Chez Eramet, nous considérons la transformation digitale comme un levier pour créer des opérations minières et métallurgiques plus sûres, plus efficaces et plus durables. En combinant des analyses avancées, l’IA, l’automatisation et notre expertise, nous envisageons de construire la prochaine génération de performances industrielles.

Nous recherchons des innovations de rupture telles que la maintenance prédictive holistique, l’optimisation des procédés de pyrométallurgie basée sur l’IA, et les systèmes autonomes ou robotiques conçus pour éloigner les personnes des environnements dangereux. Ces solutions intelligentes nous aident à réduire les temps d’arrêt, à améliorer la fiabilité des actifs, à renforcer l’efficacité énergétique et à créer des systèmes de production plus résilients.

L’innovation digitale ne concerne pas seulement la technologie. Il s’agit d’autonomiser nos équipes avec des informations exploitables et de transformer notre manière de travailler, d’opérer et de collaborer tout au long de la chaîne de valeur.

Optimisation des procédés de pyrométallurgie basée sur l’IA

Les fours jouent un rôle essentiel dans le traitement des minerais, et leurs performances ont un impact direct sur la consommation d’énergie, le débit et la qualité des produits. Eramet, dans ses usines d’affinage, dispose de fours ouverts et fermés. Grâce aux données opérationnelles, nos métallurgistes peuvent collecter les paramètres de nos procédés, offrant une base solide pour des solutions intégrant l’IA.

Eramet s’est impliqué dès les premières étapes dans l’exploration de l’intelligence artificielle pour rendre les opérations des fours plus intelligentes. Nos algorithmes développés en interne recommandent des ajustements pour maintenir la stabilité du procédé et améliorer l’efficacité opérationnelle.

Avec l’avènement de nouveaux modèles et outils d’IA, nous cherchons maintenant à étendre et améliorer ces efforts en explorant des solutions d’IA rentables, évolutives et adaptatives qui peuvent soutenir la surveillance en temps réel, la prédiction et l’optimisation des procédés pyrométallurgiques sur différents sites et types de fours.

Domaines d’intérêt clés

  • Soutenir les métallurgistes et les opérateurs avec des informations exploitables et des outils d’aide à la décision.
  • Prédire les anomalies ou les pannes avant qu’elles ne se produisent, permettant une maintenance proactive et réduisant les temps d’arrêt.
  • Recommander des ajustements de procédé en temps réel pour optimiser l’utilisation de l’énergie, le débit et la qualité des produits.
  • La solution doit être évolutive et de préférence TRL 8 ou supérieur.

Solutions hors périmètre

  • Se concentrer uniquement sur la visualisation de données de base sans capacités prédictives ou prescriptives.
  • Nécessité de remplacement complet des infrastructures ou systèmes de contrôle existants.
  • Plateformes d’IA génériques sans pertinence prouvée en métalllurgie.
  • Modèles sans transparence ou explicabilité pour les ingénieurs procédé.
  • Absence de modèle évolutif et rentable.
  • Solutions purement théoriques qui n’ont pas encore été validées à petite échelle ou démontrées dans une application adjacente.

Remarque : Veuillez inclure une explication non confidentielle de votre solution lors de la soumission.