Testes online e controle automatizado de sistemas de areia verde na fundição de metais: princípios, tecnologias e avanços.
- Pushkraj Janwadkar
- 26 de jan.
- 43 min de leitura
1. Introdução
A fundição em areia continua sendo um pilar da indústria de fundição de metais, valorizada por sua versatilidade na produção de uma ampla gama de tamanhos e complexidades de componentes, tanto para ligas ferrosas quanto não ferrosas ( 1 ). Entre os métodos de fundição em areia, o processo de areia verde é particularmente dominante, utilizado para um volume significativo de peças fundidas em todo o mundo, especialmente nos setores automotivo e de alta produção, devido principalmente à sua relação custo-benefício e adequação à automação ( 1 ). O termo "areia verde" refere-se a uma mistura de moldagem composta principalmente de agregados de areia, aglomerantes de argila (tipicamente bentonita), água e vários aditivos, cuja resistência coesiva é desenvolvida por meio de compactação mecânica, em vez de cura térmica ou química ( 7 ).
O sucesso do processo de areia verde depende criticamente da qualidade consistente da areia de moldagem. Variações nas propriedades físicas e mecânicas da areia — como teor de umidade, compactabilidade, resistência e permeabilidade — impactam diretamente a qualidade final da peça fundida, levando a defeitos, aumento das taxas de refugo e, consequentemente, redução da lucratividade da fundição ( 7 ). Historicamente, as fundições dependiam de métodos subjetivos de "sensação tátil" ou de testes laboratoriais periódicos offline para avaliar a qualidade da areia ( 14 ). Embora os testes laboratoriais forneçam dados valiosos, seus atrasos inerentes e limitações de amostragem os tornam inadequados para gerenciar a natureza dinâmica das linhas de moldagem modernas de alta velocidade ( 12 ). As condições dentro do sistema de areia podem mudar significativamente entre o momento em que uma amostra é coletada e os resultados dos testes se tornam disponíveis, tornando o controle eficaz do processo baseado apenas nesses métodos reativo em vez de proativo ( 15 ).
Impulsionada pela demanda por melhor qualidade de fundição, tolerâncias dimensionais mais rigorosas, maior produtividade, custos operacionais reduzidos e maior eficiência de recursos, a indústria tem se voltado cada vez mais para o monitoramento online (em processo) e sistemas de controle automatizados ( 9 ). Esses sistemas utilizam dados de sensores em tempo real e ciclos de feedback para ajustar automaticamente os parâmetros de preparação da areia, visando manter as propriedades críticas dentro de faixas-alvo estreitas.
Este relatório fornece uma análise abrangente dos testes online e do controle automatizado de sistemas de areia verde. Começa por descrever os princípios fundamentais da composição e das propriedades da areia verde. Em seguida, contrasta os métodos tradicionais de teste offline com os princípios e as vantagens do monitoramento e controle online modernos. As seções subsequentes aprofundam-se nas tecnologias de sensores específicas empregadas, na integração desses sensores em malhas de controle de feedback automatizadas e nos avanços tecnológicos mais recentes, incluindo sensores multiparamétricos, conceitos da Indústria 4.0 como a Internet Industrial das Coisas (IIoT) e a aplicação de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML). Por fim, o relatório analisa o impacto e os benefícios desses sistemas avançados, explora os desafios de implementação e apresenta estudos de caso ilustrativos de fundições que adotaram essas tecnologias.
2. Fundamentos da Areia Verde para Fundição de Metais
Compreender a composição e as propriedades críticas da areia verde é essencial antes de explorar metodologias de controle. O equilíbrio preciso de seus constituintes determina seu comportamento durante a moldagem e a fundição.
2.1. Definição e função
A areia verde é definida como uma mistura de moldagem composta principalmente de areia, aglomerante de argila, água e aditivos. Sua característica definidora é que sua força coesiva, necessária para formar e manter a forma da cavidade do molde, é desenvolvida através da compactação mecânica desta mistura úmida ( 7 ). O termo "verde" significa este estado não curado, contendo umidade, distinguindo-o de sistemas de areia ligados quimicamente ou curados a quente ( 6 ).
As principais funções da areia verde no processo de fundição são multifacetadas:
Formação da forma: Para replicar com precisão a geometria do padrão, criando a cavidade do molde que define a forma da fundição ( 18 ).
Integridade estrutural: Possuir resistência suficiente (resistência verde) para suportar o manuseio durante a montagem do molde, fechamento e a pressão metalostática exercida pelo metal fundido durante o vazamento sem deformação ou colapso ( 19 ).
Refratariedade: Resistir às altas temperaturas do metal fundido sem fundir, derreter ou reagir excessivamente com o metal ( 20 ).
Permeabilidade a gases: Para permitir que os gases — incluindo o vapor gerado pela umidade, o ar preso no molde e os gases liberados pelo metal fundido ou aditivos — escapem facilmente através da matriz de areia, evitando defeitos de fundição relacionados a gases, como bolhas ( 18 ).
Colapsibilidade: Quebrar-se suficientemente após a fundição ter solidificado, facilitando a fácil remoção da fundição do molde (desmoldagem) ( 11 ).
Acabamento da superfície: Para fornecer uma superfície de molde suficientemente lisa para conferir o acabamento de superfície desejado à peça fundida final ( 2 ).
2.2. Composição
A formulação específica de uma mistura de areia verde é adaptada ao metal a ser fundido, à complexidade da fundição e ao nível de qualidade desejado, mas geralmente consiste nos seguintes componentes:
Areia de base: Esta constitui a maior parte da mistura, tipicamente 75-85%.¹⁸ A areia de sílica (SiO₂) é a mais comum devido à sua disponibilidade, baixo custo e propriedades refratárias adequadas (1). Areia de sílica de alta pureza (por exemplo, >98% SiO₂) oferece pontos de fusão mais elevados (em torno de 1704 °C ou 3100 °F), adequados para ligas ferrosas de alta temperatura (20). Outros agregados, como olivina, cromita, zircão ou meios cerâmicos sintéticos, podem ser usados para aplicações específicas que requerem maior refratariedade, menor expansão térmica ou para mitigar defeitos específicos, como penetração de metal ou veios (1). A olivina era tradicionalmente usada para aço manganês e fundidos não ferrosos devido ao seu potencial de acabamento fino e à ausência de pó de sílica livre, embora tenha menor resistência à tração do que a sílica (18). O tamanho, a forma e a distribuição dos grãos da areia são críticos. O tamanho do grão é frequentemente caracterizado pelo Número de Finura do Grão (GFN) da AFS (American Foundry Society), sendo que areias mais finas (GFN mais alto) geralmente produzem acabamentos mais lisos, mas potencialmente menor permeabilidade (20). Um tamanho médio típico de grão pode ser de 220-250 μm (2). A forma do grão influencia a fluidez e a densidade de compactação; grãos arredondados tendem a oferecer maior permeabilidade do que grãos angulares do mesmo tamanho (21). Uma distribuição granulométrica controlada, frequentemente abrangendo 3-4 peneiras adjacentes, é preferível para uma compactação uniforme e propriedades previsíveis (11). A distribuição adequada também é crucial para minimizar defeitos de expansão da areia (20).
Aglomerantes (Argila): A argila atua como aglomerante principal, revestindo os grãos de areia e proporcionando resistência coesiva quando ativada pela água (3). A argila bentonítica é quase universalmente utilizada, tipicamente representando 8-11% da mistura (4). O principal mineral da bentonita é a montmorilonita, uma estrutura de silicato em camadas (folhas de alumina e sílica) capaz de adsorver moléculas de água entre suas camadas (7). Essa água intercamadas é crucial para o desenvolvimento da plasticidade e da resistência de ligação (7). Dois tipos principais de bentonita são utilizados:
Bentonita sódica (bentonita ocidental): Caracterizada por alta durabilidade, alta capacidade de expansão e excelente resistência a quente e estabilidade térmica. É preferida para aplicações de alta temperatura, como fundição de aço e ferro, para resistir a defeitos como erosão, inclusões e crostas de expansão ( 11 ).
Bentonita de cálcio (bentonita do sul): Desenvolve propriedades a verde mais rapidamente e oferece melhor fluidez (menos plasticidade) do que a bentonita de sódio em níveis de umidade equivalentes, tornando-a vantajosa para padrões complexos ( 20 ). Apresenta menor resistência a quente e durabilidade em comparação com a bentonita de sódio ( 20 ). Misturas de bentonita de sódio e de cálcio são às vezes utilizadas para alcançar um equilíbrio de propriedades ( 20 ). O conceito de "argila ativa" refere-se à porção da bentonita que retém sua capacidade de absorver água e proporcionar ligação. A exposição repetida a altas temperaturas perto da interface molde-metal pode degradar termicamente a estrutura da argila, tornando-a incapaz de se reidratar efetivamente; isso é denominado "argila morta" ( 20 ). Manter um nível suficiente de argila ativa é crucial para um desempenho consistente da areia.
Água: Adicionada em quantidades relativamente pequenas, tipicamente 2-5% em peso ( 4 ), a água é essencial para ativar o aglomerante de bentonita. Ela cria ligações hidrostáticas entre as moléculas de água adsorvidas nas plaquetas de argila, conferindo resistência inicial, resistência ao cisalhamento e plasticidade à mistura de areia ( 7 ). O objetivo é que a água esteja principalmente ligada às camadas de bentonita, e não como "água livre" preenchendo os vazios entre os grãos de areia, o que pode levar a propriedades deficientes e defeitos de gás ( 7 ). A quantidade de água necessária está intimamente ligada à quantidade e ao tipo de argila ativa presente, bem como à área superficial total da mistura de areia (incluindo finos) ( 20 ).
Aditivos: Vários materiais são adicionados à mistura de areia verde (geralmente <5-10% do total) para modificar propriedades específicas ou melhorar os resultados da moldagem:
Aditivos carbonáceos: Materiais como carvão marinho (carvão betuminoso finamente moído), piche moído, gilsonita, óleo combustível ou aditivos sintéticos patenteados são comumente usados, especialmente em fundições de ferro ( 3 ). Eles se decompõem em altas temperaturas, criando uma atmosfera redutora na interface molde-metal. Isso gera uma fina película gasosa (carbono brilhante) que ajuda a evitar a penetração do metal nos poros da areia, melhora o acabamento da superfície da peça fundida e auxilia na desmoldagem (remoção do molde) ( 2 ). O teor típico de carvão marinho é de cerca de 5% ( 18 ). Preocupações com as emissões de compostos orgânicos voláteis (COVs), particularmente BTEX (benzeno, tolueno, etilbenzeno, xileno), impulsionaram o desenvolvimento de aditivos carbonáceos de baixa emissão ou substitutos à base de grafite ( 2 ). A porção "gasta" desses aditivos contribui para o teor de finos inertes ( 23 ).
Aditivos de celulose: Materiais como cereais (farinha de milho), farinha de madeira ou cascas de aveia queimam durante a moldagem, criando vazios que aumentam a permeabilidade do molde e acomodam a expansão da areia, ajudando a prevenir defeitos relacionados à expansão, como crostas e dobras ( 7 ).
Outros aditivos: Farinha de sílica, óxido de ferro, perlita, melaço, dextrina, amidos e materiais proprietários podem ser adicionados para melhorar propriedades específicas, como resistência a quente, fluidez, colapsibilidade ou resistência a certos defeitos ( 20 ). Amidos naturais, por exemplo, demonstraram aumentar a resistência a verde ( 22 ).
A interação precisa entre esses componentes, particularmente a água e a argila, é fundamental para alcançar as propriedades desejadas da areia verde. A mistura eficaz, ou "mistura a quente", não se resume a obter homogeneidade, mas é crucial para desenvolver a ligação, distribuindo adequadamente a água e forçando-a a penetrar na estrutura em camadas da argila, ativando assim seu potencial de ligação ( 7 ). Essa interação é altamente sensível a fatores como a temperatura. Temperaturas elevadas e variáveis da areia de retorno, comuns em fundições, dificultam significativamente o controle preciso do teor de umidade durante a mistura a quente ( 7 ). A areia quente pode causar evaporação rápida da água antes que ela possa ser incorporada adequadamente pela argila, ou pode impedir a capacidade da argila de absorver água de forma eficaz ( 26 ). Isso leva a níveis de água inconsistentes e, consequentemente, à instabilidade em quase todas as outras propriedades críticas da areia ( 7 ). Portanto, o controle da temperatura da areia de retorno, frequentemente por meio de sistemas de resfriamento dedicados ( 7 ), é muitas vezes um pré-requisito para alcançar propriedades estáveis e previsíveis da areia verde por meio do controle online.
2.3. Propriedades Críticas
Diversas propriedades são utilizadas para caracterizar a areia verde e controlar o processo de moldagem. As mais importantes incluem:
Teor de umidade (%): Definido como a porcentagem de água em relação ao peso total da mistura de areia. É indiscutivelmente a variável mais influente, afetando diretamente a ativação da argila e impactando quase todas as outras propriedades da areia verde ( 7 ). Manter a umidade dentro de uma faixa-alvo estreita (por exemplo, frequentemente 3,0-3,3% para fundição de ferro 7 , ou geralmente 2-5% 4 ) é essencial para a consistência.
Compactabilidade (%): Mede o grau em que uma amostra padrão de areia verde, pouco compactada, se compacta sob uma força definida (normalmente usando um testador AFS de 3 pistões ou um espremedor pneumático) ( 14 ). É expressa como a porcentagem de diminuição na altura da amostra. A compactabilidade é altamente sensível ao teor de umidade e serve como um indicador primário da "temperatura" da areia ou prontidão para moldagem ( 14 ). Os valores típicos variam de 35 a 50% ( 14 ). Baixa compactabilidade pode levar a bordas de molde quebradiças e dificuldades na obtenção de padrões, enquanto alta compactabilidade pode resultar em acabamento superficial ruim, defeitos de gás e movimentação das paredes do molde ( 14 ). É inversamente proporcional à densidade aparente da areia ( 14 ).
Resistência à Compressão a Verde (RCV): Representa a tensão compressiva máxima que um corpo de prova cilíndrico padrão de areia verde (tipicamente 2 polegadas de diâmetro x 2 polegadas de altura) pode suportar antes de falhar ( 7 ). Reflete a capacidade do molde de resistir à deformação causada pelas forças de manuseio e pela pressão do metal fundido ( 19 ). A RCV é fortemente influenciada pelo teor de umidade (tipicamente aumentando com a umidade até um "ponto de têmpera" e depois diminuindo (20 )), pelo teor de argila ativa e pelo grau de mistura ( 7 ). Uma RCV baixa pode causar falha ou erosão do molde, enquanto uma RCV excessivamente alta pode levar a defeitos de expansão ou tensões residuais na peça fundida ( 21 ).
Permeabilidade: Uma medida da facilidade com que os gases podem passar através do molde de areia compactada ( 7 ). É determinada por fatores como tamanho e distribuição dos grãos de areia, forma dos grãos, teor de aglomerante, grau de compactação e teor de umidade ( 18 ). Maior permeabilidade geralmente corresponde a areias mais grossas, enquanto menor permeabilidade indica areias mais finas ou compactação mais densa ( 21 ). Permeabilidade insuficiente pode aprisionar gases, levando a defeitos como bolhas, falhas de preenchimento ou defeitos de expansão (escamas, ondulações), enquanto permeabilidade excessivamente alta pode resultar em um acabamento superficial áspero da peça fundida ou penetração de metal ( 2 ).
Dureza do molde: mede a resistência da superfície compactada do molde à indentação por uma sonda padronizada. Indica o grau de socagem ou compactação alcançado na face do molde e está relacionado à precisão dimensional e à resistência à erosão pelo metal fundido ( 27 ).
Outras propriedades importantes:
Resistência ao cisalhamento verde (GSS): Resistência às forças de cisalhamento, importante para seções de moldes sujeitas a tensões de deslizamento ( 7 ).
Resistência à tração úmida (WTS): Resistência da areia na zona de condensação logo atrás da face quente do molde; importante para resistir a defeitos de expansão como crostas ( 11 ).
Resistência a seco: Resistência da areia após a evaporação da umidade, relevante para resistir à erosão durante a fundição de metal ( 18 ).
Fluidez: A capacidade da mistura de areia de fluir em detalhes de padrões complexos e compactar uniformemente sob pressão ( 7 ). Relacionada ao tipo de argila e umidade.
Argila ativa: Normalmente medida usando o teste de titulação com Azul de Metileno (MB), quantificando a quantidade de argila capaz de adsorver água e contribuir para a ligação ( 7 ). Isso difere do teste de argila AFS, que mede partículas finas totais (<20 micrômetros), incluindo argila morta e finos inertes ( 20 ). O monitoramento da diferença entre a argila AFS e a argila MB pode indicar o acúmulo de finos inertes ( 20 ).
Perda por Ignição (LOI) / Matéria Volátil: Mede a porcentagem de material combustível na areia (aditivos carbonáceos, ligantes orgânicos, água na argila) ( 7 ). Relacionado à eficácia dos aditivos carbonáceos na prevenção da penetração de metais ( 20 ).
Índice de quebra: Um teste mais antigo que indica a tenacidade ou resistência ao esfarelamento, derivado da queda de uma amostra de areia padrão ( 7 ). Relacionado à moldabilidade.
Moldabilidade: Um termo geral que descreve a capacidade da areia de ser moldada facilmente e produzir um molde sólido ( 7 ). Frequentemente avaliada por meio de compactabilidade e índice de quebra.
Essas propriedades estão altamente inter-relacionadas. Como destacado anteriormente, o teor de umidade e sua interação com a argila ativa, influenciados significativamente pela temperatura, formam o sistema central que rege propriedades como a compactabilidade e a resistência a verde ( 7 ). A compactabilidade, por sua vez, serve como um indicador-chave que orienta a adição de água durante a mistura ( 14 ). A permeabilidade está ligada às características dos grãos, à compactação e à umidade ( 21 ). Compreender essas relações é crucial para o controle eficaz da areia verde.
Tabela 1: Principais propriedades da areia verde e sua importância
Nome da propriedade | Definição/Princípio de Medição | Faixa/Unidades típicas | Significado/Impacto na Qualidade do Molde/Fundição | Principais fatores de influência |
Teor de umidade | Percentagem de água em peso na mistura de areia. Medida por secagem, reação com carboneto de cálcio ou sensores eletrônicos. | 2 - 5% | Ativa o aglomerante de argila; influencia fortemente a compactabilidade, resistência, permeabilidade, fluidez e atmosfera do molde. Níveis muito baixos: baixa resistência, friabilidade. Níveis muito altos: defeitos de gás. | Adição de água, umidade da areia de retorno, temperatura da areia, teor de argila ativa, teor de finos, eficiência de moagem. |
Compactabilidade | Percentagem de redução na altura de uma amostra de areia solta sob compactação padrão (ex.: compactador de ar de 3 cilindros ou pneumático). | 35 - 50% | Indicador primário da têmpera da areia e da sua moldabilidade. Afeta a densidade do molde, a estabilidade, o acabamento da superfície e a suscetibilidade a defeitos (gás, expansão, inchaço). | Teor de umidade (altamente sensível), teor/tipo de argila, teor de finos, temperatura da areia, forma/distribuição dos grãos. |
Resistência à Compressão Verde (GCS) | Tensão máxima de compressão que uma amostra padrão de areia verde pode suportar antes de romper. Medida utilizando um testador de compressão. | Varia (ex.: 11-15 psi ou mais) | Indica a capacidade do molde de resistir às forças de manuseio e à pressão metalostática. Baixo GCS: colapso do molde, erosão. Alto GCS: defeitos de expansão, potencial tensão de fundição. | Teor de umidade, teor/tipo de argila ativa, grau de mistura (ativação), características dos grãos de areia, densidade de compactação. |
Permeabilidade | Medida da capacidade da areia de expelir gases. Medida pela resistência ao fluxo de ar através de uma amostra compactada padrão. | Número de permeabilidade AFS (varia bastante) | Permite a saída de vapor e gases. Baixa permeabilidade: defeitos de gás (orifícios). Alta permeabilidade: acabamento superficial áspero, penetração em metal, incrustações. | Tamanho, distribuição e forma dos grãos de areia, teor de aglomerante, densidade de compactação, teor de umidade, teor de finos, presença de aditivos liberadores de gás. |
Argila ativa (azul de metileno) | Quantidade de argila capaz de adsorver água e proporcionar ligações. Medida por titulação com azul de metileno. | % Argila MB (varia) | Indica a capacidade de ligação efetiva do sistema de areia. Essencial para o desenvolvimento da resistência e retenção de água. Argila com baixo teor de matéria ativa requer maiores adições. | Taxa de adição de bentonita, degradação térmica (geração de "argila morta"), diluição de areia nova, entrada de areia no núcleo. |
Dureza do molde | Resistência da superfície do molde compactado à indentação. Medida com um durômetro manual. | Unidades de dureza (ex.: escala B) | Indica o grau de compactação na superfície do molde. Afeta a precisão dimensional, a resistência à erosão, a penetração de metal e o acabamento superficial. | Energia/método de compactação, compactabilidade da areia, fluidez, características dos grãos. |
Perda por Ignição (LOI) | Percentagem de perda de peso quando a areia é aquecida a altas temperaturas. Representa materiais combustíveis. | % LOI (varia, por exemplo, 3-7%) | Indica o nível de aditivos carbonáceos, ligantes residuais e água de argila. Relaciona-se com atmosfera redutora, propriedades anti-penetração e evolução de gases. | Adições de aditivos carbonáceos, diluição da areia do núcleo, tipos de ligante, teor de argila, perdas/adições do sistema. |
Resistência à tração em meio úmido (WTS) | Resistência à tração da areia na zona de condensação com alta umidade próxima à interface metal quente. | N/cm² ou psi | Resistência a fissuras/descascamento na zona de condensação. Importante para prevenir defeitos de expansão (escamas, ondulações). | Tipo de bentonita (bentonita sódica em maior quantidade), teor de umidade, nível de argila ativa, aditivos. |
3. Avaliação tradicional de propriedades em areia verde
Durante décadas, as fundições têm se baseado em um conjunto de testes laboratoriais padronizados para monitorar e controlar as propriedades da areia verde. Esses testes, normalmente realizados fora da fábrica em amostras extraídas periodicamente do sistema de areia, fornecem dados fundamentais de caracterização.
3.1. Visão geral dos métodos laboratoriais padrão offline
Os procedimentos laboratoriais comuns, muitos padronizados por organizações como a AFS, incluem 8 :
Teor de umidade: O teste mais frequente. Estimativas rápidas são frequentemente obtidas usando um recipiente de pressão onde a umidade reage com o carboneto de cálcio para gerar pressão proporcional ao teor de água ( 21 ). Métodos mais precisos, porém mais lentos, envolvem a determinação da perda de peso após a secagem de uma amostra em estufa a aproximadamente 105 °C ou o uso de uma balança de umidade que combina aquecimento (frequentemente com lâmpada halógena) e pesagem ( 21 ). Deve-se ter cuidado durante o aquecimento para garantir que apenas a água seja eliminada, e não outros componentes voláteis ( 21 ).
Compactabilidade: Um teste AFS padrão de 3 aríetes envolve peneirar areia em um tubo de amostra, nivelá-la e deixar cair um peso padrão sobre ela três vezes ( 14 ). A porcentagem de diminuição na altura da coluna de areia é a compactabilidade. Compressores pneumáticos aplicam uma pressão de ar controlada para compactar a amostra, o que é considerado por alguns como uma melhor simulação da ação de máquinas de moldagem modernas ( 14 ). Leituras digitais em testadores pneumáticos também podem reduzir erros de leitura do operador ( 14 ). O procedimento adequado (posicionamento cuidadoso, evitando pré-compactação, tubos limpos) é crucial para resultados precisos ( 14 ).
Resistência à Compressão Verde (RCV): Um espécime cilíndrico padrão de 2x2 polegadas, tipicamente formado usando o mesmo procedimento de 3 pistões que para compactabilidade, é colocado em uma máquina universal de resistência de areia e carregado em compressão até a ruptura ( 8 ). A carga máxima atingida é relatada como RCV.
Permeabilidade: Usando a mesma amostra padrão, o ar é passado através dela a uma pressão controlada e a taxa de fluxo ou contrapressão é medida ( 8 ). Este valor é convertido em um número de índice de permeabilidade padrão, indicando a capacidade da areia de liberar gases.
Argila ativa (Azul de Metileno - Teste MB): Este método de titulação química determina a capacidade de troca catiônica da argila, que se correlaciona com sua capacidade de absorver água e atuar como um aglutinante ativo ( 7 ). Ele mede especificamente a bentonita "ativa" ou "viva". Novos métodos espectrofotométricos usando corantes à base de cobre também foram desenvolvidos, oferecendo potencialmente leituras digitais mais rápidas ( 31 ).
Teor de argila AFS: Este teste mede a porcentagem total de material fino com tamanho inferior a 20 micrômetros (ou que se sedimenta mais lentamente que 1 polegada/min em água) ( 20 ). Consiste em lavar uma amostra de areia seca, agitá-la com solução de hidróxido de sódio, permitindo que as partículas mais grossas se depositem e sifonando os finos em suspensão (argila, argila morta, silte, material carbonáceo, etc.) ( 28 ). A areia restante é seca e pesada para determinar a porcentagem de finos removidos ( 28 ). Este valor é sempre maior que o valor de argila ativa MB ( 20 ).
Finura e Distribuição dos Grãos: Uma amostra de areia seca e isenta de argila é agitada através de um conjunto padrão de peneiras aninhadas por um tempo definido (por exemplo, 15 minutos) ( 28 ). O peso da areia retida em cada peneira é medido e cálculos são realizados para determinar o Número de Finura dos Grãos AFS (GFN), que representa o tamanho médio do grão e a distribuição ao longo das peneiras ( 8 ).
Outros testes: Também existem procedimentos para resistência ao cisalhamento a verde ( 7 ), resistência à tração úmida ( 8 ), resistência a seco ( 18 ), índice de quebra ( 7 ), perda por ignição (LOI) ( 7 ) e dureza do molde.
3.2. Limitações inerentes ao controle dinâmico de processos
Embora essenciais para a caracterização inicial e o monitoramento de tendências a longo prazo, esses métodos tradicionais offline apresentam limitações significativas quando aplicados ao controle dinâmico de sistemas de produção de areia verde de alta produtividade:
Atraso de tempo: Todo o processo de amostragem, transporte da amostra para o laboratório, realização do procedimento de teste (que pode levar vários minutos ou mais, especialmente para secagem ou titulação) e relato do resultado introduz um atraso considerável ( 15 ). Em uma linha de moldagem de ciclo rápido ou sistema de mistura contínua, as condições da areia representadas pela amostra podem ter mudado substancialmente até o momento em que o resultado é conhecido ( 12 ).
Representatividade da Amostra: Obter uma amostra verdadeiramente representativa de um grande sistema de areia circulante (potencialmente centenas de toneladas) é um desafio ( 8 ). Uma única amostra pontual pode não refletir com precisão a condição média ou a gama de variação dentro do sistema.
Processos manuais e erros potenciais: A amostragem manual, a preparação da amostra (por exemplo, consistência de compactação), a leitura do instrumento e o registro de dados são todos suscetíveis à variabilidade e ao erro humano ( 10 ). Operadores diferentes podem obter resultados ligeiramente diferentes, mesmo na mesma amostra.
Controle reativo: Decisões de controle baseadas em resultados de laboratório atrasados são inerentemente reativas ( 15 ). Ajustes são feitos após um desvio já ter ocorrido e potencialmente afetado a produção. Essa abordagem não consegue compensar efetivamente flutuações rápidas nas propriedades da areia de retorno (por exemplo, picos de umidade, mudanças de temperatura) que ocorrem entre os intervalos de amostragem ( 12 ).
Frequência limitada: Devido ao tempo e trabalho envolvidos, a frequência dos testes de laboratório é frequentemente restrita (por exemplo, uma vez por hora, uma vez por turno). Esta baixa taxa de amostragem não consegue captar a dinâmica de alta frequência do sistema de areia, especialmente em instalações automatizadas onde os ciclos de mistura podem ser medidos em segundos ou minutos ( 9 ).
A questão fundamental reside na incompatibilidade entre a escala de tempo dos testes laboratoriais tradicionais (minutos a horas) e a escala de tempo do processamento da areia verde em fundições modernas (segundos a minutos) ( 9 ). As propriedades da areia de retorno podem flutuar significativamente devido a variações nos tempos de resfriamento da peça fundida, diluição da areia do macho, condições ambientais e eficiência de desmoldagem. Essas flutuações impactam as necessidades de adição de água e aglomerante em lotes subsequentes de mistura. Os testes offline são simplesmente lentos demais para detectar e responder a essas variações de curto prazo de forma eficaz. Essa desconexão temporal impede o estabelecimento de circuitos de controle de feedback precisos e estabilizadores baseados exclusivamente em métodos laboratoriais tradicionais, o que torna necessária a transição para o monitoramento online em tempo real.
4. Monitoramento online e controle automatizado de areia verde
Para superar as limitações dos testes offline e atender às demandas por maior consistência e eficiência, as fundições têm adotado cada vez mais sistemas de monitoramento online e controle automatizado. Esses sistemas visam medir as propriedades críticas da areia em tempo real ou quase em tempo real, diretamente no fluxo do processo, e usar essas informações para ajustar automaticamente os parâmetros de preparação da areia.
4.1. Justificativa e Vantagens
A implementação de testes online e controle automatizado oferece inúmeras vantagens convincentes em relação aos métodos tradicionais:
Aquisição de dados em tempo real: Sensores integrados na linha de preparação de areia fornecem medições contínuas ou de alta frequência (por exemplo, a cada ciclo de lote ou até mais rápido), oferecendo visibilidade imediata do estado atual da areia ( 9 ).
Melhoria da consistência do processo: Ao permitir feedback rápido e ajustes automatizados, esses sistemas podem reduzir significativamente a variabilidade em propriedades-chave, como umidade e compactabilidade, levando a uma qualidade de areia mais estável fornecida à linha de moldagem ( 9 ). Centenas de fundições relataram redução nas oscilações de compactabilidade e níveis de umidade estabilizados ( 10 ).
Redução de defeitos de fundição: Propriedades consistentes da areia se traduzem diretamente em menos defeitos de fundição relacionados à areia, como bolhas, poros, defeitos de expansão (escamas, dobras), penetração de metal, erosão, inchaços e acabamento superficial ruim ( 7 ). Isso leva a menores taxas de refugo e melhor qualidade de fundição ( 11 ).
Consumo otimizado de recursos: O controle preciso permite uma dosagem mais exata de água, bentonita e outros aditivos com base nas necessidades em tempo real, minimizando o uso excessivo e o desperdício, reduzindo assim os custos de matéria-prima ( 9 ). Ciclos de mistura otimizados (por exemplo, mistura para uma entrada de energia alvo em vez de tempo fixo) também podem levar à economia de energia ( 9 ).
Aumento da produtividade e do rendimento: A qualidade estável da areia permite velocidades mais altas na linha de moldagem e reduz o tempo de inatividade causado por problemas relacionados à areia (por exemplo, quebras de moldes, aderência) ou a necessidade de intervenção manual ( 4 ). Isso aumenta a eficiência e a rentabilidade geral da planta ( 9 ).
Automação e redução da dependência de mão de obra: os testes e controles automatizados reduzem a necessidade de amostragem manual constante, testes de laboratório e ajustes do operador, liberando pessoal para outras tarefas e minimizando o erro humano ( 10 ).
Tabela 2: Comparação entre as abordagens tradicionais e online para testes em areia verde
Recurso | Testes laboratoriais tradicionais | Testes automatizados online |
Frequência de medição | Baixo (ex: por hora, por turno) | Alto (ex.: por lote, contínuo) 9 |
Atraso de tempo | Significativo (minutos a horas) 15 | Mínimo (segundos a minutos) 12 |
Tipo de dados | Instantâneos históricos discretos | Fluxo de dados contínuo ou quase em tempo real 37 |
Modo de controle | Reativo (ajustes baseados em dados passados) 15 | Proativo/Preditivo e Reativo (controle de feedforward e feedback) 10 |
Intensidade de trabalho | Alto (amostragem manual, testes, entrada de dados) 10 | Baixo (amostragem, teste e controle automatizados) 10 |
Impacto da consistência | Capacidade limitada de controlar variações de curto prazo; maior variabilidade da propriedade possível. | Consistência significativamente melhorada; controle mais rigoroso sobre as variações de propriedades . |
Implicações de custo | Menor custo inicial de equipamento; custo contínuo de mão de obra. | Investimento inicial mais elevado (sensores, controles, software); menor custo operacional de mão de obra . |
Potencial de redução de defeitos | Moderado; baseia-se na identificação de tendências de longo prazo. | Alto; aborda flutuações de curto prazo, prevenindo a formação de defeitos. 9 |
4.2. Principais tecnologias de sensores para medição em tempo real
Diversas tecnologias de sensores são empregadas em sistemas online de monitoramento de areia verde:
Sensores de micro-ondas: Esses sensores medem as propriedades dielétricas (permissividade relativa e fator de perda) da mistura de areia. Como a água possui propriedades dielétricas significativamente diferentes em comparação com a areia e a argila, essas medições apresentam forte correlação com o teor de umidade ( 43 ). As técnicas de micro-ondas podem oferecer medições volumétricas devido à sua profundidade de penetração. Os métodos incluem técnicas de perturbação de cavidade (CPT) operando em frequências específicas (por exemplo, 2,45 GHz) ou métodos de linha de transmissão ( 43 ). Pesquisas também exploraram detectores multiprobe de baixa frequência (por exemplo, 29-33 MHz), que podem oferecer configurações otimizadas para areia verde ( 43 ). No entanto, as medições por micro-ondas podem ser influenciadas por outros fatores, como temperatura da areia, densidade, textura e teor de bentonita e pó de carvão, o que exige uma calibração cuidadosa, potencialmente utilizando modelos multivariáveis, como redes neurais, para isolar o efeito da umidade ( 43 ). Embora barreiras de micro-ondas sejam usadas para detecção de nível ( 13 ), sensores projetados especificamente para medição de umidade com base em propriedades dielétricas são mais relevantes neste caso.
Sensores de infravermelho próximo (NIR): A espectroscopia NIR funciona com base no princípio de que moléculas específicas absorvem luz em comprimentos de onda característicos no espectro do infravermelho próximo. A água (ligações OH) possui fortes bandas de absorção na região do NIR ( 44 ). Sensores NIR online normalmente projetam luz NIR sobre o fluxo de areia em movimento (por exemplo, em uma esteira transportadora ou em uma calha) e medem a intensidade da luz refletida em comprimentos de onda específicos de absorção da água, em comparação com comprimentos de onda de referência ( 44 ). A diferença é correlacionada ao teor de umidade da superfície. Esta é uma técnica de medição sem contato. A precisão depende da calibração adequada para a mistura de areia e aplicação específicas ( 44 ). Esses sensores estão disponíveis com invólucros robustos (por exemplo, com classificação IP65) adequados para ambientes de fundição e podem ser integrados a vários protocolos de comunicação ( 44 ). Analisadores ópticos que utilizam NIR demonstraram boa correlação com testes de umidade em laboratório em estudos de caso de fundição ( 46 ).
Testadores de Compactação Automatizados: São unidades integradas projetadas para replicar o teste de compactabilidade de laboratório de forma automática e online. Normalmente, extraem uma amostra de areia do fluxo do processo (por exemplo, da correia de descarga do misturador), preparam automaticamente um corpo de prova padrão, aplicam uma força de compactação (frequentemente pneumática, considerada mais representativa de máquinas de moldagem do que o método tradicional de 3 pistões¹⁴ ) , medem a porcentagem de compactação resultante e descartam a amostra usada ( ⁹ ). Os principais sistemas de teste automatizados oferecem essa funcionalidade principal. Algumas unidades avançadas também podem medir a Resistência à Compressão Verde (RCV) e a Permeabilidade no mesmo corpo de prova preparado automaticamente, em um curto período de tempo (por exemplo, 90 segundos para alguns modelos³⁵ ) , fornecendo dados multiparamétricos. Esses testadores geralmente constituem o principal elemento sensor em sistemas de controle de malha fechada.
Sensores de temperatura: Dado o impacto significativo da temperatura na retenção de umidade e nas propriedades gerais da areia ( 7 ), a medição da temperatura é crucial. Sondas simples e robustas (por exemplo, RTDs PT100 17 ) são normalmente instaladas para medir a temperatura da areia de retorno antes do resfriador/misturador e, às vezes, a temperatura da areia após a mistura ou resfriamento ( 12 ). Esses dados são essenciais para algoritmos de controle, principalmente para o cálculo das adições iniciais de água.
Sondas de condutividade/capacitância: Alguns sistemas utilizam sondas que medem a condutividade elétrica ou a capacitância da mistura de areia, uma vez que estas propriedades também são influenciadas pelo teor de umidade ( 12 ). Estas são frequentemente usadas para monitorar a umidade da areia de retorno.
Células de carga/Sistemas de pesagem: A dosagem precisa é fundamental para o controle. As células de carga são integradas em funis de pesagem de misturadores ou colocadas sob seções de correia (balanças de correia) para medir com precisão a quantidade de areia que entra no misturador para cada lote ( 10 ). Elas também são componentes críticos em sistemas de dosagem automatizados para pesar e dispensar com precisão aditivos secos como bentonita e carbono ( 9 ).
Embora sensores de umidade direta, como os de micro-ondas e NIR, estejam disponíveis e sejam utilizados, uma tendência notável em muitos sistemas sofisticados de controle online é o foco na medição e no controle direto da compactabilidade por meio de testadores automatizados ( 9 ). A compactabilidade é altamente sensível à umidade, mas também reflete os efeitos combinados do teor de água, do tipo e estado de ativação da argila, da temperatura e do teor de finos ( 14 ). Controlar a compactabilidade diretamente fornece uma medida mais holística e funcional da prontidão da areia para moldagem — como ela realmente se comportará sob forças de compactação — em vez de depender apenas da porcentagem de um componente (água). Essa abordagem pode oferecer um controle mais robusto diante de variações em outros parâmetros da areia que podem alterar a relação entre o teor de umidade e o desempenho da moldagem.
Independentemente do tipo de sensor, a medição precisa e confiável no ambiente severo e variável da fundição depende da calibração e manutenção adequadas. Sensores que medem propriedades influenciadas por múltiplos fatores (como sensores de umidade de micro-ondas ou NIR afetados por temperatura, densidade ou composição 43 ; ou testadores de compactação que necessitam de manutenção mecânica 14 ) requerem configuração inicial cuidadosa em relação a métodos de referência, verificação regular e potencialmente o uso de modelos de calibração avançados ou algoritmos de controle adaptativo para compensar essas interferências e deriva ao longo do tempo ( 12 ).
Tabela 3: Visão geral das tecnologias de sensores online para propriedades da areia verde
Tipo de sensor | Princípio de funcionamento | Propriedade(s) principal(is) medida(s) | Local de instalação típico | Vantagens | Limitações/Considerações |
Micro-ondas | Mede propriedades dielétricas (permissividade, fator de perda) correlacionadas com o teor de água ( 43 ). | Teor de umidade | Em misturadores, em correias transportadoras, em calhas ( 43 ). | Medição volumétrica (penetra no material), com potencial para resposta rápida. | Sensível à temperatura, densidade, composição (argila, carvão); requer calibração cuidadosa, possivelmente modelagem multivariável ( 43 ). |
Infravermelho próximo (NIR) | Mede a absorção/reflexão de comprimentos de onda NIR específicos associados à água (ligações OH) ( 44 ). | Teor de umidade (superfície) | Sobre correias transportadoras, calhas, saídas de secadores ( 44 ). | Medição sem contato e relativamente rápida. | Medição apenas da superfície; sensível à distância, cor/textura do material, luz ambiente; requer calibração ( 44 ). |
Testador de compactação automatizado | Amostra automaticamente, prepara o espécime, aplica força de compactação (pneumática/pistão), mede a mudança de altura ( 9 ). | Compactabilidade; algumas unidades também medem GCS, Permeabilidade ( 10 ). | Na descarga do misturador, no transportador de areia preparado ( 9 ). | Medição direta de propriedades funcionais essenciais; integra múltiplos efeitos (umidade, argila, temperatura); base para muitos sistemas de controle. | Sistema mecânico que requer manutenção; amostragem discreta (por lote); potencial para problemas de representatividade da amostra se não estiver localizado corretamente ( 14 ). |
Sonda de temperatura | Detector de temperatura de resistência (RTD) ou termopar medindo a temperatura da areia ( 17 ). | Temperatura | transportador de retorno de areia, descarga do resfriador, descarga do misturador ( 12 ). | Informação essencial para o controle da umidade e compreensão do comportamento da areia; relativamente simples e robusta. | Medição pontual; proteção da sonda necessária em ambientes abrasivos. |
Sonda de condutividade/capacitância | Mede propriedades elétricas influenciadas pela umidade ( 12 ). | Teor de umidade (inferido) | Retorno do fluxo de areia, no misturador ( 12 ). | Pode fornecer sinal contínuo. | Medição indireta; sensível à composição (argila, eletrólitos), temperatura e densidade; requer calibração. |
Sistema de Célula de Carga / Pesagem | Mede o peso através de extensômetros ( 12 ). | Peso (Lote de areia, Dose de aditivo) | Sob a tremonha do misturador, seções da correia, alimentadores de aditivos ( 9 ). | Essencial para dosagem precisa e controle de aditivos; alta precisão possível. | Requer instalação e calibração adequadas; sistema mecânico. |
4.3. Laços de Controle de Feedback
Os sensores online fornecem os dados necessários em tempo real, mas o cerne do controle automatizado reside no ciclo de feedback que traduz essas medições em ações corretivas.
Arquitetura do sistema: Um sistema típico de controle automatizado de areia verde opera da seguinte forma:
Sensores (por exemplo, temperatura, umidade/condutividade na correia de retorno de areia; testador de compactabilidade na descarga do misturador) medem propriedades relevantes ( 10 ).
Os sinais dos sensores são transmitidos para um controlador central, geralmente um Controlador Lógico Programável (CLP) ( 10 ).
O PLC executa um programa de controle que compara os valores medidos com os pontos de ajuste alvo predefinidos para as propriedades desejadas da areia ( 10 ).
Com base no desvio entre os valores reais e os valores alvo, o algoritmo de controle calcula os ajustes necessários nas adições de água e/ou aditivos secos para o lote atual ou subsequente ( 10 ).
O PLC envia sinais de saída para atuadores – normalmente válvulas de controle para água e alimentadores automatizados para aditivos secos ( 9 ).
Os atuadores dispensam com precisão as quantidades calculadas de água e aditivos no misturador ( 9 ).
O ciclo se repete, monitorando e ajustando continuamente para manter as propriedades próximas aos pontos de ajuste desejados.
Lógica de controle e algoritmos: A inteligência do sistema reside nos algoritmos de controle incorporados no CLP (Controlador Lógico Programável).
Controle Feed-Forward: Muitos sistemas utilizam medições da areia de retorno (temperatura, umidade/condutividade) para prever a adição inicial de água ("lavagem" ou primária) necessária para o lote ( 10 ). Isso antecipa as necessidades da areia de entrada.
Controle por realimentação: Medições feitas durante ou após a mistura (por exemplo, compactabilidade, umidade) fornecem realimentação para corrigir erros de previsão ou variações inesperadas. Ajustes são frequentemente feitos por meio de adições de água "de ajuste" ( 12 ). A lógica de controle Proporcional-Integral-Derivativo (PID) é uma abordagem comum para realimentação, permitindo que o sistema responda à magnitude do erro (Proporcional), elimine desvios em estado estacionário (Integral) e antecipe mudanças futuras (Derivativo) ( 10 ).
Controle de ligação: Os algoritmos para controlar as adições de bentonita podem variar. Alguns sistemas ajustam a ligação com base na manutenção de uma resistência a verde alvo, juntamente com a compactabilidade ( 10 ). Outros podem usar algoritmos que consideram a "ligação disponível" calculada com base em testes recentes ou manter uma proporção específica em relação aos alvos de argila ativa ( 10 ). A dosagem baseada no peso garante a precisão ( 9 ).
Algoritmos adaptativos/de aprendizagem: Sistemas mais avançados incorporam capacidades de autoaprendizagem ou adaptação. Por exemplo, o sistema pode ajustar automaticamente a curva de calibração que relaciona as leituras do sensor (como a condutividade) às adições de água necessárias, com base no feedback do total de água realmente utilizada em ciclos anteriores ( 12 ). Regras de Controle Estatístico de Processo (CEP) também podem ser incorporadas para acionar ajustes quando as tendências se desviam além dos limites de controle ( 15 ). Alguns sistemas utilizam autoaprendizagem para o posicionamento das comportas com base nos níveis da tremonha ( 17 ).
Atuação: A execução precisa das adições calculadas é fundamental.
Adição de água: Normalmente utiliza medidores de fluxo precisos (por exemplo, medidores de pulso de deslocamento positivo) e válvulas de controle de ação rápida (por exemplo, válvulas de diafragma) para fornecer o volume preciso de água calculado pelo PLC ( 10 ).
Dosagem de aditivos secos: Utiliza sistemas baseados em peso para precisão. Células de carga medem o peso do aditivo em um funil de dosagem, que é então alimentado no misturador por meio de alimentadores de parafuso ou sistemas de injeção pneumática controlados pelo CLP ( 9 ).
Essa combinação de controle preditivo baseado nas condições de entrada e controle de realimentação baseado nas propriedades da areia mista cria uma estratégia robusta de múltiplos estágios ( 10 ). O componente preditivo fornece uma boa estimativa inicial, reduzindo a carga no circuito de realimentação, enquanto o componente de realimentação corrige imprecisões e perturbações inesperadas, levando a um controle geral mais preciso e estabilização mais rápida em comparação com sistemas que utilizam apenas realimentação. Vários sistemas comerciais integrados que incorporam esses princípios estão disponíveis em fornecedores de equipamentos especializados.
5. Fronteiras Tecnológicas na Gestão de Areias Verdes
Com base no monitoramento e controle online já estabelecidos, diversos avanços tecnológicos estão aprimorando ainda mais o gerenciamento de areias verdes, buscando maior precisão, integração e inteligência.
5.1. Sensoriamento Avançado: Sensores Multiparâmetros e Fusão de Sensores
A complexidade da areia verde, onde múltiplas propriedades são interdependentes, impulsiona a necessidade de capacidades de sensoriamento mais abrangentes.
Sondas multiparâmetro: Em vez de depender de sensores separados para cada propriedade, há uma tendência para unidades integradas capazes de medir múltiplos parâmetros simultaneamente a partir de uma única amostra ou ponto de medição. Alguns testadores automatizados, por exemplo, medem temperatura, umidade, compactabilidade, GCS e permeabilidade em um único ciclo automatizado ( 35 ). Da mesma forma, controladores avançados podem medir compactabilidade, resistência a verde e umidade com seu testador integrado ( 10 ). A pesquisa em sensores dielétricos multiparâmetro de baixa frequência também visa extrair mais informações (por exemplo, previsão de umidade considerando as influências da bentonita, do carvão e da compactabilidade) de um único sistema de sensores ( 43 ). Essa abordagem reflete desenvolvimentos em outros campos, como sondas multiparâmetro para qualidade da água que medem inúmeros parâmetros químicos e físicos ( 48 ). O benefício reside na obtenção de um conjunto de dados mais rico a partir de um único ponto no processo, com complexidade de hardware potencialmente reduzida em comparação com a implantação de inúmeros sensores individuais.
Fusão de sensores: Este conceito envolve a combinação inteligente de dados de múltiplos sensores, potencialmente diversos, para obter uma avaliação mais precisa, confiável ou completa do estado do sistema do que seria possível com um único sensor isoladamente ( 49 ). Dadas as limitações e sensibilidades inerentes aos sensores individuais no ambiente de fundição (por exemplo, leituras de umidade afetadas pela temperatura e composição 43 ), a fusão de fluxos de dados oferece um caminho promissor. Por exemplo, um algoritmo poderia combinar leituras de um sensor de umidade por micro-ondas, uma sonda de temperatura e um testador de compactação, juntamente com o conhecimento da composição da areia, para gerar uma estimativa mais robusta da têmpera efetiva da areia ou prever seu desempenho provável no molde. As técnicas de IA e ML são particularmente adequadas para implementar a fusão de sensores, aprendendo as correlações complexas entre diferentes entradas de sensores e o estado geral do sistema ( 49 ). Embora talvez mais consolidadas em áreas como defesa ou sistemas autônomos ( 49 ), os princípios da fusão de sensores são altamente relevantes para lidar com a complexidade do controle da areia verde ( 7 ). A tendência de combinar dados de múltiplas fontes pode ser interpretada como uma estratégia direta para superar os desafios impostos pelo alto grau de interdependência das propriedades e pela sensibilidade de sensores individuais a variações ambientais ou de composição. Ao integrar diversos pontos de dados, os sistemas visam construir uma compreensão mais confiável e abrangente da condição da areia, possibilitando decisões de controle mais precisas e robustas.
5.2. Integração da Indústria 4.0: IoT, Plataformas em Nuvem, Registro de Dados e Monitoramento Remoto
Os princípios da Indústria 4.0, centrados na conectividade, nos dados e na automação inteligente, estão sendo aplicados ativamente em fundições modernas, incluindo sistemas de gestão de areia verde ( 37 ).
Conectividade (IIoT): Sensores, PLCs, misturadores, máquinas de moldagem e outros equipamentos estão sendo cada vez mais conectados a redes de toda a fábrica e à internet usando protocolos de comunicação padrão (por exemplo, Ethernet TCP/IP, ProfiNet, Modbus TCP) e dispositivos de gateway especializados da Internet Industrial das Coisas (IIoT) ( 39 ). Isso permite o fluxo contínuo de dados entre a tecnologia operacional (TO) no chão de fábrica e os sistemas de tecnologia da informação (TI) ( 38 ).
Registro centralizado de dados e plataformas em nuvem: As vastas quantidades de dados gerados por sensores online e sistemas de controle (medições de propriedades, quantidades de aditivos, tempos de ciclo, status do equipamento, temperaturas, correntes do motor, etc.) são coletadas e armazenadas em bancos de dados centralizados, frequentemente hospedados em plataformas em nuvem ( 37 ). Isso cria um rico registro histórico do processo.
Visualização e análise de dados: As plataformas de software fornecem painéis de controle fáceis de usar para visualizar tendências de dados em tempo real e históricos ( 37 ). Ferramentas padrão de inteligência de negócios ( 46 ) ou plataformas de dados de fundição especializadas ( 39 ) permitem que operadores, engenheiros e gerentes monitorem indicadores-chave de desempenho (KPIs), acompanhem a eficácia geral do equipamento (OEE), analisem correlações, identifiquem anomalias e solucionem problemas com mais eficácia ( 37 ).
Monitoramento remoto e suporte especializado: A conectividade permite o acesso remoto aos dados e diagnósticos do sistema. Isso permite que especialistas internos ou mesmo fornecedores de equipamentos monitorem o desempenho, forneçam assistência na resolução de problemas e ofereçam recomendações de manutenção proativa sem a necessidade de estarem fisicamente presentes ( 34 ). Alguns fornecedores oferecem centros de monitoramento remoto que fornecem supervisão e orientação especializada com base em dados em tempo real ( 37 ).
Integração com sistemas empresariais: Os dados da fábrica de areia podem ser integrados com sistemas de gestão de fábrica de nível superior, como os Sistemas de Execução de Manufatura (MES) ou o Planejamento de Recursos Empresariais (ERP), para melhor planejamento de produção, gestão de estoque e inteligência de negócios geral ( 38 ).
A implementação desses conceitos da Indústria 4.0/IoT tem um propósito crítico que vai além do simples monitoramento. Ela estabelece a infraestrutura de dados essencial — coleta, agregação, armazenamento e acessibilidade de dados confiáveis — que é fundamental para aproveitar técnicas mais avançadas de IA e ML ( 39 ). Sem um fluxo robusto e bem gerenciado de dados de processo de alta qualidade, o desenvolvimento e a implantação de modelos de otimização eficazes orientados por IA ficam seriamente comprometidos. Assim, a implantação da IoT é frequentemente um pré-requisito necessário ou uma atividade concomitante para concretizar todo o potencial da IA na otimização do controle da areia verde e das operações de fundição em geral.
5.3. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (IA/ML)
A IA e o ML representam a próxima fronteira na otimização de sistemas de areia verde, indo além da lógica de controle predefinida para previsão, adaptação e otimização orientadas por dados ( 50 ).
Modelagem preditiva de propriedades: Algoritmos de aprendizado de máquina (ML), como Redes Neurais Artificiais (RNAs) ( 43 ) ou Florestas Aleatórias ( 59 ), podem ser treinados em grandes conjuntos de dados históricos contendo entradas de sensores (temperatura, adições anteriores, etc.) e propriedades de areia medidas correspondentes (umidade, compactabilidade, resistência) ou até mesmo resultados de moldagem. Uma vez treinados, esses modelos podem prever as propriedades da areia em tempo real com base nas leituras atuais dos sensores ( 43 ). Isso pode ser particularmente valioso para estimar propriedades que são difíceis ou lentas de medir diretamente online ou para prever o estado futuro da areia com base nas condições atuais. A pesquisa geral em ciência dos materiais está explorando ativamente o ML para previsão de propriedades ( 59 ).
Otimização da estratégia de controle: A IA pode analisar as relações complexas, muitas vezes não lineares, entre inúmeras variáveis de entrada (propriedades da areia de retorno, tipos e quantidades de aditivos, parâmetros do misturador, condições ambientais) e variáveis de saída (propriedades da areia final, taxas de defeitos de fundição). Ao aprender essas relações a partir de dados históricos, os sistemas de IA podem recomendar pontos de ajuste e parâmetros operacionais ideais para os sistemas de controle existentes baseados em PLC, a fim de atingir objetivos específicos, como minimizar a variabilidade, reduzir o consumo de aditivos ou minimizar tipos específicos de defeitos ( 39 ). Técnicas como Algoritmos Genéticos (AG) também foram exploradas para otimização multiobjetivo (por exemplo, equilibrando resistência e custo) ( 58 ).
Previsão e diagnóstico de defeitos: Técnicas de IA, incluindo sistemas especialistas, raciocínio baseado em casos (RBC) ( 55 ), sistemas adaptativos de inferência neuro-fuzzy (ANFIS) ( 55 ) e visão computacional combinada com aprendizado de máquina ( 57 ), podem ser aplicadas para analisar dados de processo juntamente com resultados de inspeção de fundição. Esses sistemas podem potencialmente prever a probabilidade de ocorrência de defeitos específicos com base nas propriedades atuais ou recentes da areia e nas condições do processo, permitindo ações preventivas. Eles também podem auxiliar no diagnóstico das causas raiz dos defeitos, identificando correlações entre desvios de processo e ocorrência de defeitos ( 27 ).
Implementações comerciais: Soluções comerciais de IA estão surgindo, frequentemente desenvolvidas por meio de colaborações entre fornecedores de tecnologia de fundição e especialistas em IA ( 62 ). Essas plataformas analisam dados históricos de produção e qualidade de todo o processo de fundição (planta de areia, moldagem, vazamento) ( 40 ). Elas aprendem as janelas de processo ideais para peças fundidas específicas e prescrevem ajustes nos parâmetros de controle para os operadores, visando reduzir significativamente as taxas de refugo ( 39 ).
Uma observação importante sobre as atuais aplicações avançadas de IA é que elas frequentemente se concentram em um nível mais elevado de otimização, em vez de substituir o controle de feedback segundo a segundo executado pelos CLPs ( 10 ). Esses sistemas de IA analisam dados históricos acumulados para identificar as metas e faixas operacionais ideais (prescrições) para os sistemas de controle existentes. O CLP continua a lidar com os ajustes em tempo real necessários para atingir essas metas prescritas. Isso sugere que a IA está sendo implementada principalmente como uma camada consultiva inteligente, aproveitando insights profundos do processo obtidos a partir de dados para orientar os sistemas de automação estabelecidos em direção a um melhor desempenho geral e melhores resultados de qualidade.
6. Impacto, benefícios e considerações práticas
A adoção de testes online avançados e sistemas de controle automatizados, especialmente quando integrados à Indústria 4.0 e às capacidades de IA, oferece benefícios potenciais significativos para as fundições, mas também apresenta desafios práticos de implementação.
6.1. Benefícios Quantificáveis
A implementação dessas tecnologias pode levar a melhorias mensuráveis em diversas áreas-chave:
Melhoria da qualidade da fundição e redução de defeitos: Este é geralmente o principal fator. Ao manter as propriedades da areia verde dentro de tolerâncias mais rigorosas, a ocorrência de defeitos relacionados à areia é significativamente reduzida ( 9 ). Esses defeitos incluem:
Defeitos de gás: Buracos, furos causados por umidade excessiva ou baixa permeabilidade ( 14 ).
Defeitos de expansão: crostas, dobras, caudas de rato causadas pela expansão excessiva da areia, frequentemente associadas a GCS elevado, WTS baixo ou materiais voláteis inadequados ( 11 ).
Erosão e inclusões de areia: Causadas por baixa resistência verde ou seca, levando à lavagem de areia para dentro da peça fundida ( 11 ).
Penetração de metal: Metal fundido penetrando nos poros da areia, relacionado à areia grossa, baixa densidade do molde ou formadores de carbono brilhantes insuficientes ( 2 ).
Inchaços e imprecisão dimensional: Causados por baixa dureza do molde ou compactabilidade excessiva levando ao movimento da parede do molde ( 14 ).
Acabamento superficial ruim: Associado à areia grossa, alta permeabilidade ou estabilidade inadequada da face do molde ( 2 ). Estudos de caso relatam reduções significativas de sucata, às vezes superiores a 40-50% para peças ou fundições específicas após a implementação de controle avançado ou otimização orientada por IA ( 13 ). O acabamento superficial aprimorado reduz os custos subsequentes de rebarbação e limpeza ( 5 ).
Consistência de processo aprimorada: O monitoramento online e os ciclos de feedback automatizados reduzem drasticamente a variabilidade entre lotes e entre turnos em propriedades críticas da areia, como umidade, compactabilidade e resistência ( 9 ). Isso leva a um processo de moldagem mais previsível e estável ( 9 ).
Eficiência de recursos:
Materiais: A dosagem precisa e automatizada baseada em medições em tempo real minimiza o uso excessivo de água, bentonita, aditivos carbonáceos e outros materiais dispendiosos ( 9 ). Reduções no consumo de bentonita de 20% ou mais foram relatadas ( 29 ). A melhoria da estabilidade do sistema também pode reduzir a taxa necessária de novas adições de areia para neutralizar o acúmulo de argila morta ( 15 ).
Energia: A otimização do ciclo de moagem, por exemplo, passando da moagem com tempo fixo para a moagem baseada na obtenção de uma entrada de energia estável (Mull-to-Energy Stable Power - MTESP), pode reduzir significativamente o tempo de moagem (relatos de redução de 30 a 75%) e o consumo de energia associado sem comprometer as propriedades da areia ( 9 ). Um melhor controle da temperatura da areia por meio de sistemas de resfriamento eficientes também contribui para a gestão geral de energia ( 9 ).
Recuperação de areia: Embora distinta do controle, as propriedades estáveis da areia verde podem potencialmente beneficiar os processos de recuperação de areia subsequentes ( 25 ). A recuperação eficaz em si oferece grandes economias de custos, reduzindo as novas compras de areia e os custos de descarte ( 66 ).
Aumento da produtividade e da rentabilidade: Areia consistente e de alta qualidade permite que as linhas de moldagem operem em velocidades mais altas com menos interrupções ( 4 ). A redução do tempo de inatividade associado a problemas com a areia ou falhas de equipamentos (potencialmente previstos por meio do monitoramento da IIoT) aumenta ainda mais a produção ( 10 ). Combinados com menores taxas de refugo e menor consumo de recursos, esses fatores contribuem diretamente para a redução dos custos de fabricação e o aumento da rentabilidade ( 4 ). Melhorias na OEE de 10 a 15% foram relatadas com implementações da Indústria 4.0 ( 37 ).
6.2. Obstáculos à Implementação
Apesar dos benefícios evidentes, as fundições enfrentam diversos desafios práticos na implementação de sistemas avançados de controle online:
Custo: O investimento inicial pode ser substancial, abrangendo sensores, PLCs, IHMs, sistemas de dosagem automatizados, licenças de software, serviços de integração e possíveis atualizações necessárias para equipamentos existentes, como misturadores ou resfriadores ( 9 ). Embora possam existir opções de menor custo para controle básico ( 41 ), sistemas sofisticados envolvendo IIoT e IA representam um investimento de capital significativo. Os custos de ferramentas associados a mudanças de processo também podem ser consideráveis ( 42 ). Uma análise completa de custo-benefício e um cálculo de ROI são essenciais para a justificativa ( 38 ). Esse cálculo costuma ser complexo, precisando equilibrar custos tangíveis (equipamentos, manutenção) com benefícios quantificáveis (redução de sucata, economia de material) e ganhos mais difíceis de quantificar (consistência aprimorada, tempos de resposta mais rápidos) ( 9 ). O sucesso da implementação frequentemente depende da demonstração de um ROI favorável, embora potencialmente complexo.
Calibração e manutenção: Sensores online requerem calibração inicial precisa em relação a métodos de referência e verificação ou recalibração contínua para manter a precisão no exigente ambiente de fundição (poeira, vibração, flutuações de temperatura) ( 12 ). Testadores automatizados e sistemas de dosagem envolvem componentes mecânicos que requerem manutenção preventiva regular para garantir a confiabilidade ( 9 ). A robustez do projeto do equipamento é um fator chave para minimizar a carga de manutenção ( 10 ).
Complexidade da integração do sistema: Integrar novos sensores, controladores e software com equipamentos legados existentes (misturadores, transportadores, linhas de moldagem) e a rede de TI da fábrica pode ser complexo ( 37 ). Muitas vezes, requer conhecimento especializado que abrange tanto Tecnologia Operacional (TO – o controle físico do processo) quanto Tecnologia da Informação (TI – redes, gerenciamento de dados) ( 38 ). Garantir a compatibilidade entre sistemas de diferentes fornecedores também pode ser um desafio.
Gestão e especialização em dados: Os sistemas habilitados para IIoT geram grandes volumes de dados. O armazenamento, gerenciamento, análise e interpretação eficazes desses dados exigem infraestrutura adequada e pessoal qualificado (analistas de dados, engenheiros de processos familiarizados com ferramentas de dados) ( 37 ). As fundições podem precisar investir em treinamento ou depender de serviços de suporte de fornecedores ou plataformas de IA para extrair insights significativos dos dados ( 37 ). Superar a potencial lacuna de habilidades em análise de dados na força de trabalho existente é um desafio comum ( 53 ).
Inércia do Processo e Gestão da Mudança: A implementação bem-sucedida dessas tecnologias exige mais do que apenas a instalação de hardware e software. Envolve a adaptação dos fluxos de trabalho operacionais, o treinamento da equipe para usar as novas ferramentas e confiar nos dados, e o fomento de uma cultura que abrace a tomada de decisões baseada em dados ( 38 ). Superar a resistência à mudança e garantir o apoio da gestão são cruciais para a obtenção de todos os benefícios ( 38 ). Apesar da sofisticação da automação e da IA, os fatores humanos continuam sendo críticos. Manutenção adequada, verificações de calibração, compreensão das saídas do sistema, solução de problemas eficaz por técnicos, treinamento abrangente dos operadores e o comprometimento da gestão em agir com base em recomendações orientadas por dados são essenciais para o sucesso sustentado ( 9 ). A implantação de tecnologia é um desafio sociotécnico, e negligenciar os aspectos humanos e organizacionais pode comprometer os ganhos potenciais.
6.3. Estudos de Caso Ilustrativos
Diversas fundições implementaram com sucesso sistemas avançados de controle de areia verde, demonstrando benefícios tangíveis:
Controladores Online Avançados: Fundições que utilizam controladores online avançados relatam consistentemente obter um controle mais preciso sobre a compactabilidade e a umidade, levando à redução de defeitos relacionados à areia e a uma qualidade de fundição mais consistente ( 10 ). As implementações demonstraram maior consistência, menor consumo de aglomerante, melhor acabamento da fundição e auxílio no diagnóstico de manutenção ( 15 ).
Plataformas IIoT com Otimização por IA: Fundições que adotam plataformas IIoT integradas combinadas com software de otimização baseado em IA relataram reduções significativas nas taxas de refugo, às vezes superiores a 50% em poucos meses, seguindo ajustes de processo prescritos por IA. Esses sistemas analisam dados de toda a linha de produção para identificar parâmetros operacionais ideais ( 39 ). Grupos de fundições com várias unidades estão aproveitando essas plataformas para monitorar KPIs, suprir lacunas de habilidades e impulsionar melhorias de qualidade em todas as instalações ( 53 ).
Linhas de Moldagem Modernas e Recuperação: As atualizações de fundições que incorporam linhas de moldagem automatizadas modernas integradas com a tecnologia da Indústria 4.0 impulsionaram ganhos operacionais significativos ( 37 ). Testadores automatizados portáteis/em linha oferecem capacidades de teste rápido de múltiplas propriedades e podem interagir com controles de moinho ( 35 ). Investimentos em plantas de recuperação térmica de alta capacidade com lavagem e despoeiramento avançados mostraram melhorias significativas nas características da areia recuperada, levando a benefícios projetados, como melhor acabamento da superfície de fundição e redução do consumo de aditivos/resina (por exemplo, redução de 20% de bentonita, redução de 20-25% de resina de núcleo) ( 29 ).
Estratégias e sensores de controle alternativos: Um estudo envolvendo quatro fundições de ferro demonstrou que a mudança do controle convencional de mistura por tempo (MTT) para uma estratégia de potência estável por mistura por energia (MTESP) eliminou a mistura excessiva, reduziu os tempos médios de mistura em até 75% (média de 30%), aumentou a produção do misturador e potencialmente economizou energia, tudo isso mantendo ou melhorando a consistência das propriedades da areia ( 24 ). Um estudo de caso detalhou a implementação bem-sucedida de um analisador óptico de umidade NIR sobre uma correia de areia em uma fundição de metais não ferrosos, alcançando excelente correlação (R² = 0,99953) com testes de laboratório e fornecendo controle de umidade eficaz como uma alternativa econômica ( 46 ). Sistemas integrados de resfriamento e controle de feedback baseados em sondas de temperatura e umidade demonstraram reduções nas adições de água e nos tempos do ciclo de mistura ( 17 ).
Metodologias de melhoria de processos: Projetos Six Sigma DMAIC também foram aplicados com sucesso a processos de areia verde, identificando as causas raiz dos defeitos e implementando controles para reduzir as taxas de rejeição (por exemplo, de 6,94% para 4,69%) e melhorar os níveis sigma do processo ( 13 ). A mitigação de defeitos específicos (por exemplo, porosidade da superfície) e a otimização do processo (por exemplo, aplicação do alimentador) em areia verde também foram temas de estudos de caso focados ( 67 ).
Tabela 4: Resumo das implementações/estudos de caso do sistema avançado de controle de areia verde
Estudo de Caso/Tipo de Fundição | Tecnologia implementada | Principais objetivos/desafios abordados | Benefícios/Resultados Relatados (Quantificados sempre que possível) |
Grupo de Fundição Multissítios | Plataforma IIoT (migrando para a otimização por IA) | Repor o conhecimento perdido, colmatar a lacuna de competências, monitorizar dados/KPIs em tempo real, reduzir a variabilidade e reduzir o desperdício. | Conexão rápida, painéis de controle intuitivos e redução precoce de desperdício observada. Objetivo: usar dados/IA para alta qualidade a um custo menor. |
Fundição Europeia | Plataforma IIoT com otimização por IA | Reduzir as taxas de refugo. | Foi relatada uma redução de 39% e 45% no desperdício em produtos específicos. |
Fundição de Ferro | Plataforma IIoT com otimização por IA | Reduzir as taxas de refugo. | Redução de 50% no desperdício em 3 meses; economia superior a US$ 100 mil por mês; estabilização em baixos níveis de desperdício. |
Fundição Turca | Usina de recuperação térmica de alta capacidade com lavagem/despoeiramento avançado | Substituir depuradores antigos, aumentar a capacidade de recuperação, melhorar a qualidade da areia recuperada, reduzir o uso de aglomerante/areia nova. | Melhoria das características da areia (arredondamento, distribuição); Projeções: melhoria do acabamento superficial, redução de 20% na bentonita, redução de 20-25% na resina do núcleo, redução no uso de areia/pó de carvão novos. |
Fundição de metais não ferrosos | Linha de moldagem automatizada moderna + plataforma IIoT | Modernizar sistemas obsoletos, melhorar as operações por meio de dados. | Foram relatados ganhos operacionais significativos. |
Estudo sobre 4 fundições de ferro | Estratégia de Controle de Potência Estável Mull-to-Energy (MTESP) | Substitua o método Mull-to-Time (MTT), elimine a necessidade de ponderação excessiva, melhore a consistência e aumente a produtividade. | Redução média do tempo de moagem em até 75% (média de 30%); aumento da produção de moagem; manutenção/melhoria da consistência das propriedades da areia; potencial de economia de energia. |
Sistema automatizado de controle de areia - Caso | Sistema automatizado de controle de areia (computador supervisor, CLP, sensores: moldabilidade, temperatura) | Automatizar o controle, estabilizar as propriedades, reduzir os testes, melhorar o acabamento. | Compactabilidade/ligação consistentes; alto GCS (Grau de Compacidade Geral); consumo reduzido de aglomerante; melhoria significativa no acabamento da peça fundida; diagnósticos de manutenção aprimorados. |
Fundição de latão/alumínio | Analisador Óptico de Umidade NIR | Substitua os sistemas antigos de controle de umidade de forma econômica; controle a umidade apesar das flutuações na quantidade de areia retornada. | Excelente correlação (R²=0,99953) com testes de laboratório; controle de umidade eficaz alcançado. |
Aplicação Seis Sigma | Metodologia DMAIC | Reduzir defeitos de fundição no processo de areia verde. | Redução da taxa de defeitos de 6,94% para 4,69%; melhoria do nível Sigma de 3,49 para 3,65. |
Gabinete com sistema integrado de refrigeração e controle | Resfriador de areia, pré-misturador, sondas de temperatura/umidade, CLP com algoritmo PID/autoaprendizagem | Resfrie a areia de retorno, otimize a dosagem de água/aditivos e reduza o tempo de mistura. | Redução na adição de água (por exemplo, de 40-65L para 20-30L); redução no tempo total do ciclo de mistura; potencial economia de aditivos (12-16%) relatada. |
7. Conclusão e Perspectivas Futuras
O controle eficaz das propriedades da areia verde é inegavelmente crucial para o sucesso das operações de fundição de metais, influenciando diretamente a qualidade da peça fundida, a eficiência no uso de recursos e a produtividade geral da fundição. Embora os métodos tradicionais de testes laboratoriais offline forneçam dados de referência valiosos, seus atrasos inerentes e frequência limitada os tornam insuficientes para gerenciar a natureza dinâmica dos modernos sistemas de areia verde de alto volume.
A transição para o monitoramento online em tempo real e o controle automatizado representa um significativo avanço tecnológico. Ao utilizar sensores — que medem parâmetros-chave como compactabilidade, umidade, temperatura e resistência diretamente no fluxo do processo — e integrá-los a sofisticados circuitos de controle de feedback baseados em CLP (Controlador Lógico Programável), as fundições podem alcançar níveis de consistência sem precedentes em sua areia de moldagem. Esses sistemas permitem ajustes proativos na adição de água e aditivos, compensando flutuações na areia de retorno e mantendo as propriedades dentro de faixas-alvo rigorosas. Os benefícios comprovados são substanciais, incluindo reduções significativas em defeitos de fundição relacionados à areia e taxas de refugo, consumo otimizado de água e matérias-primas, aumento da produtividade por meio de maior tempo de atividade e velocidades de moldagem, e menor dependência de intervenção manual.
O estado da arte atual vai além da automação básica, abrangendo os princípios da Indústria 4.0 e a Inteligência Artificial. As plataformas IIoT permitem conectividade perfeita, registro centralizado de dados e ferramentas de visualização poderosas, proporcionando visibilidade abrangente do processo. Técnicas de IA e ML estão sendo implementadas para analisar essa riqueza de dados, possibilitando a modelagem preditiva das propriedades da areia, o diagnóstico inteligente das causas de defeitos e a otimização prescritiva de estratégias de controle, muitas vezes levando a melhorias ainda mais significativas na qualidade e na eficiência, como evidenciado por estudos de caso recentes.
Olhando para o futuro, várias tendências provavelmente moldarão a gestão de areias verdes:
Avanços em sensores: Espera-se um desenvolvimento contínuo na tecnologia de sensores, visando sensores mais robustos, precisos, de menor manutenção e potencialmente mais baratos. Sensores multiparamétricos capazes de medir diversas propriedades-chave simultaneamente provavelmente se tornarão mais comuns.
Fusão de sensores: A aplicação de técnicas de fusão de sensores, provavelmente impulsionadas por IA, crescerá, combinando dados de diversos tipos de sensores para criar uma compreensão mais confiável e abrangente do complexo estado da areia verde, superando as limitações de sensores individuais.
Sofisticação da IA: Os modelos de IA/ML se tornarão mais sofisticados, caminhando em direção a ciclos de otimização totalmente autônomos, adaptando estratégias de controle em tempo real com base em resultados previstos e na dinâmica de processos aprendida.
Integração holística: As plataformas digitais integrarão cada vez mais dados e controle em toda a cadeia de valor da fundição — desde a inspeção da matéria-prima recebida, passando pela preparação da areia e moldagem, até a fusão, vazamento, desmoldagem, acabamento e inspeção final da peça fundida — possibilitando uma verdadeira otimização de processo de ponta a ponta.
Foco na Sustentabilidade: As pressões ambientais e os custos dos recursos continuarão a impulsionar a inovação em áreas como o processamento energeticamente eficiente, técnicas avançadas de recuperação de areia ( 25 ) e a utilização de aditivos ecológicos e de baixa emissão ( 5 ), com os sistemas de controlo a desempenharem um papel fundamental na otimização destas práticas sustentáveis.
Em conclusão, a adoção de testes online avançados, controle automatizado e tecnologias de otimização baseadas em dados está se tornando rapidamente não apenas vantajosa, mas essencial para fundições em areia verde que buscam prosperar em um mercado global competitivo. O domínio dessas tecnologias permite que as fundições alcancem a qualidade consistente, a alta eficiência e a utilização otimizada de recursos necessárias para o sucesso sustentável na era da Indústria 4.0.
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