Mineração de cobre em Cerro Verde, no Peru, aumenta produção em 6,5% com aprendizado de máquina

De acordo com pt.wedoany.com-O crescimento da mineração está deixando de depender de novos projetos e grandes decisões de capital para se concentrar na eficiência de ativos já em operação. Condições geológicas e acesso a capital deixaram de ser as principais limitações, dando lugar a restrições como licenciamento, água, suprimento de energia e licença social, uma mudança que se manifesta de forma desigual entre os países da América Latina.

Especificamente, o México registrou queda de 49,2% em novos projetos desenvolvidos em 2025 e, desde a reforma mineradora de 2023, não concede mais novas concessões, forçando o espaço de crescimento a se voltar para operações existentes. A Comissão Chilena do Cobre (Cochilco) projeta investimentos de US$ 104,549 bilhões em uma carteira de projetos de dez anos, dos quais 81% destinam-se à atualização e expansão de minas existentes. A carteira de projetos do Peru para 2026 abrange 66 projetos, com investimento total de US$ 64,075 bilhões, dos quais 36 são projetos brownfield — com investimento de US$ 23,471 bilhões —, mas a maioria dos que efetivamente avançam para construção são projetos já licenciados. O caso da Argentina é o oposto: cerca de 70% de sua carteira de projetos consiste em novos empreendimentos.

Isso significa que a mineração não migrou integralmente para o desenvolvimento de ativos existentes, mas, nas regiões onde o crescimento depende cada vez mais de operações já aprovadas, o aumento da produtividade está intimamente ligado à otimização da capacidade instalada. Múltiplos indicadores mostram que ainda há valor adicional a ser extraído dos ativos já em operação. Sergio Campana, gerente de negócios de software para América Latina da Rockwell Automation, afirma que os projetos de mineração receberam investimentos substanciais, mas a produtividade não acompanhou esse ritmo, e a oportunidade está em reduzir a lacuna entre as recomendações dos modelos e a realidade dos turnos de trabalho.

Essa lacuna tem exemplos concretos na região. Dados públicos mostram que a mina de cobre Cerro Verde, no Peru, aumentou sua produção de cobre (em libras) em 6,5% por meio de modelos de aprendizado de máquina, sem sacrificar a qualidade do concentrado, alcançando um equilíbrio mais eficiente entre tonelagem e recuperação. A Anglo American aplicou inteligência preditiva ao processamento de rejeitos, elevando a recuperação de cobre em 2% a 4%. No campo da aplicação de inteligência artificial, o Brasil lidera na região, seguido de perto pelo Peru.

Em escala global, também existe espaço semelhante. Dados da McKinsey & Company mostram que os produtores de cobre da América do Norte e do Sul, diante da queda de teores e do aumento de custos, foram os primeiros a adotar aprendizado profundo e gêmeos digitais para aumentar a capacidade de processamento e a recuperação das usinas de beneficiamento. No entanto, esse potencial não se concretiza automaticamente. Campana ressalta que alguns projetos de controle avançado falham não por causa dos algoritmos, mas porque a camada de instrumentação e banco de dados que os sustenta é negligenciada; quando a base não está estabelecida, o controle avançado apenas herda problemas em vez de resolvê-los — ambos precisam convergir, e há uma ordem de precedência.

O escopo da otimização também é fundamental. Uma usina de beneficiamento não pode ser otimizada isoladamente, pois a maioria de suas limitações vem de etapas anteriores, ou seja, da britagem do minério e da variabilidade geometalúrgica. Portanto, uma visão integrada que abranja toda a cadeia de valor pode capturar maiores oportunidades de melhoria. Além disso, a expansão de operações mineiras em atividade enfrenta uma exigência que projetos novos não têm: a necessidade de executar grandes obras sem interromper a continuidade da produção, o que eleva significativamente a complexidade técnica.

Nesse contexto, a continuidade operacional e a cibersegurança industrial deixam de ser questões auxiliares e se tornam pré-requisitos dos projetos. Um plano de expansão que ainda gera custos de produção durante a construção não cria valor — apenas adia valor. A colaboração da Rockwell Automation com operadores da região concentra-se em três frentes: construir a base de dados e instrumentação que viabiliza o controle avançado, integrar o processo de decisão da mina à planta em vez de otimizar pontos isolados e manter a continuidade e a segurança das operações durante a expansão. Campana conclui que o trabalho não termina quando o sistema é instalado, mas sim quando a operação muda a forma de tomar decisões — e isso se manifesta concretamente nos turnos de trabalho; se a capacitação não alcançar o nível dos colaboradores da mina, os resultados se perdem quando as equipes mudam.

A Rockwell Automation, Inc. é especializada em automação industrial e transformação digital, com sede em Milwaukee, Wisconsin. Ao final do ano fiscal de 2025, a empresa contava com aproximadamente 26.000 solucionadores de problemas, atendendo clientes em mais de 100 países. Seu conceito de "Empresa Conectada" (The Connected Enterprise) visa combinar a imaginação humana com o potencial tecnológico para alcançar operações mais produtivas e sustentáveis.