A mineradora BHP descreve a inteligência artificial como o caminho para transformar dados operacionais em decisões melhores no dia a dia. Segundo a empresa, a análise de informações provenientes de sensores e sistemas de monitoramento permite identificar padrões e sinalizar problemas em equipamentos de planta, oferecendo aos tomadores de decisão opções que podem aumentar eficiência e segurança — além de reduzir impactos ambientais.
Em vez de perguntar “onde usar IA?”, os líderes da BHP focaram em identificar “quais decisões repetimos constantemente e que informação as tornaria melhores?”. Essa mudança de enfoque orientou a adoção da tecnologia.
IA como capacidade operacional, não vitrine de projetos-piloto
A BHP relata efeitos de ponta a ponta da IA em suas operações — do extrativismo mineral à entrega ao cliente — e decidiu tratar a tecnologia como uma capacidade operacional, deixando para trás a lógica de pilotos isolados. A implantação começou por um conjunto pequeno de problemas que afetavam diretamente o desempenho da companhia, em áreas onde os ganhos podiam ser medidos.
Cada caso de uso que atacava um problema específico e relevante recebeu um responsável e um KPI, com resultados revisados na mesma cadência dos demais indicadores operacionais. Com isso, a empresa conseguiu reduzir paradas não planejadas de máquinas e otimizar o consumo de energia e água.
Onde a BHP aplica IA no dia a dia
Além de focar em manutenção preditiva e otimização de energia, a BHP explorou aplicações mais avançadas, como veículos autônomos e monitoramento em tempo real da saúde da equipe. Essas categorias são aplicáveis a outros ambientes com muitos ativos, como logística, manufatura e indústria pesada.
Manutenção preditiva
A manutenção preditiva planeja reparos durante janelas programadas para evitar falhas inesperadas e paradas caras. Modelos de IA analisam dados de equipamentos captados por sensores embarcados e antecipam necessidades de manutenção, reduzindo a quantidade de quebras e incidentes relacionados a equipamentos. A BHP aplica análises preditivas em grande parte de suas frotas de carregamento e transporte e em sistemas de manuseio de materiais. Um centro de manutenção centralizado fornece indicações em tempo real e de médio prazo sobre a saúde das máquinas e possíveis falhas ou degradação.
Antes tratada como “mais um relatório” que podia se perder na burocracia, a previsão virou parte integrante das operações: os modelos definem limiares que disparam ações diretamente para as equipes de manutenção.
Otimização de energia e água
Na planta de Escondida, no Chile, a aplicação dessa abordagem de manutenção e otimização resultou, segundo a empresa, em economias de mais de 3 gigalitros de água e 118 gigawatt-hora de energia ao longo de dois anos, ganhos atribuídos diretamente à IA. A tecnologia fornece aos operadores opções e análises em tempo real que detectam anomalias e automatizam ações corretivas em múltiplas instalações, incluindo concentradores e plantas de dessalinização.
A lição apontada pela BHP é clara: colocar a IA no ponto em que as decisões são tomadas. Quando operadores e equipes de controle conseguem agir sobre recomendações em tempo real, os benefícios se acumulam. Já relatórios periódicos exigem que a equipe veja os dados e decida atuar — um processo que retarda melhorias. A análise em tempo real e os gatilhos que acionam ações tornam as diferenças rapidamente perceptíveis.
Autonomia e operações remotas
A companhia também avança com tecnologias mais sofisticadas, como veículos e máquinas autônomas assistidos por IA. Essas aplicações, embora mais arriscadas, ajudam a reduzir a exposição de trabalhadores a perigos e diminuem o fator de erro humano em incidentes. Dados operacionais complexos fluem de instalações remotas para centros regionais; sem IA e análises, seria inviável otimizar cada decisão na mesma escala que o software permite.
O uso de wearables integrados à IA cresce em setores como engenharia, serviços públicos, manufatura e mineração, e a BHP tem adotado essas ferramentas para proteger equipes que atuam em condições desafiadoras. Dispositivos vestíveis podem monitorar condições pessoais — como frequência cardíaca e sinais de fadiga — e enviar alertas em tempo real aos supervisores. Um exemplo empregado em Escondida são sensores em capacetes “inteligentes” que avaliam a fadiga de motoristas de caminhão por meio da análise de ondas cerebrais.
Um plano prático para líderes
A experiência da BHP oferece um roteiro aplicável a outros setores para usar IA em problemas operacionais:
- Escolha um problema de confiabilidade e um de eficiência de recursos que as equipes já monitorem, e associe um KPI a cada um.
- Mapeie o fluxo de trabalho: quem verá o resultado e qual ação poderá tomar?
- Estabeleça governança básica para qualidade dos dados e monitoramento dos modelos, e revise o desempenho junto dos KPIs operacionais.
- Comece com suporte à decisão em processos de maior risco e só automatize depois que as equipes validarem os controles.
Esses passos ajudam a transformar projetos de IA em capacidades operacionais que entregam resultados mensuráveis e sustentáveis.
