ISSN 2594-357X
54º Seminário de Redução de Minérios e Matérias-Primas — Vol. 54 , num. 54 (2026)
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Resumo
Diante da aplicação da inteligência artificial em coquerias existentes, o uso de equipamentos já instalados ou a implantação de novos componentes em instalações de produção de coque representa um desafio no que se refere ao uso da Inteligência Artificial (IA). Como fornecedor de tecnologia para a indústria siderúrgica, o SMS group desenvolveu, com base em seus mais de 150 anos de experiência, tecnologias de Inteligência Artificial (IA) para a cadeia de produção do aço. Para instalações de produção de coque, tecnologias Paul Wurth como CokEyes®, Camera Positioning System, CokeXpert®, CMXpert®, Coke Temperature Measurement System, Oven Wall Temperature Measurement System, Smart Safety Guard, entre outras, são alguns dos recursos que atendem a esse propósito e que serão descritos neste white paper.
In view of the application of artificial intelligence in existing coke plants, the use of equipment already installed or the deployment of new components in coke production facilities represents a challenge regarding the use of Artificial Intelligence (AI). As a technology supplier to the steel industry, SMS group has developed, based on its more than 150 years of experience, technologies for Artificial Intelligence (AI) in the steel production chain. For coke production facilities, Paul Wurth technologies such as CokEyes®, Camera Positioning System, CokeXpert®, CMXpert®, Coke Temperature Measurement System, Oven Wall Temperature Measurement System, Smart Safety Guard, and others are some of the features that serve this purpose and will be described in this white paper.
Palavras-chave
Coke Batteries, Artificial Intelligence, Automation, Control
Coke Batteries, Artificial Intelligence, Automation, Control
Como citar
Sales, Alessandro Augusto Motta; Vicentini, Alberto; Jr., Helênio Resende Silva.
Inteligência artificial aplicada a baterias de coque e máquinas móveis,
p. 137-149.
In: 54º Seminário de Redução de Minérios e Matérias-Primas,
São Paulo, SP - Brasil,
2026.
ISSN: 2594-357X, DOI 10.5151/2594-357X-43330
