Os dados sociométricos podem interromper a cadeia de valor tradicional e revolucionar a indústria de mineração

Apr 22, 2023

T indústria de mineração está evoluindo rapidamente à medida que as minas adotam a Quarta Revolução Industrial (4IR) com equipamentos e automação cada vez mais sofisticados. A 'mina conectada' tornou-se uma realidade, impulsionando o aumento da produção, melhorando a segurança, otimizando a utilização do equipamento e muito mais. No entanto, paralelamente a essa revolução tecnológica, também estamos vendo a liderança e a competência dos funcionários lutando para acompanhar. Pessoas, liderança e comportamento humano não estão sendo integrados com as tecnologias 4IR, o que pode causar inúmeros desafios. Sensores sociométricos com recursos de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) podem ajudar a enfrentar esse desafio, interromper a cadeia de valor tradicional e melhorar construtivamente a cultura, o comportamento e a liderança nas minas.

Da maquinaria pesada e do trabalho em escala, a indústria de mineração evoluiu para a produção contínua e autônoma, com maior ênfase em eletrificação, energias renováveis ​​e redução de emissões. A segurança continua sendo uma prioridade e, com as tecnologias 4IR que oferecem maior automação e autonomia, as pessoas podem ser afastadas do carvão e longe do perigo.

No entanto, apesar dos avanços tecnológicos, as minas ainda dependem fortemente do componente humano. Como resultado, o comportamento humano e a liderança abaixo do ideal têm um impacto negativo significativo na produção, utilização de equipamentos, segurança e meio ambiente. Pessoas e liderança são obstáculos no caminho para alavancar a tecnologia e alcançar maior produção, melhor utilização de equipamentos e melhor segurança. As organizações de mineração precisam observar o comportamento humano e as soluções de liderança que complementarão a tecnologia, melhorarão o desempenho das pessoas e da liderança e melhorarão as métricas que importam em todos os níveis.

Sensores sociométricos medem coisas como contato visual, tom de voz, orientação corporal e proximidade com outras pessoas, todos os quais podem ser analisados ​​e usados ​​para agregar valor. Isso é feito por meio da coleta de dados que podem ser usados ​​para apoiar a liderança na melhoria da produção, utilização de equipamentos e segurança. Por meio do aprendizado de máquina, esses dados podem ser usados ​​para prever qual comportamento contribui para resultados específicos.

Por exemplo, certos dados sociométricos podem sugerir que um acidente é iminente. Isso pode funcionar como um aviso para desligar o equipamento ou avisar os funcionários. Os dados sociométricos também podem ser usados ​​para avaliar objetivamente diferentes estilos de liderança e aprendizado e medir o desempenho em relação aos KPIs, com dados como evidência para ajudar a impulsionar a mudança de comportamento. Essas informações também podem ser combinadas com outros dados de dispositivos vestíveis, como frequência cardíaca, frequência respiratória, níveis de pulso de oxigênio e muito mais, para oferecer valor aprimorado.

Um impacto positivo na eficiência e liderança humana pode ser extremamente benéfico, mas o comportamento humano é normalmente difícil de medir e monitorar objetivamente. A tecnologia de sensores sociométricos pode efetivamente enfrentar esse desafio e ajudar as minas a preencher a lacuna entre os avanços das máquinas e o desempenho humano, dando às organizações de mineração a capacidade de medir e monitorar métricas em torno da inteligência social e emocional, bem como métricas tradicionais de liderança e engajamento.

A saída do sensor das máquinas e do ambiente, juntamente com os sensores sociométricos, pode ser integrada para criar uma imagem completa do que está acontecendo a qualquer momento em uma mina, com feedback ao vivo e ML para transformar radicalmente todos os elementos da mina conectada. Ao mapear a liderança e as interações pessoais com dados reais, as organizações de mineração poderão entender qual comportamento produz determinados resultados e ajustar comportamentos e estilos de liderança em tempo real.

Ao integrar tecnologias disruptivas, como tecnologia de automação de mineração, tecnologia de energia renovável e tecnologia de sensores sociométricos na mina e no projeto de processos de maneira inovadora, é possível alcançar avanços radicais na melhoria do desempenho.