Title

SEQUENCIAMENTO MATEMÁTICO PARA AÇOS ESPECIAIS: OTIMIZAÇÃO DE PESQUISA OPERACIONAL DE DISTRIBUIDOR

MATH TWIN-DRIVEN SEQUENCING FOR SPECIAL STEEL: OPERATIONAL-RESEARCH OPTIMIZATION OF TUNDISH

Authorship

SIBEMBERG, LUCAS SIVIERO; NABINGER, BRUNO MOREIRA; GUIMARÃES, MATEUS; VECCHIA, RODRIGO DALLA; LERMAN, LAURA VISINTAINER; HIPPLER, CRISTIAN

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GUIMARÃES, MATEUS

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VECCHIA, RODRIGO DALLA

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LERMAN, LAURA VISINTAINER

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HIPPLER, CRISTIAN

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DOI

10.5151/2594-5335-42749

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Abstract

A crescente complexidade da produção de aços especiais e a necessidade de reduzir perdas de refratários levaram as usinas a buscar métodos de pesquisa operacional capazes de otimizar o sequenciamento do chão de fábrica. Este estudo descreve o desenvolvimento e a implantação industrial de um Gêmeo Matemático — um modelo de programação baseado em física e dados — em uma usina brasileira de aços especiais. O modelo converte dados históricos e em tempo real em restrições de equações de balanço que contemplam vida útil de distribuidor (tundish) e panela, janelas térmicas e químicas, logística de pontes‑rolantes e tarifas de energia por horário; um núcleo de otimização embarcado avalia centenas de cenários por hora e entrega a sequência de menor custo em menos de 20 s. A validação industrial mostrou um ganho de 35 % na eficiência operacional global, economia anual de 576 distribuidores, cerca de 90 corridas e quatro dias de produção, além de sete recordes históricos de vida útil de distribuidor em 24 meses. Esses avanços resultam em menor consumo de refratários, redução da formação de crostas, menos paradas não programadas e maior throughput. Ao combinar algoritmos de pesquisa operacional com fluxos de dados da Indústria 4.0, o Gêmeo Matemático demonstra como gêmeos digitais avançados podem elevar os referenciais de eficiência e transformar a gestão de distribuidores em uma vantagem competitiva mensurável para produtores de aços especiais.

THE GROWING COMPLEXITY OF SPECIAL-STEEL PRODUCTION AND THE NEED TO CURB REFRACTORY LOSSES HAVE PROMPTED MILLS TO EXPLORE OPERATION RESEARCH THAT CAN OPTIMIZE SHOPFLOOR SEQUENCING. THIS STUDY DETAILS THE DEVELOPMENT AND INDUSTRIAL DEPLOYMENT OF A MATH TWIN—A PHYSICS-BASED, DATA-DRIVEN SCHEDULING MODEL—AT A BRAZILIAN SPECIALSTEEL PLANT. THE MODEL CONVERTS HISTORICAL AND LIVE PROCESS DATA INTO BALANCE-EQUATION * TECHNICAL CONTRIBUTION TO THE 54º SEMINáRIO DE ACIARIA, FUNDIçãO E METALURGIA DE NãO-FERROSOS, PART OF THE ABM WEEK 9TH EDITION, SEPTEMBER 9TH-11TH, 2025, SãO PAULO, SP, BRAZIL. CONSTRAINTS COVERING TUNDISH AND LADLE LIFE, THERMAL AND CHEMICAL WINDOWS, CRANE LOGISTICS AND TIME-OF-USE ENERGY PRICES; AN EMBEDDED OPTIMIZATION KERNEL THEN ENUMERATES HUNDREDS OF SCENARIOS PER HOUR AND DELIVERS A BEST-COST SEQUENCE IN UNDER 20 SECONDS. INDUSTRIAL VALIDATION SHOWED A 35 % GAIN IN OVERALL OPERATIONAL EFFICIENCY, AN ANNUAL SAVING OF 576 TUNDISHES, ~90 HEATS AND FOUR PRODUCTION DAYS, AND SEVEN ALL-TIME RECORDS FOR TUNDISH LIFE OVER 24 MONTHS. THESE IMPROVEMENTS TRANSLATE INTO LOWER REFRACTORY CONSUMPTION, REDUCED SKULL FORMATION, FEWER UNPLANNED STOPPAGES AND HIGHER THROUGHPUT. BY COMBINING OPERATIONSRESEARCH ALGORITHMS WITH INDUSTRY 4.0 DATA STREAMS, THE MATH TWIN DEMONSTRATES HOW ADVANCED DIGITAL TWINS CAN LIFT EFFICIENCY BENCHMARKS AND TURN TUNDISH MANAGEMENT INTO A MEASURABLE COMPETITIVE ADVANTAGE FOR SPECIAL-STEEL PRODUCERS

Keywords

: Produção de aço, Pesquisa operacional, Otimização de processos.