Nos processos industriais, produtos são formados e refinados por meio de transformações físicas, químicas e biológicas – conhecidas como fenômenos de transporte e reações. Operações unitárias como evaporação, cristalização, destilação, filtração, secagem, entre outras, são empregadas para modificar a composição, o estado físico ou a pureza de materiais. Para que essas operações ocorram de forma eficiente, é necessário que as variáveis de processo (como temperatura, pressão, vazão, concentração, pH, etc.) estejam dentro de faixas específicas e sejam controladas em tempo real.
A execução adequada dessas operações depende de um suprimento contínuo e proporcional de matéria-prima e insumos auxiliares, como energia térmica, energia elétrica, água, reagentes, entre outros. Esses insumos precisam ser fornecidos de maneira sincronizada ao ritmo da reação ou da operação unitária, para que o estado estacionário (ou transiente, quando intencional) seja mantido nas condições de maior eficiência possível.
No entanto, para realizar esse controle de forma precisa e responsiva, é essencial compreender profundamente o funcionamento do processo – o que envolve conhecimentos das áreas de termodinâmica, cinética química, balanços de massa e energia, mecânica dos fluidos, fenômenos de transferência de calor e massa. E a partir disso, vem a pergunta: qual é a importância dos cálculos de processo para a otimização industrial?
A otimização em tempo real da produção industrial requer o conhecimento do grau de conversão, da eficiência termodinâmica, da razão de transferência de calor e massa, e de diversos outros indicadores que só podem ser obtidos por meio de cálculos rigorosos. Ferramentas como simulação computacional, digital twins e sistemas de controle avançado (como APC – Advanced Process Control ou MPC – Model Predictive Control) são utilizadas para tornar isso viável na prática, além de habilidades em modelagem matemática, estatística e controle de processos.
Se os modelos utilizados forem simplistas, mal calibrados ou baseados em premissas erradas, os resultados obtidos podem distorcer completamente a realidade do processo. Isso leva a uma tomada de decisão equivocada, causando perda de eficiência, aumento de custos operacionais e desvios de qualidade.
Portanto, a chave para uma produção ótima e sustentável está no domínio técnico das variáveis de processo, no uso de modelos matemáticos confiáveis e na capacidade de interpretar os dados em tempo real para realizar ajustes eficazes no sistema. Só assim é possível alcançar controle robusto, eficiência energética, melhoria contínua e vantagem competitiva em ambientes industriais complexos.