Um relato da transformação de IA de uma empresa de aço de Guangxi

Pergunta à IA · Como o grande modelo de IA da Liugang pode otimizar o consumo de energia e os custos do processo de fabricação de aço?

Em 2025, a indústria do aço na China aconteceu algo que não ocorria há mais de vinte anos: pela primeira vez, o volume de aço utilizado na manufatura superou o utilizado na construção civil.

A proporção de aço na construção caiu de 58% em 2020 para 49%, enquanto a de manufatura subiu para 51%.

Nos últimos vinte anos, construir edifícios, estradas e pontes foi o maior comprador de aço na China; agora, automóveis, construção naval, energias renováveis e aeroespacial estão assumindo essa posição.

Isso não significa apenas uma troca de compradores; o aço usado na construção, com poucas variedades e especificações simples, compete por quantidade e preço; o aço para manufatura de alta tecnologia, com muitas variedades, requisitos rigorosos de desempenho e prazos de entrega curtos, compete por precisão e capacidade de gestão.

A lógica de competição de toda a indústria do aço está mudando, ao mesmo tempo em que o mercado total também está encolhendo.

De acordo com dados do Escritório Nacional de Estatísticas, em 2025, a produção de aço bruto no país atingiu 961 milhões de toneladas, uma queda de 4,4% em relação ao ano anterior; o consumo aparente de aço bruto foi de 829 milhões de toneladas, uma redução de 7,1%.

A queda simultânea na produção e no consumo não é comum na indústria do aço chinesa dos últimos vinte anos.

O vice-presidente da Associação da Indústria do Aço da China, Li Yiren, avalia que o setor entrou em uma nova fase de “redução de volume, otimização de estoques e melhoria de qualidade”.

A demanda está mudando, o volume total está diminuindo, e a indústria do aço não cresce mais com a construção de altos-fornos; as empresas de aço precisam extrair eficiência de cada etapa do processo existente.

Como aumentar a taxa de conformidade de cada forno de aço? Como reduzir o desperdício em cada produção? É possível economizar mais energia em cada transporte?

Essas questões, antes respondidas pela experiência de mestres artesãos e gestão enxuta, agora contam com uma nova ferramenta.

Em 31 de março, na cidade de Nanning, ocorreu a “Aplicação inovadora de inteligência artificial na manufatura tradicional de Guangxi e lançamento do grande modelo de Liugang”, onde a Guangxi Liuzhou Steel Group Co., Ltd. (doravante “Liugang Group”) em parceria com Huawei, China Mobile Guangxi, lançou o primeiro grande modelo do setor de aço na Guangxi — o “XuanTie” grande modelo de aço — e simultaneamente criou o “Centro de Pesquisa e Inovação em IA de Guangxi Liugang”.

A Liugang Group é uma empresa de aço com receita anual superior a mil bilhões de yuans, uma das maiores da China, membro vice-presidente da Associação da Indústria do Aço da China, e há vários anos avaliada com classificação A+ em competitividade por empresas chinesas de aço.

Com mais de 27 mil funcionários, a empresa opera diariamente mais de 250 mil equipamentos, produzindo mais de mil variedades de aço.

Segundo dados divulgados na conferência, o “XuanTie” grande modelo de aço já cobre várias etapas essenciais, desde a fundição até a laminação, e, com o suporte do modelo, a produção de aço bruto da Liugang pode reduzir seus custos anuais em quase 100 milhões de yuans apenas na etapa de fabricação inteligente de aço.

Quando a produção não cresce mais, a redução de custos é uma forma de crescimento.

A história a seguir mostra como essa empresa de Guangxi usa IA para encontrar espaço para melhorar a qualidade e eficiência em cada etapa do processo.

Após 27k de toneladas

Em 2025, a produção total de 961 milhões de toneladas de aço bruto no país foi a segunda consecutiva a diminuir.

Porém, o pico de produção é apenas uma aparência; mudanças mais profundas ocorrem na cadeia de valor, com a contínua redução do uso de aço na construção civil, enquanto setores como automóveis, construção naval e energias renováveis impõem requisitos mais altos de variedade e desempenho do aço.

Ao mesmo tempo, as emissões de carbono da indústria do aço representam mais de 15% do total nacional, pressionando por mudanças nos métodos de produção para reduzir emissões.

Segundo a Associação da Indústria do Aço da China, mais de 95% das empresas do setor já incorporaram a transformação digital em suas estratégias de desenvolvimento.

Esse alto percentual se deve, em parte, à complexidade do próprio processo de produção de aço, com muitas etapas, parâmetros sensíveis à precisão, tornando a gestão manual cada vez mais limitada.

Desde a extração de minério de ferro até o produto acabado, o processo é longo.

O minério de ferro é fundido em altos-fornos para produzir ferro-gusa, que é enviado às convertedoras para transformar em aço líquido; este passa por refinamento para ajustar composição e temperatura, depois é moldado por lingotamento contínuo em blocos de aço, que por sua vez são laminados em chapas, bobinas ou perfis de várias especificações.

De minério ao produto final, há dezenas de etapas, cada uma com muitos parâmetros que precisam ser controlados em tempo real — diferenças de temperatura de alguns graus, adição de alguns gramas de liga — e a qualidade do aço varia conforme esses detalhes.

Cada economia de energia ou aumento na taxa de aproveitamento do material, multiplicado por milhões de toneladas produzidas por ano, representa uma grande economia financeira.

Isso torna a produção de aço naturalmente adequada à intervenção de IA, devido à sua complexidade, quantidade de dados e sensibilidade à precisão.

A Liugang foi fundada em 1958, inicialmente uma pequena fábrica com poucos centenas de funcionários.

Ao longo de mais de sessenta anos, cresceu para se tornar uma das maiores empresas de manufatura de Guangxi, entre as 50 maiores do setor global de aço.

Seus produtos abastecem obras como a Ponte Hong Kong-Zhuhai-Macau, o “Olho de Deus” na China, o Canal de Pinglu e outros grandes projetos, além de fornecer aço para empresas como BYD, BAIC e Midea.

O secretário do comitê do partido e presidente do conselho da Liugang, Li Bin, afirmou na conferência que “o 14º Plano Quinquenal” foi um período extremamente difícil para a indústria do aço na China. A Liugang conseguiu ajustar sua estrutura de produtos e modernizar suas linhas de produção, alcançando lucro em 2025.

Apesar de lucrar durante a baixa do setor, as possibilidades de gestão tradicional já estão quase esgotadas.

O vice-gerente geral da Liugang, Shen Min, explicou que mais de 90% das linhas de produção já foram automatizadas, e o que a automação tradicional consegue fazer já está bem consolidado.

Nos últimos anos, a empresa também implementou algumas aplicações de IA, mas de forma fragmentada: cada oficina com seu próprio modelo, sem comunicação entre elas, algoritmos isolados.

Por exemplo, a oficina de fundição tem seu modelo, a de laminação também, mas não há coordenação entre elas, dificultando o planejamento de produção e o controle de qualidade.

O objetivo do projeto “XuanTie” de integrar essas capacidades de IA em uma plataforma única.

Baseado no grande modelo Pangu da Huawei, o “XuanTie” foi treinado inicialmente com dados do setor de aço para aprender as leis básicas da produção; depois, ajustado com dados históricos da Liugang para adaptar-se às condições específicas da empresa; por fim, para cada etapa, são gerados pequenos modelos leves para execução.

De forma simples, um “cérebro” central coordena tudo, enquanto pequenos “cérebros” cuidam de cada etapa.

Esse sistema cobre as etapas de fundição, laminação, logística, meio ambiente e segurança, com mais de 20 cenários de aplicação já definidos, além de outros em expansão contínua.

No aspecto de capacidade computacional, utiliza-se uma solução totalmente nacional, incluindo processadores Kunpeng e chips de IA Ascend da Huawei.

Nos primeiros aplicativos do “XuanTie”, duas funções principais — otimização do forno de refino LF e montagem inteligente de placas e lingotes — já estão em operação no centro de produção de Fangchenggang.

Como levar IA para a fábrica?

A base de Fangchenggang fica a cerca de 200 km de Nanning, próxima ao Mar do Norte da Baía de Beibu.

É a principal base costeira da Liugang, com layout em forma de U: matérias-primas entram por uma ponta, passam por fundição, laminação e chegam ao final da linha de produção, sem retorno, com transporte mais curto.

Vários cenários de IA do “XuanTie” já estão implementados nesta base, distribuídos pelos diferentes setores.

O primeiro passo na cadeia de produção é o transporte do ferro-gusa: após a fundição, o ferro deve ser rapidamente enviado às convertedoras.

Na base de Fangchenggang, há 10 locomotivas e 51 vagões de ferro-gusa, transportando cerca de 3.600 toneladas por dia cada uma. A temperatura do ferro-gusa ultrapassa 1400°C, e o transporte de 2 km até a convertedora leva cerca de 28 minutos, passando por três passagens de nível.

Antes, esse transporte dependia bastante de trabalho manual.

O chefe do setor de transporte ferroviário, Liao Liuqiang, explicou que havia quatro problemas principais: mais de 70 pessoas envolvidas em turnos, esforço físico intenso; comunicação por rádio, com informações muitas vezes atrasadas; os vagões de ferro-gusa eram abertos, com perda de calor durante o trajeto, obrigando aquecimento extra na chegada; operações de acoplamento e estacionamento eram manuais, com riscos de segurança elevados.

Desde 2020, a Liugang, Huawei e China Mobile Guangxi começaram a transformar essa linha de transporte com IA.

O chefe do setor, Mo Keyi, descreveu as etapas principais dessa transformação.

Primeiro, identificar a localização de cada vagão, instalando dispositivos de posicionamento, permitindo que o controle visualize em tempo real a posição de todos os vagões na tela, eliminando a necessidade de comunicação por rádio.

Segundo, manter a temperatura do ferro-gusa, com a instalação de tampas de isolamento automáticas, que reduziram a perda de calor em 35°C.

Terceiro, implementar condução autônoma: as 10 locomotivas receberam sistemas de direção automática, que, em conjunto com o sistema inteligente de agendamento, atualizam o plano de transporte a cada minuto, e as locomotivas executam automaticamente as operações de acoplamento, transporte e descarregamento.

Mo Keyi afirmou que, no passado, o motorista trabalhava 24 horas por dia; agora, as locomotivas operam sozinhas, enquanto os motoristas monitoram tudo de uma central de controle.

Liao Liuqiang explicou que, após a implementação do sistema inteligente, a rotatividade dos vagões aumentou cerca de 30%, de 3,5 para 4,5 vagões por dia. A perda de calor foi reduzida em 35°C, o que permite adicionar cerca de 20 kg de sucata por tonelada de ferro-gusa na fundição, reduzindo custos de matéria-prima.

A equipe de transporte, que antes tinha mais de 70 pessoas, agora conta com cerca de 10 na central de controle, gerenciando tudo. O sistema gera uma economia de aproximadamente 35 milhões de yuans por ano.

Após o transporte, o ferro-gusa chega às convertedoras para a etapa de refino.

O núcleo do refino é a oxigenação do ferro-gusa, removendo excesso de carbono e impurezas.

Esse processo exige avaliação em tempo real da temperatura e do teor de carbono, para decidir quando adicionar material, quando parar a oxigenação e quando o aço está pronto.

Tradicionalmente, essa avaliação era feita “olhando o fogo”: mestres observando a chama que sai da fornalha, com óculos escuros.

Chamas brancas indicam alta temperatura e carbono quase consumido; chamas vermelhas ou escuras, temperaturas baixas; faíscas longas e bifurcadas, alto teor de carbono; faíscas curtas, arredondadas ou desaparecendo, indicam que o carbono foi quase totalmente removido.

Um operador experiente consegue julgar em segundos, apenas observando a chama.

Porém, essa habilidade depende muito da experiência pessoal, difícil de padronizar e transmitir, além de ser afetada pelo estado físico do operador, especialmente em turnos noturnos, com menor precisão.

O especialista do Centro de Manufatura Inteligente da Liugang, Luo Chunhong, explicou que o sistema de “fogo inteligente” da empresa usa câmeras de alta definição instaladas na boca da fornalha para capturar a cor, forma e brilho da chama, e algoritmos de reconhecimento de imagem fazem a análise, operando 24 horas sem fadiga.

Luo também destacou uma mudança: antes, o controle da produção dependia de relatórios manuais de diferentes setores; agora, no centro de manufatura inteligente de Fangchenggang, uma grande tela mostra o status de toda a base.

Após sair da convertedora, o aço passa por um forno de refino (LF) para ajustes finais de temperatura e composição.

O refino é complexo, pois há muitas variáveis: a composição do aço varia com mais de 100 tipos de aço diferentes, cada um com requisitos específicos, e o caminho do processo também difere.

Antes, o refino era baseado em julgamento manual, com análises de amostras e experiência para decidir a quantidade de liga e o tempo de argônio; os resultados só eram conhecidos após o processo, muitas vezes apenas para validação posterior, não para controle em tempo real.

A Liugang e a Huawei desenvolveram uma solução de otimização do refino LF, que usa fórmulas físicas-químicas para descrever as leis do aço, modelos de IA para prever mudanças em tempo real, e solucionadores para determinar os parâmetros ótimos de operação.

Essa combinação permitiu uma mudança de “verificação pós-processo” para “controle de processo”.

O resultado é que o tempo de refino foi reduzido em 2 minutos, e o custo de adição de liga caiu em 2 yuans por tonelada.

Na etapa de fabricação de aço, a Liugang já utiliza 33 modelos de IA, cobrindo processos como a oxigenação em convertedor, refino em LF e injeção de argônio no funil de aço.

Após esses modelos, a eficiência do processo de conversão aumentou 8,5%.

Depois de produzido, o aço líquido passa por lingotamento contínuo, formando os blocos de aço que serão laminados.

O laminação é feita em duas etapas: a quente, a mais de mil graus, para dar forma e tamanho aproximados; e a fria, para acabamento, buscando precisão na espessura e superfície lisa.

Por causa das condições diferentes, ao visitar a fábrica de laminação a frio de Fangchenggang, a primeira impressão é de limpeza: piso com epóxi verde, bobinas de aço prateadas alinhadas, sinalizações azuis indicando “área de transporte sem operador”. Uma ponte rolante amarela move-se ao longo dos trilhos, agarrando uma bobina de aço e levantando lentamente até o local designado, sem operadores.

A especialista em tecnologia da fábrica de laminação a frio, Su Hui, explicou que uma máquina de três ou quatro andares, chamada “visão em nuvem” com braço mecânico de carga pesada, foi criada em parceria com Huawei e China Mobile Guangxi.

Ela transporta os rolos de laminação do armazenamento para a linha de produção, tarefa que antes exigia três operadores no local, em ambientes de alta temperatura e poeira.

Em 2020, a Liugang fez uma primeira modernização com rede 5G para controle remoto.

Mas o controle remoto ainda dependia de supervisão humana, então a equipe de Huawei e Liugang continuaram a desenvolver uma visão estereoscópica e algoritmos de IA, instalando sistemas de visão binocular nos braços mecânicos.

Su Hui contou que, após mais de 10 mil linhas de código e mais de um milhão de imagens processadas, a taxa de sucesso na captura dos rolos aumentou de 85% para 99,5%, com precisão de até 15 mm. Com a modernização, o custo de pessoal caiu 83%.

Na entrada da linha de galvanização a frio, há um robô inteligente de desmontagem de amarração de bobinas, que antes era manual.

Hoje, equipado com sistema de laser de alta precisão, com erro inferior a 0,5 mm, o robô consegue desmontar 60 bobinas por turno, cobrindo quatro linhas de produção, com sucesso de 99,5%.

A produção de chapas finas e galvanizadas é feita na base de Fangchenggang, que também conta com uma linha importante de placas de 3800 mm de largura, prevista para entrar em operação em novembro de 2024, atendendo setores como construção naval, engenharia marítima e energia eólica.

Um aspecto peculiar das placas largas é o que os insiders chamam de “pedido de remédio chinês”: muitas variedades, especificações variadas, pequenas quantidades, cada pedido com requisitos diferentes de comprimento, largura e espessura.

O gerente técnico da linha de placas largas do parque de laminação a quente, Chen Peizhi, explicou que, anteriormente, os engenheiros precisavam manualmente combinar contratos de clientes com os blocos de aço a serem laminados, planejando cortes para minimizar desperdício, o que levava horas para milhares de contratos, além de ser difícil encontrar a solução global ótima.

Hoje, a Liugang desenvolveu um sistema inteligente de agrupamento de placas e blocos, baseado no solucionador de problemas Tianchou da Huawei.

O sistema transforma a experiência manual em regras e modelos computáveis, considerando prazos de entrega, carga da linha e consumo de energia, e consegue calcular planos de agrupamento para mais de mil contratos em poucos minutos.

Chen afirmou que mais de 90% dos contratos já podem ser automaticamente combinados, aumentando a taxa de aproveitamento e a eficiência de uso do material em mais de 1%.

Embora 1% pareça pouco, para uma linha que produz mais de 250k de toneladas por ano, esse aumento representa uma economia de mais de 20 mil toneladas de aço por ano.

Nos próximos três anos

Li Bin anunciou na conferência de 31 de março que a Liugang investirá mais de 3 bilhões de yuans na construção do “Liugang Digital e Inteligente”.

Para uma empresa de aço, esse valor não é pequeno; demonstra que a gestão tem expectativas claras de retorno sobre o investimento em IA para redução de custos.

Mas onde esse dinheiro será investido?

Segundo Li Bin, parte será destinada à infraestrutura de computação e ao desenvolvimento contínuo de plataformas de grandes modelos; outra parte será aplicada na implementação de cenários específicos; e uma parcela será dedicada ao treinamento de pessoas.

A Liugang lançou um plano chamado “Dez mil funcionários de IA”, que tem duas intenções: primeiro, capacitar os funcionários a desenvolver IA; até agora, a empresa já criou 2.082 assistentes de IA por iniciativa própria.

Na base de Fangchenggang, há um funcionário sem experiência em TI que, usando o grande modelo e o conhecimento de vendas da empresa, criou um assistente de cotação inteligente, resolvendo o problema de baixa eficiência e erros na cotação manual.

A segunda intenção é implantar agentes inteligentes em todas as etapas da produção, para que a IA participe de planejamento, agendamento e inspeção de qualidade como “funcionários digitais”.

A meta é que, em três anos, mais de 80% de todo o processo seja totalmente inteligente, com mais de 10 linhas de produção com seus próprios agentes industriais, além de criar mais de 30 conjuntos de dados industriais de alta qualidade e implementar 20 cenários de IA de referência até 2027.

A Liugang não é a única a fazer isso.

Li Yiren também mencionou na conferência que, na semana anterior, a Associação da Indústria do Aço da China realizou uma reunião fechada sobre “IA + setor de aço”, com participação de empresas líderes como Baowu, Ansteel, Shougang, Hebei Steel e Nanjing Steel.

Atualmente, a Associação está coordenando, sob supervisão do Ministério de Indústria e Tecnologia da Informação, a elaboração de um “Guia de Implementação de IA no setor de aço”, envolvendo empresas como Liugang, Baowu, Ansteel e Nanjing Steel.

A Huawei também está ampliando seus investimentos na indústria do aço.

O grupo de aço, metais não ferrosos e minerais da Huawei foi criado em 2025 e já colaborou com mais de 300 empresas globais, incluindo mais de 120 do setor de aço e metais, desenvolvendo mais de 100 cenários de IA cobrindo toda a cadeia de fundição.

O vice-presidente da Huawei, Jiang Wangcheng, apresentou na conferência outros exemplos de aplicação em diferentes setores: a Baowu usa o grande modelo Pangu para prever temperaturas de altos-fornos, reduzindo custos em 5 a 10 yuans por tonelada de ferro-gusa; a Conch Cement usa modelos preditivos para otimizar o consumo de energia, reduzindo o consumo de carvão padrão em 1%, e cortando mais de 4.5 mil toneladas de emissões de carbono por linha de produção ao ano.

O CEO do grupo de aço e metais não ferrosos da Huawei, Shi Mao, afirmou que, diante da rápida evolução da tecnologia de IA, é necessário usar a arquitetura do “XuanTie” e a estrutura de desenvolvimento com parceiros do setor para lidar com as incertezas do avanço tecnológico.

Para a Liugang, o aumento de eficiência com IA tem um significado adicional: a empresa está acelerando sua internacionalização.

Guangxi é a única província da China com fronteira marítima com os países da ASEAN, e a Liugang, aproveitando a vantagem costeira do porto de Fangchenggang, tem expandido rapidamente suas exportações, diversificando de barras de aço para placas largas, chapas de navios, aço para automóveis, entre outros, com mercados na ASEAN, Oriente Médio e América do Sul.

A linha de placas largas de 3800 mm, prevista para entrar em operação em novembro de 2024, preencherá uma lacuna na produção de placas largas em Guangxi, e seus produtos já receberam certificações internacionais de classificação de navios e da UE (CE).

O vice-secretário do governo da Região Autônoma de Guangxi, Liang Lei, afirmou na conferência que Guangxi está promovendo uma estratégia de “pesquisa e desenvolvimento em Pequim, Xangai e Guangzhou + integração na Guangxi + aplicação na ASEAN”, com tecnologias avançadas desenvolvidas em grandes centros urbanos, integradas na produção local e exportadas para países da ASEAN.

Hoje, mais de 100 empresas líderes em IA estão instaladas em Nanning, com um valor de produção de mais de 89 bilhões de yuans na indústria de inteligência artificial industrial.

Na cerimônia de lançamento do grande modelo de aço “XuanTie”, a Liugang, Huawei e China Mobile Guangxi assinaram um acordo de cooperação aprofundada.

Segundo o planejamento, até 2027, os cenários de aplicação do “XuanTie” cobrirão as principais operações da Liugang.

No futuro, a meta da empresa é, junto com parceiros como Huawei, transformar-se em uma fábrica inteligente de nível nacional, com competitividade internacional, baseada na capacidade do “XuanTie” e outras tecnologias de IA, conquistando oportunidades e avançando rumo a uma liderança global.