O que a manufatura pode aprender com a indústria de metais e mineração - Parte 3 - com Axora

Bem-vindo ao podcast Trend Detection, desenvolvido pela Senseye, líder do setor no uso de IA para impulsionar o desempenho e a confiabilidade de ativos escaláveis ​​e sustentáveis. Esta é uma nova publicação projetada para ajudá-lo a sair com ideias sobre como obter eficiências de manutenção.

Na terceira e última parte de nossa série, discutindo o que os fabricantes podem aprender com a indústria de metais e mineração, estou novamente acompanhado por Joe Carr, da Axora. Você pode ouvir a parte um aqui e a parte dois aqui.

Durante o episódio discutindo o que os fabricantes podem aprender com a indústria de metais e mineração, nós nos reunimos novamente com Joe Carr da Axora para discutir as práticas de manutenção que as empresas de metais e mineração seguem, por que o tempo de atividade da máquina é fundamental e como ter muitos dados de máquina está provando desafiante.

Por favor, assine através do seu provedor de podcast favorito (Apple, Google e Spotify) se você quiser ser notificado sobre episódios futuros e deixe-nos saber seus comentários deixando-nos um comentário.

Transcrição


Principais tópicos abordados (clique para ir para a seção)

1. As principais práticas de manutenção na indústria de metais e mineração
2. Utilizando dados de máquina em metais e mineração
3. Casos de uso de IA e aprendizado de máquina em metais e mineração
4. Sustentabilidade em metais e mineração
5. Estudo de caso:Alcoa

Niall Sullivan, Senseye:Sim, é isso, Joe. Isso é interessante, você mencionou manutenção porque é para onde eu estava indo e, na verdade, uma maneira mais inteligente de fazer isso. Novamente, apenas pensando como ponto de partida, e você provavelmente dirá que é caso a caso, mas em geral, quais as principais práticas de manutenção que estão em vigor no momento?

O que essas empresas de mineração de metais seguem? É manutenção reativa? É como você sugeriu que eles estão mudando a cada 4.000 dias ou o que quer que seja? Em termos gerais, que tipo de prática eles estão seguindo no momento, em termos de manutenção?

Joe Carr, Axora:No mundo da mineração de metais, o tempo de atividade é fundamental. Cem por cento, o tempo de atividade é a coisa mais importante, porque muito parecido com um assento de avião, se eu não produzir nesse tempo, nunca poderei recuperá-lo. Direita?

Depois que o avião é decolado e o assento não é vendido, nunca mais consigo vendê-lo. É o mesmo se você estiver administrando uma refinaria, certo? Se você não está produzindo metal, uma tonelada de cobre por uma hora, então essa hora acabou. Eu nunca vou ter essa produção de volta.

O tempo de atividade é fundamental. A indústria certamente não quer executar um reativo. Sempre haverá algum nível de manutenção reativa. Sempre vai acontecer. Certamente, como indústria, queremos que seja a exceção, não a regra. Além da manutenção reativa, que não queremos, você tem a manutenção planejada e preventiva.

Há definitivamente uma mistura lá. Novamente, como eu disse, são bases de empresa por empresa. Achamos que certas coisas, especialmente... Por exemplo, caminhões. Esse é um ótimo exemplo. Temos muitos sensores hoje em caminhões, que podem nos dizer como o motor está funcionando, os freios e todo esse tipo de coisa. Nesses lugares, por exemplo, podemos ser mais preditivos para entender quanto tempo um componente levará para falhar, então isso existe.

Então, há áreas em que é apenas planejado. Nós mudamos isso a cada 5.000 horas. Por que mudamos a cada 5.000 horas? É o que o fabricante recomenda. Se isso é correto ou não, é motivo de discussão.

É certamente uma mistura hoje. Acho que, idealmente, toda a indústria gostaria de ser imprevisível. Gostaríamos que IA, dados de sensores e aprendizado de máquina nos dissessem quando as coisas vão falhar, cem horas antes de falharem, para que possamos alterá-las bem na hora.

Há um problema em torno do planejamento. Não podemos consertar tudo antes de quebrar. Temos que ter um nível de planejamento, mas há economias de custo significativas e benefícios para o tempo de atividade ao maximizar a vida útil dos componentes. No fato de que posso manter aquele caminhão rodando 10 horas a mais do que eu queria. E posso planejar desmontá-lo quando tiver um espaço disponível, em vez de estacioná-lo e deixá-lo na fila por um dia enquanto faço outra coisa, porque isso é perda de produção.

Acho que hoje, quando eu estava trabalhando em operações, tentamos atingir os anos oitenta em tempo de atividade. 88% em geral, era o tipo de coisa. Com melhor manutenção preditiva, se conseguirmos chegar aos anos 80 e 90, há enormes benefícios. Há enormes benefícios para a mineradora. Há enormes benefícios para a sociedade, pois podemos produzir mais metais com a mesma quantidade de ativos que temos. Não precisamos abrir outra mina. Podemos continuar a produzir com os que temos e ser mais eficientes com os equipamentos que temos.

Niall Sullivan, Senseye:Há uma mistura de estratégias acontecendo a partir do que você está dizendo. Você obviamente tocou na manutenção preditiva, que é um interesse muito claro do meu ponto de vista.

De tudo o que você disse, fica claro que a manutenção preditiva agregaria muito valor. Quão bem isso está sendo abraçado por eles? Pode ser que a manutenção preditiva ainda seja um mercado em crescimento e ainda não tenha decolado.

Nós mencionamos a transformação digital antes e alguns dos problemas lá, mas a manutenção preditiva e os benefícios são amplamente conhecidos? Ou, é amplamente conhecido e eles não estão adotando pelas razões que você apontou antes, para fazer com segurança as preocupações e esse lado disso?

Joe Carr, Axora:Sim. É muito conhecido, na verdade. As soluções de manutenção são algumas das maiores do setor.

Novamente, tudo se resume a um pouco porque é muito fácil calcular o valor. É tão fácil dizer:"O que 1% a mais de tempo de atividade me proporciona?" As peças sobressalentes que a navegação sobressalente são sempre ótimas, mas sempre reduzidas à insignificância por sua produção.

Se nos custasse mais operar a mina do que produzir o material, não teríamos uma mina. Não é assim que a indústria de mineração funciona, né, como qualquer negócio. Há sempre enormes benefícios. Acho que a questão principal é que foi apenas um desenvolvimento aleatório ao longo dos anos e, certamente, dentro dos veículos e da fábrica, é o mais avançado. Especialmente, se você tem um caminhão amarelo muito conhecido, certo?

Se você tem Caterpillar, Komatsu ou esse tipo de pessoa, eles fazem manutenção preditiva em seus veículos há muito tempo, eles sabem. Quando eles estão vendendo veículos hoje, há muitas minas que compram seus veículos. Eles não os compram. Eles os compram em um tempo de atividade.

Eles estão comprando um veículo, com um tempo de atividade mínimo de 87% ou algo assim. Se eles não conseguirem esse tempo de atividade, eles não estão pagando por isso, porque estão alugando. Um pouco como você pode alugar um carro. Eles estão fortemente motivados. Os fabricantes estão fortemente motivados a manter esses veículos funcionando da maneira mais eficiente possível, porque é um grande diferencial quando você está vendendo um caminhão, dizendo:"Meu caminhão é eficiente". Eles têm conjuntos enormes de dados.

Se você pensar na Caterpillar, verá dezenas de milhares de caminhões com sensores, todos fornecendo dados sobre como esses caminhões funcionam. Eles estão apenas ficando melhores em entregar o que estão fazendo.

Se você é uma empresa de mineração e tem cem caminhões, seu conjunto de dados é muito menor para poder oferecer esses benefícios. Quando eles implementam seus próprios sistemas, eles simplesmente não são tão eficazes. Esse é um exemplo em que a manutenção preventiva e a manutenção planejada foram conduzidas pelo fabricante.

Se você for a algum lugar como o concentrador, a refinaria ou a fundição, nenhuma empresa vende uma fundição. Você não vai para Hatch ou FLSmidth e compra esta fundição. Eles os constroem a partir de componentes de vários fabricantes diferentes. Então, eles podem construir um gêmeo digital em torno disso, se for uma nova fundição, nos últimos cinco anos.

É realmente aí que a IA, a manutenção preditiva e o aprendizado de máquina realmente têm uma oportunidade, porque não são controlados por um único OEM, certo? Não é uma furadeira, que é feita por... Não é um carro feito pela Ford, onde a Ford sabe o que está acontecendo em todas as peças.

Cada refinaria de mina é diferente. Cada fundição é diferente. Cada concentrador é diferente, feito por muitas peças diferentes de muitos fabricantes diferentes. Ser capaz de reunir todos esses dados, entender e fornecer os insights que, hoje, temos disponíveis para caminhões, perfuratrizes ou escavadeiras, é aí que há uma oportunidade realmente interessante. Então, o mesmo existe em toda a cadeia de mineração de valor. Esses são apenas dois bons exemplos.

Niall Sullivan, Senseye:É porque os dados são sempre um... Bem, é um tópico importante do nosso ponto de vista, porque há ou... É tudo festa ou situação de fome, onde não há dados ou há muitos dados em tantos formatos diferentes. É muito difícil levar algum tempo, pelo menos, para chegar a esses insights reais.

As empresas de metalurgia e mineração são muito boas em coletar muitos dados sobre seus diferentes tipos de maquinário e estão procurando maneiras de explorar isso? Ou eles não coletam muitos dados? É o outro lado das coisas?

Joe Carr, Axora:Por experiência pessoal, eles coletam toneladas de dados. Eles não têm a menor idéia do que fazer com isso.

Descobrimos isso em nossa previsão, nossa previsão de inovação, quando fizemos o trabalho. Um dos maiores problemas, foi um, precisamos ser capazes de coletar os dados. Isso é um desafio porque você precisa de uma rede para fazer isso.

Uma vez que as minas tinham dados, eles estavam em muitos formatos diferentes, em muitos locais diferentes. Primeiro, eles não sabiam necessariamente o que fazer com isso ou não podiam fazer nada com isso, porque não eram capazes. Eles não tinham as habilidades, como falamos anteriormente. Os dados são um verdadeiro desafio, porque essas máquinas hoje... Um dos caras de tecnologia com quem conversei há alguns anos atrás, ele dizia:"Um caminhão inteiro produz dois gigabytes de dados por dia". E eles tinham 83 na mina correndo por aí. Ele disse:"O armazenamento está cheio. Não demora muito". Direita? Você tem 83 coisas produzindo dois gigabytes de dados todos os dias para encher o servidor. O que fazemos com esses dados?

Ou 99% dele, não estamos interessados. Por que não estamos interessados? Não temos nada a ver com isso. Provavelmente eram dados incrivelmente interessantes. Estamos rastreando a velocidade, o tempo de ciclo e as temperaturas do motor das variáveis. Provavelmente estamos rastreando 20 das 500 variáveis ​​que saem desses caminhões, em tempo real.

É uma grande oportunidade para as minas, porque elas têm todos esses dados e então é o silo. Ela fica na mina, por causa de todos os motivos sobre os quais falamos antes, sobre infraestrutura em nuvem e como você protege a mina contra ataques cibernéticos? Nós temos todos esses dados que ficam em um servidor com o qual ninguém faz nada, porque ninguém na própria mina sabe como fazer isso. Ninguém é contratado para fazer isso.

O que estou empregado, como engenheiro de minas para estar em uma mina. Eu não sou empregado para sentar através de dados do servidor. Sou contratado para quebrar rochas, tirar coisas do chão e colocá-las no plano de processamento. É uma mistura, certo? Muito raramente você vai a uma mina e encontra 20 cientistas de dados trabalhando nos dados. Direita? O que você faz é encontrar muitos geólogos, engenheiros, pessoal de produção e perfuradores entrando e trabalhando na mina.

Isso parece uma pena porque, como eu disse, é uma oportunidade inexplorada. Como eu estava dizendo, eles não têm os recursos internos para filtrar esses dados. Eles também estão um pouco mais preocupados com a segurança ao trabalhar com a nuvem ou as plataformas de software, que podem ajudar a obter algumas informações reais sobre isso. Parece uma oportunidade perdida.

Como eu disse, a indústria provavelmente vai mudar. As pessoas mudam de emprego e geram... Talvez seja uma coisa geracional também. Talvez isso mude com o tempo e as pessoas tragam essas ideias pensando:"Bem, há muitos dados. Por que não estamos fazendo nada?" Nós realmente precisamos sair por aí e encontrar soluções para que possamos usar esses dados, em nosso benefício.

Também é uma coisa do trabalho, certo? Quando eu era engenheiro de produção, o que realmente me importava era a produção. Se alguém viesse a mim e dissesse:"Ah, podemos executar um projeto de IA em seus caminhões ou algo assim?" Minha visão teria sido como, bem, isso meio que atrapalha minha produção e meu trabalho.

Você também vê uma desconexão onde as pessoas no local, meio que querem continuar fazendo seu trabalho. E as pessoas que estão nos departamentos de inovação estão realmente interessadas em fazer projetos inovadores, mas precisam obter a adesão das pessoas do local. Há essa desconexão em que, se sou engenheiro de produção, recebo meu bônus e meu salário na produção. Não sou pago para executar projetos de IA.

Pode haver uma desconexão em que as pessoas no local dizem:"Olha, não tenho tempo para isso." Essa também é uma dicotomia interessante dentro de uma mina. A própria mina está isolada. O pessoal de produção na mina não fala com o pessoal de produção na usina, que não necessariamente fala com o pessoal de produção nas refinarias e nas fundições, que estão produzindo o metal final. Todos eles estão fazendo suas próprias coisas. Da mesma forma, porque todos eles estão fazendo suas próprias coisas e é muito importante para eles, se você vier com uma coisa de manutenção, você pode não conseguir buy-in. Eles podem dizer:"Ah, isso é muito valioso. Eu realmente gosto disso." A resposta tende a ser:"Volte para mim quando eu puder usá-lo imediatamente e não precisar perder tempo integrando-o". É essa etapa de integração e o incômodo que vem com isso. Não há uma pessoa lá cujo trabalho é fazer isso.

Niall Sullivan, Senseye:Como eu disse, novamente, tem a ver com o elemento das habilidades ausentes, eu acho. Ou, não tem sido um problema conhecido, não é? Eles estão cientes da lacuna de habilidades?

Joe Carr, Axora:Sim, eles são. Acho que isso se resume ao que falamos anteriormente, com aprendizado de máquina, IA e centros de operação remotos.

Quando as pessoas ficam livres de fazer as coisas que podem ser repetidas, parte do planejamento e as etapas que ainda fazem... Muitas pessoas fazem à mão, isso provavelmente poderia ser automatizado. Quando as pessoas estiverem livres dessas coisas, elas poderão olhar para coisas como IA e dedicar tempo e esforço a esses projetos, o que acabará entregando um valor incrível.

É o, "Bem, eu prefiro ter 10 libras agora, do que 20 libras na próxima semana." O que você preferiria ter, certo? Você prefere ter o benefício agora ou depois? Como seres humanos com terríveis pensadores de longo prazo, planejando com 10 anos de antecedência... Na verdade, a indústria de mineração é fantástica em planejar com 20 anos de antecedência.

Todo departamento de mineração tem planejadores de curto, médio e longo prazo. As pessoas de planejamento de longo prazo, sua primeira previsão é daqui a 10 anos. Eles estão olhando para coisas tão distantes no futuro. A janela de planejamento da pessoa de curto prazo é esta tarde. Acho, na verdade, que a indústria de mineração é muito boa em pensar a longo prazo. Trata-se apenas de como ajudamos toda a cadeia de valor a pensar a longo prazo. E como liberamos as pessoas para poder fazer isso?

Niall Sullivan, Senseye:Eu sei que mencionamos muito o aprendizado de máquina de IA e, obviamente, da minha perspectiva, sei do ponto de vista da manutenção de preditores, como isso pode realmente oferecer benefícios. Além disso, em quais áreas a IA e o aprendizado de máquina estão sendo aplicados? Que exemplos você pode fornecer em metais e mineração?

Joe Carr, Axora:Bem, realmente... a lista é tão longa quanto seu braço, como acontece com muitas coisas.

Niall Sullivan, Senseye:Talvez fale sobre os cinco primeiros. Não, o topo... não sei..

Joe Carr, Axora:Sim. Faremos a contagem regressiva, certo? Número cinco.

Acho que existem várias áreas. Conversamos sobre manutenção. Eu acho que a manutenção é muito boa, porque é a fruta tão baixa que fica no chão.

Existem algumas áreas em que, contanto que tenhamos os sensores para fazer coisas, acho que há tanta manutenção que pode ser feita que, hoje, é reativo ou apenas planejado. Trocamos o filtro de ar às 500 horas. Por que o mudamos? Porque assim diz. Eu definitivamente acho que há benefícios lá.

Certamente há benefícios na compreensão do depósito. Não sair pela tangente da geologia, dada a audiência do seu podcast, mas apenas entender onde o metal está sob o solo. Há muito benefício em poder usar não o cérebro humano apenas entendendo isso, porque você pode ter milhões de pontos de dados que hoje encontramos, clicamos e fazemos um circuito aqui e aqui, e construímos um forma, certo?

Há muitos benefícios para IA ou aprendizado de máquina, dependendo de quais algoritmos você deseja analisar especificamente, para poder aplicar a esses modelos. Em vez de fazer um modelo por semana, um algoritmo de aprendizado de máquina pode fazer centenas de modelos em uma tarde, e então o geólogo pode avaliá-los e dizer:"Ok, esse faz sentido. Esse, não sei o que está feito aqui. Saiu de uma tangente louca, então vamos simplesmente ignorar isso."

Certamente há muitos benefícios em torno da IA ​​básica. Estamos levando a IA aqui para coisas idiotas. É inteligente. É muito bom em uma coisa e é terrível em todas as outras. A IA ao dirigir um caminhão é ótima para dirigir um caminhão, mas você não pode fazer mais nada quando o aprendizado de máquina aprende o que está acontecendo por si só.

As aplicações de IA, dentro de uma mina para fazer as coisas de novo, essas tarefas repetitivas. Há toneladas disso, desde a perfuração de buracos até a escavação de material, a marcação de rostos e o carregamento de explosivos. Todas essas coisas estão prontas para a IA, porque fazemos exatamente a mesma coisa todas as vezes.

Vou furar uma face para desenvolvimento horizontal. Estou usando o mesmo padrão de perfuração, todas as vezes. Muito da furadeira agora, os perfuradores nem fazem os furos. Eles o acionam e ele mesmo perfura. Eles se certificam de que estão colocando os buracos nos lugares certos, mas há realmente muito passo extra envolvido em dizer:"Bem, por que eles não podem continuar com isso sozinhos? Basta ter alguém em um centro de operações remoto de olho nele."

Há benefícios nisso, e certamente no espaço do metal, quando analisamos coisas como aprendizado de máquina, em termos de compreensão do produto que estamos produzindo. Como estamos produzindo? Existem defeitos? Se for um metal refinado no final usando algo como visão de máquina, então câmeras. Essencialmente, uma maneira elegante de dizer câmera. Usando visão de máquina para entender os resultados do material e para quem estamos vendendo.

Em última análise, a utopia seria, você quer um metal específico com alguma propriedade. Você faz o seu pedido, ele vai para a mina, e a mina despacha o equipamento para onde ela sabe que está o material. Ele minera esse equipamento específico. Ele passa pelo concentrador, pela fundição e pela refinaria porque tem propriedades muito específicas e é entregue a você exatamente na especificação que você deseja. Então, você processa isso da maneira que quiser ou apenas o usa em seu projeto. Hoje, não estamos nem perto dessa cadeia de suprimentos integrada. Em última análise, isso é o que poderia... E não há razão para não fazermos isso hoje, simplesmente não existe hoje.

Niall Sullivan, Senseye:Não, isso é muito interessante.

Eu sei que estamos chegando ao fim do nosso tempo, mas eu queria tocar nesse assunto de sustentabilidade, que é um tema quente.

O que eu queria saber é, em termos gerais novamente, como a sustentabilidade está impactando os metais e a mineração em um minuto? Eu sei que falamos sobre uma questão de recursos. Além disso, quais medidas estão sendo implementadas pelas empresas para atingir as metas? Tenho certeza de que muitos fabricantes, metalúrgicas e mineradoras também têm metas que desejam cumprir.

Joe Carr, Axora:Sim. A indústria de mineração está fazendo bastante coisa. Você olha para isso hoje, há muitos projetos por aí usando veículos de bateria em minas. O hidrogênio também é um grande tópico de conversa.

Acho que apenas nas notícias de ontem, o cara que é dono da Fortescue Metals na Austrália, ele acabou de comprar o braço de bateria da Williams F1, para ver as baterias.

Ele é um personagem interessante, pois possui uma das maiores minas de minério de ferro do mundo. Ou, grupos de mineração, devo dizer. Ele está construindo uma fazenda solar para, um termo melhor, no Outback. Ele vai usar isso para criar hidrogênio a partir da água do mar, para criar aço verde na Austrália. Então, vender aço sem pegada de carbono.

Quando você olha para a indústria de mineração, na verdade, o aço, o braço de metais, é um dos maiores produtores de CO2. Eles pegam o minério de ferro e para produzir aço tem que queimar coque e carvão, que é um tipo especial de carvão.

Você tem dois tipos de carvão. Térmica, que é o que todo mundo pensa quando pensa em cavar, jogar o carvão no fogo e queimá-lo em uma usina. Isso é carvão térmico. O carvão de coque é um tipo muito específico usado para criar aço. Essa é a fonte de grande parte da indústria de mineração, exceto na indústria de mineração de carvão, obviamente. Essa é a fonte de uma grande parte da indústria de mineração, é a pegada de CO2.

Há grandes questões sobre como produzir aço verde? Como reduzimos a necessidade de carvão na produção de aço? Podemos fazer isso com hidrogênio ou até gás natural?

Embora, os preços do gás natural hoje, isso também não seja um grande sentido no momento, com a forma como o gás natural é.

A sustentabilidade está em alta na lista de tarefas das indústrias de mineração e em suas necessidades. É aquela questão interessante de como produzimos todos esses metais realmente importantes que todo mundo quer? Como os produzimos com esse impacto limitado? Entendendo que a indústria de mineração é por sua própria natureza, uma indústria, que está tirando algo da terra. É uma indústria extrativa.

A questão de como fazer isso melhor está na agenda das mineradoras há muito tempo. E continuará sendo, quanto mais as pessoas estiverem focadas no meio ambiente, que só vai ficar mais. Nós vamos ver mais disso.

Para mim, a parte realmente interessante... E a dupla pensa ao citar Orwell 1984, que ser capaz de manter duas coisas na cabeça, diametralmente opostas e não entender o benefício delas, é que muitas pessoas não não gosta da indústria de mineração. Você diz que trabalha na indústria de mineração e as pessoas dizem:"Ah, que seja." Eles não entendem a indústria.

Eles têm essa visão de que a indústria é uma indústria terrível, a indústria de metais. No entanto, ao mesmo tempo, eles também dizem:"Estamos em uma crise climática e precisamos de energia verde mais do que precisamos de qualquer coisa". É impossível ter duas visões diametralmente opostas de que você não gosta da indústria de mineração, mas quer fazer algo sobre as mudanças climáticas. Você não pode ter um sem o outro.

Não podemos fazer isso. Lembro-me de estar na IMARK, a conferência internacional de recursos minerais há alguns anos, quando na verdade me foi permitido entrar em um avião e ir a lugares.

Em Melbourne e a rebelião da extinção estava lá. Na verdade, eu tenho um vídeo de uma entrevista na Sky News Australia. Eles tinham o chefe do protesto da rebelião de extinção lá. Mais ou menos parafraseando o que ele disse. Ele disse:"Estamos atualmente em uma crise climática e precisamos fazer algo sobre isso. Se não acordarmos, o mundo estará em grandes problemas". Então, no mesmo fôlego, "Eles estão construindo uma mina de cobre nas Filipinas que ninguém quer".

É impossível manter ambas as visualizações, certo? Você não pode ser contra as minas de cobre e contra as mudanças climáticas. Você não pode ter a revolução da energia verde sem a indústria de compras.

Niall Sullivan, Senseye:Esse é um sentimento muito bom para terminar, na verdade. Pouco antes de terminarmos Joe, como as pessoas podem descobrir mais sobre Axora e o que você faz por elas? Para a indústria?

Joe Carr, Axora:Sim, você pode acessar Axora.com. Você pode visualizar o mercado e entrar em contato conosco através dele. Ou você pode me encontrar no LinkedIn e me enviar uma mensagem. Ficarei feliz em redirecioná-lo para quem quer que seja a pessoa apropriada dentro da empresa, para conversar sobre o que você quiser falar.

Estudo de caso:Alcoa

A Alcoa Corporation é líder global em produtos de bauxita, alumina e alumínio, construída sobre uma base de valores sólidos e excelência operacional que remonta há mais de 130 anos à descoberta que mudou o mundo e tornou o alumínio uma parte vital e acessível da vida moderna.

A Alcoa opera fábricas em todo o mundo e aplicou inovações revolucionárias e implementou as melhores práticas que levaram a uma maior eficiência, segurança, sustentabilidade e comunidades mais fortes onde quer que operem.

Descubra por que a Alcoa fez parceria com a Senseye para obter a melhor tecnologia e práticas operacionais da categoria para Manutenção Preditiva.