Modelagem de indicadores de produtividade de ferro manganês alto carbono

Abstract

O setor siderúrgico desempenha um grande papel no desenvolvimento econômico brasileiro, impulsionando a produção local, reduzindo a dependência de importações e promovendo empregos, enquanto a produção de ferroligas enfrenta desafios que exigem soluções inovadoras como a qualidade das matérias-primas e o alto consumo energético que elevam custos, mas tecnologias de monitoramento em tempo real e gestão energética eficiente vêm transformando esses obstáculos em oportunidades, otimizando processos, aumentando a produtividade e garantindo competitividade, em uma indústria localizada no Sudoeste do Estado de São Paulo uma análise multivariada foi realizada para desvendar a complexidade das variáveis envolvidas, aplicando técnicas avançadas como clusterização, regressão múltipla e Análise de Componentes Principais (PCA), enquanto a normalização dos dados, a identificação de clusters, a validação por análises de correlação e o uso do Fator de Inflação da Variância (VIF) garantiram a robustez do modelo, revelando interações-chave entre variáveis e indicadores de desempenho na produção do ferro manganês alto carbono (FeMnAC), que não apenas elucidam a dinâmica do processo produtivo, mas também apontam caminhos promissores para otimizações e avanços no setor.

The steel industry plays a significant role in Brazil's economic development, driving local production, reducing dependency on imports, and creating jobs, while the production of ferroalloys faces challenges that demand innovative solutions; the quality of raw materials and high energy consumption drive up costs, but real-time monitoring technologies and efficient energy management have been transforming these obstacles into opportunities by optimizing processes, increasing productivity, and ensuring competitiveness. In an industry located in the Southwest of São Paulo State, a multivariate analysis was conducted to uncover the complexity of the variables involved, applying advanced techniques such as clustering, multiple regression, and Principal Component Analysis (PCA), while data normalization, cluster identification, correlation analysis validation, and the use of the Variance Inflation Factor (VIF) ensured the robustness of the model, revealing key interactions between variables and performance indicators in the production of high-carbon ferromanganese (FeMnAC), which not only shed light on the dynamics of the production process but also point to promising pathways for optimizations and advancements in the sector.