Ajuste o plano de fogo com fragmentação medida.
Fragmentação fora da faixa ideal encarece toda a cadeia a jusante: mais energia na britagem, menor produtividade de carregamento e maior desgaste de equipamento.
Qual problema de negócio esta solução resolve.
Fragmentação fora da faixa ideal encarece toda a cadeia a jusante: mais energia na britagem, menor produtividade de carregamento e maior desgaste de equipamento.
O processo atual, sem tecnologia.
A avaliação da pilha é visual, complementada por fotos pontuais com escala. A correlação entre plano de fogo e desempenho da britagem é feita de memória, sem série histórica robusta.
Por que este processo gera custo, risco e ineficiência.
Sem medir fragmentação, o plano de fogo é ajustado por intuição — e o custo aparece na britagem.
Avaliação subjetiva
Foto com escala cobre uma fração da pilha.
Custo a jusante
Blocos grandes elevam consumo energético e desgaste da britagem.
Sem aprendizado
Cada desmonte é tratado como evento isolado.
Retrabalho de fogo secundário
Matacos exigem operação adicional não planejada.
Como a FlyDev propõe mudar esse fluxo de trabalho.
Drone sobrevoa a pilha detonada e a IA segmenta cada fragmento, gerando curva granulométrica por desmonte. O histórico correlaciona parâmetros de plano de fogo com consumo de energia na britagem e produtividade de carregamento.
O que sai da análise
- Curva granulométrica por desmonte
- Mapa de matacos
- Recomendação de plano de fogo
O entregável é a decisão — a imagem e a nuvem de pontos são apenas o meio de chegar até ela.
01 · Captura
02 · Processamento
- Detecção e classificação por IA
- Fusão dos sensores em um só modelo
- Comparação com o histórico do ativo
03 · Decisão entregue
Hipóteses de ganho a serem validadas.
Impacto potencial em custo, risco, produtividade e disponibilidade operacional — cada hipótese é testada em piloto, com métricas acordadas com o cliente.
- Equipe deslocada em campoRecursos humanos
- Viaturas, escalada, EPIMeio de coleta
- Planilha, PDF, papelRegistro
- Auditoria pontual, calendárioFrequência
- Sensor programado, autônomoColeta
- IA detecta e classificaInteligência
- Dashboard georreferenciadoInterface
- Histórico digital auditávelRastreabilidade
Britagem mais eficiente
Hipótese: fragmentação na faixa alvo reduz consumo específico de energia.
Menos fogo secundário
Redução de matacos com ajuste orientado por medição.
Aprendizado acumulado
Cada desmonte alimenta o modelo do próximo.
Resultados dependem de litologia e configuração da planta — validação em piloto.
A tecnologia é a ferramenta — não o produto.
Somente os sensores, modelos e interfaces necessários para viabilizar a transformação operacional descrita acima.
Antes × Depois — o workflow da operação.
Comparação direta entre o processo tradicional da indústria e o fluxo FlyDev que substitui parte relevante dessa rotina.
- 01Inspeção visual da pilha
- 02Foto pontual com escala
- 03Ajuste empírico do plano de fogo
- 04Fogo secundário quando necessário
- 05Impacto percebido só na britagem
- 01Voo pós-detonação
- 02Segmentação de fragmentos por IA
- 03Curva granulométrica do desmonte
- 04Correlação com energia de britagem
- 05Recomendação de plano de fogo
- 06Histórico por bancada e litologia
Avalie este caso de uso na sua operação.
Em uma sessão com o time da FlyDev, identificamos o processo atual, as hipóteses de valor, a arquitetura de sensor e IA, e desenhamos um plano de piloto para validar o caso junto com seu time.