Title

Novos métodos digitais para otimização das rotas de produção de aço BOF e EAF

New digital methods for optimization across BOF and EAF steelmaking routes

Authorship

GRIESSER, STEFAN; PIERER, ROBERT; MICHELIC, SEBASTIAN; KERN, MAXIMILIAN; BECKNER, MARK

GRIESSER, STEFAN

I am this author

PIERER, ROBERT

I am this author

MICHELIC, SEBASTIAN

I am this author

KERN, MAXIMILIAN

I am this author

BECKNER, MARK

I am this author

DOI

10.5151/2594-5300-43979

Downloads

Abstract

Uma mensagem central deste trabalho é que as ferramentas digitais na produção de aço não devem ser vistas como um substituto para a expertise metalúrgica. Ao contrário, os modelos mais úteis são aqueles que combinam o aprendizado orientado por dados com princípios metalúrgicos sólidos. Modelos puramente estatísticos podem identificar correlações, mas, sem o entendimento do processo, podem facilmente levar a conclusões equivocadas. Modelos puramente teóricos, por sua vez, podem não captar a complexidade, a variabilidade e as restrições práticas da produção industrial. A abordagem mais robusta é, portanto, híbrida: o conhecimento metalúrgico define a estrutura, as restrições e a interpretação do modelo, enquanto os dados de produção são utilizados para calibrá-lo, validá-lo e aprimorá-lo continuamente.

A central message of this paper is that digital tools in steelmaking should not be seen as a replacement for metallurgical expertise. On the contrary, the most useful models are those that combine data-driven learning with sound metallurgical principles. Purely statistical models may identify correlations, but without process understanding they can easily lead to misleading conclusions. Purely theoretical models, on the other hand, may fail to capture the complexity, variability and practical constraints of industrial production. The strongest approach is therefore a hybrid one: metallurgical knowledge defines the structure, constraints and interpretation of the model, while production data is used to calibrate, validate and continuously improve it.

Keywords

Data Analysis, Metallurgical Optimization, Hybrid Models

Data Analysis, Metallurgical Optimization, Hybrid Models