IA e Programação por Restrições na Sequência de Lavra

A maior parte das minas perde dinheiro — e tempo — não por falta de equipamento, mas por decisões diárias de sequenciamento e alocação tomadas com pouca capacidade de “enxergar” as consequências ao longo de semanas. Em operações de lavra em tiras (strip mining), onde o depósito é tabular e raso, esse efeito fica ainda mais nítido: uma sequência mal montada aumenta retrabalhos, deslocamentos, espera de equipamentos e, no fim, eleva custo e emissões.

Um artigo publicado em 2025 no Journal of Sustainable Mining traz um exemplo concreto e moderno: um modelo de sequenciamento de lavra em duas etapas, com alocação de uma frota heterogênea de escavadeiras, resolvido via Programação por Restrições (Constraint Programming) em uma operação de bauxita. O resultado chama atenção por dois números bem objetivos: 94,80% de otimalidade em 639 segundos na primeira etapa e uma segunda etapa que chega ao ótimo em 9 segundos, mantendo 94,87% do valor da função objetivo da etapa anterior.

Este texto faz parte da série “IA na Mineração e Recursos Naturais” e vai além do paper: vou traduzir o que isso significa na prática, por que Programação por Restrições funciona tão bem nesse tipo de problema e como você pode aplicar a lógica na sua operação (mesmo sem virar uma “mina 100% autônoma”).

Por que o sequenciamento de lavra em tiras é um problema “de IA”

A resposta direta: porque é um problema de decisão combinatória sob muitas regras, e humanos (e planilhas) não conseguem avaliar todas as combinações com qualidade e rapidez.

Em depósitos sedimentares como a bauxita — geralmente tabulares e sub-horizontais, com camadas bem definidas e grandes extensões — a lavra em tiras tende a reduzir necessidade de frota de caminhões e custos de disposição de estéril. Esse desenho operacional também reduz a pegada de carbono associada à escavação e ao transporte, como destaca o artigo.

Só que há um “porém”: o ganho de produtividade e sustentabilidade depende de acertar a sequência. Na prática, o time precisa decidir, período a período:

• Quais painéis/áreas lavrar primeiro (e em qual ritmo)
• Como garantir qualidade/teor dentro de metas de blend (quando aplicável)
• Como respeitar precedências geotécnicas (não dá pra abrir o que está “preso” por outra frente)
• Como alocar escavadeiras diferentes (capacidade, alcance, disponibilidade, restrições de mobilização)
• Como reduzir deslocamentos e tempos mortos

Esse conjunto é o tipo de problema em que a IA aplicada à otimização brilha. Não é “IA generativa”; é IA para planejamento, com algoritmos que escolhem a melhor combinação possível sob restrições reais.

Programação por Restrições (Constraint Programming) na mineração

A resposta direta: Programação por Restrições é uma abordagem de otimização que busca soluções viáveis e boas explorando o espaço de decisões a partir de regras (restrições), e não só por cálculo contínuo.

O que é (sem academicismo)

Pense em um quadro de regras do tipo:

• “Se eu lavrar o Painel B, então o Painel A precisa ter sido lavrado antes.”
• “A Escavadeira 1 não pode operar em duas frentes no mesmo turno.”
• “Só posso lavrar X blocos por período por limite de produção.”
• “A área precisa estar disponível (liberação ambiental/infraestrutura) antes de iniciar.”

A Programação por Restrições tenta montar um plano que respeite tudo isso e ainda otimize um objetivo (por exemplo: maximizar valor econômico, minimizar custo, reduzir movimentação, minimizar ociosidade, etc.).

Por que ela combina com strip mining

Em strip mining, a operação costuma ter:

• Muitas unidades repetidas (tiras/painéis) com precedências claras
• Restrições discretas (ou faz ou não faz; aloca ou não aloca)
• Frota com diferenças reais (heterogeneidade) e regras de alocação

A Programação por Restrições é forte nesse cenário porque trata muito bem variáveis inteiras e lógicas, e consegue encontrar bons planos em tempos aceitáveis.

Uma frase que eu gosto para esse contexto: otimização em mineração não falha por falta de matemática; falha por falta de aderência ao “chão de mina”. A vantagem do CP é modelar regras operacionais com naturalidade.

O que o modelo em duas etapas resolve (e por que isso é inteligente)

A resposta direta: separar em duas etapas permite ganhar escala e realismo sem travar o tempo computacional.

O artigo apresenta um modelo matemático (baseado em formulação inteira) para resolver o sequenciamento e a alocação de escavadeiras. O detalhe prático é a escolha de uma abordagem em duas etapas:

Etapa 1: visão macro para chegar rápido perto do ideal

A primeira etapa trabalha com uma granularidade maior (por exemplo, painéis). Ela busca uma solução quase ótima: 94,80% de otimalidade em 639 segundos.

Em planejamento, isso é um ótimo negócio. Nem sempre vale “pagar” horas de processamento para ganhar frações pequenas de melhoria, principalmente quando o ambiente muda (chuva, manutenção, restrições de acesso, prioridade comercial etc.).

Etapa 2: refino com realismo operacional

Na segunda etapa, o modelo refina (por exemplo, tiras/strips), buscando um plano mais operacional. Aqui, o resultado foi ótimo em 9 segundos, com 94,87% do valor objetivo da etapa 1.

Esse desenho aponta uma lição que dá para reaproveitar em várias minas:

• Use um otimizador para decidir “onde e quando” em alto nível
• Depois refine para “como executar” no nível que importa para a equipe de curto prazo

Isso ajuda a evitar um erro comum: tentar resolver tudo com o máximo detalhe desde o início, criando um monstro computacional que ninguém consegue rodar com frequência.

Onde entram eficiência e sustentabilidade (sem discurso vazio)

A resposta direta: sequenciar melhor e alocar escavadeiras com menos ociosidade reduz custo e, quase sempre, reduz emissões por tonelada.

O próprio artigo conecta strip mining à redução de frota de transporte e custos de disposição de estéril — o que costuma significar menos combustível e menos emissões. Mas a ponte para sustentabilidade fica mais robusta quando você mede efeitos operacionais.

Na prática, um sequenciamento otimizado via IA pode gerar ganhos como:

• Menos deslocamentos improdutivos de escavadeiras (tempo + diesel + desgaste)
• Menos filas/espera em frentes críticas
• Menos retrabalho por abertura de frentes “erradas”
• Menor necessidade de caminhões quando a lavra em tiras é bem coordenada
• Mais estabilidade de produção (menos picos e vales), o que reduz ineficiências energéticas

Se você já tem inventário de emissões (escopo 1) ou metas de descarbonização, dá para transformar o plano em indicadores objetivos:

1. Litros de diesel por tonelada movimentada
2. Horas ociosas de equipamento por semana
3. Distância média de deslocamento de equipamento de carga
4. Toneladas reprogramadas por quebra de precedência/indisponibilidade

O ponto aqui é tomar uma posição: sustentabilidade operacional nasce de restrições bem modeladas e decisões repetíveis, não de apresentações bonitas.

Como aplicar Programação por Restrições na sua operação (passo a passo)

A resposta direta: comece pequeno, modele as regras que mais doem e rode o otimizador como um “copiloto” do planejamento.

1) Escolha um escopo que caiba em 4 a 8 semanas

Para piloto, eu prefiro curto prazo porque você valida com o time rapidamente. Exemplo de escopo:

• 20 a 80 unidades (tiras/painéis)
• 2 a 6 escavadeiras
• Horizonte de 4 a 8 semanas, com períodos diários ou por turno

2) Liste restrições “não negociáveis” e “preferências”

Separar as duas evita que o modelo fique impossível.

• Não negociáveis: precedência geotécnica, limites de produção, janelas de acesso, manutenção obrigatória.
• Preferências (viram penalidades): reduzir mudança de frente, balancear horas por equipamento, priorizar áreas com menor risco de parada.

3) Defina um objetivo que a operação respeite

Se você otimizar algo que ninguém compra, o projeto morre. Objetivos típicos:

• Minimizar custo operacional total
• Maximizar toneladas de minério útil com limites de estéril
• Minimizar ociosidade e deslocamentos
• Cumprir meta de produção com menor frota

4) Prepare dados mínimos (e aceite imperfeições)

Você não precisa de um “data lake” perfeito. Para começar:

• Mapa de unidades (tiras/painéis) e precedências
• Produtividade estimada por escavadeira em cada tipo de material
• Calendário de disponibilidade (manutenção e restrições)
• Regras de movimentação (tempo de mobilização entre frentes)

5) Rode em modo recomendação e compare com o plano humano

O jeito mais rápido de ganhar adesão é colocar lado a lado:

• Plano atual (manual)
• Plano otimizado (CP)

E comparar 3 ou 4 métricas simples (custo, ociosidade, deslocamento, atendimento de produção). Quando a diferença aparece no número, a discussão fica objetiva.

Perguntas que sempre aparecem (e respostas diretas)

“Isso substitui o engenheiro de planejamento?”

Não. Substitui tarefas repetitivas de combinação e checagem de restrições. O engenheiro vira o dono das regras, dos cenários e da validação. Esse é o upgrade certo.

“CP é melhor que Programação Linear Inteira (MILP)?”

Depende do problema, mas em sequenciamento com muitas regras lógicas, CP costuma ser mais flexível. Em problemas dominados por custos lineares e estrutura bem comportada, MILP pode ser excelente. O valor real está em escolher o que resolve no tempo que a operação precisa.

“Dá para integrar com manutenção preditiva e despacho?”

Sim — e aí a IA fica mais interessante. Um caminho comum:

• Previsão de falha → ajusta disponibilidade do equipamento
• Otimizador (CP) → replaneja sequência e alocação
• Execução/dispatch → acompanha aderência e realimenta o modelo

Próximos passos para quem quer gerar leads com esse tema

Se você trabalha com mineração de bauxita (ou qualquer depósito tabular) e sente que o plano “quebra” toda semana, vale atacar o problema de forma pragmática: um modelo em duas etapas (macro + refino) e Programação por Restrições para tratar regras reais de mina.

Na série “IA na Mineração e Recursos Naturais”, a mensagem é simples: IA não é só sensoriamento e visão computacional. Otimização é onde a IA paga a conta, porque transforma restrições em decisão operacional, repetida todos os dias.

Se você tivesse que escolher apenas uma regra para automatizar no seu sequenciamento — a que mais evita retrabalho e deslocamento — qual seria?