70 sensores consolidadas; baselines por variante ajudam a separar a infraestrutura da bancada do comportamento do componente.

Maio–setembro de 2026: fundação de dados entregue; treinamento do modelo em andamento, no prazo.