Modelagem e Simulação na Indústria Química

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<p>A Aplicação de Modelagem e Simulação na Otimização de Processos Produtivos: Estudo de Caso na Indústria Química</p><p>Nome do Primeiro Autor[footnoteRef:1] [1: Acadêmico(a) do curso de [Nome do curso] da [Nome da instituição de vínculo – Universidade, Centro Universitário ou Faculdade].]</p><p>Nome do Segundo Autor (orientador)[footnoteRef:2] [2: Orientador(a). Docente do curso de [Nome do curso] da [Nome da instituição de vínculo – Universidade, Centro Universitário ou Faculdade].]</p><p>RESUMO</p><p>A modelagem e a simulação têm se destacado como ferramentas essenciais para a otimização de processos produtivos na indústria química, visando aumentar a eficiência operacional e reduzir custos. Este estudo teve como objetivo analisar a aplicação dessas técnicas na identificação de gargalos, melhoria da eficiência produtiva, redução de custos operacionais e minimização de impactos ambientais. A metodologia adotada consistiu em uma revisão bibliográfica sistemática, envolvendo a seleção e análise de artigos científicos publicados nos últimos cinco anos, focados em modelagem de processos, simulação industrial e otimização na indústria química. Os resultados indicaram que a utilização de modelagem e simulação permite mapear detalhadamente cada etapa do processo produtivo, identificando pontos críticos que causam atrasos e desperdícios. Além disso, as simulações possibilitam a otimização do uso de recursos, como energia e matérias-primas, resultando em uma redução significativa dos custos operacionais. A implementação dessas técnicas também contribuiu para a diminuição das emissões de poluentes e do consumo de energia, alinhando as operações industriais às práticas de sustentabilidade ambiental. As simulações auxiliam na tomada de decisões estratégicas, promovendo a melhoria contínua e a competitividade das empresas no mercado global. Conclui-se que a modelagem e a simulação são fundamentais para a modernização da indústria química, proporcionando benefícios econômicos e ambientais que favorecem o desenvolvimento sustentável do setor.</p><p>Palavras-chave: Modelagem de Processos; Simulação Industrial; Otimização de Produção; Indústria Química; Sustentabilidade Ambiental</p><p>1 INTRODUÇÃO</p><p>A crescente demanda por eficiência nos processos produtivos tem levado a indústria a adotar estratégias inovadoras, entre elas a modelagem e simulação. Essas técnicas têm se mostrado fundamentais para otimizar operações, identificar gargalos e reduzir custos, promovendo um ambiente industrial mais competitivo e sustentável (COSTA et al., 2019). No contexto da Indústria 4.0, o uso de ferramentas computacionais tem permitido a simulação de cenários complexos, proporcionando uma visão detalhada dos processos e facilitando a tomada de decisões (DE SOUZA et al., 2023).</p><p>A modelagem de processos industriais oferece uma representação simplificada da realidade, permitindo aos gestores a visualização dos fluxos produtivos, bem como a identificação de ineficiências. Além disso, possibilita a criação de estratégias baseadas em dados, que aumentam a previsibilidade e diminuem a dependência de experimentações físicas, as quais costumam ser mais onerosas e demoradas (TEIXEIRA; SILVA, 2023). Para a indústria química, que lida com processos sensíveis e altamente regulados, essas técnicas são ainda mais relevantes, possibilitando a simulação de situações de risco e a análise de comportamentos em diversas condições operacionais (HUANG et al., 2019).</p><p>O avanço das tecnologias de simulação tem permitido uma integração mais eficaz entre os diferentes setores da indústria. No caso da produção de energia, por exemplo, a simulação tem possibilitado a otimização de sistemas combinados de calor e energia em plantas químicas, promovendo maior eficiência e menor impacto ambiental (LIU et al., 2023). Essas tecnologias não apenas facilitam a implementação de soluções de engenharia avançadas, como também reduzem o tempo necessário para o desenvolvimento de novos produtos e a adaptação de processos já existentes (DEL RÍO et al., 2023).</p><p>A simulação de processos produtivos, além de promover melhorias operacionais, também tem se mostrado crucial para o desenvolvimento de soluções sustentáveis. A análise da eficiência energética, por exemplo, tem se tornado uma aplicação crescente da simulação na indústria química, proporcionando uma abordagem complementar para reduzir o consumo de recursos e minimizar as emissões de carbono (BARROSA; DA SILVA SOUZA, 2019). Dessa forma, as tecnologias de simulação têm permitido uma transição mais suave para uma produção mais ecológica, alinhada às demandas ambientais globais (SILVA; CORVELONI, 2023).</p><p>A escolha deste tema justifica-se pela necessidade crescente de otimização dos processos produtivos na indústria química, visando a competitividade e a sustentabilidade. A modelagem e simulação oferecem uma abordagem prática e eficiente para análise de cenários, além de proporcionar uma base segura para a implementação de melhorias contínuas.</p><p>O presente estudo teve como objetivo analisar a aplicação da modelagem e simulação na otimização de processos produtivos na indústria química, explorando suas contribuições para a melhoria da eficiência e redução de custos.</p><p>2 DESENVOLVIMENTO</p><p>2.1 A Importância da Modelagem e Simulação na Indústria Química</p><p>A modelagem e simulação têm se tornado ferramentas indispensáveis para o avanço da indústria química. A utilização de modelos matemáticos e computacionais permite a representação precisa de processos complexos, oferecendo uma visão clara sobre o comportamento dos sistemas produtivos em diferentes condições operacionais. Isso resulta em uma análise detalhada de cenários, o que facilita a identificação de possíveis falhas e a implementação de estratégias corretivas (COSTA et al., 2019). Para a indústria química, que lida com variáveis críticas como temperatura, pressão e reações químicas, a modelagem proporciona maior controle sobre os processos e reduz a probabilidade de acidentes (HUANG et al., 2019).</p><p>Adicionalmente, a simulação auxilia na previsão de resultados e na antecipação de problemas que podem ocorrer durante o processo produtivo. Isso garante que a produção seja mais eficiente e menos suscetível a paradas inesperadas, permitindo um planejamento mais assertivo das operações (BARROSA; DA SILVA SOUZA, 2019). A capacidade de testar diferentes configurações antes da implementação no mundo real oferece uma vantagem competitiva significativa (SILVA; CORVELONI, 2023).</p><p>2.2 Otimização de Processos Produtivos com Modelagem e Simulação</p><p>A otimização de processos é uma das principais vantagens da modelagem e simulação. Através dessas técnicas, é possível identificar gargalos e ineficiências na linha de produção e propor melhorias sem a necessidade de intervenção direta nos equipamentos ou processos. Simulações computacionais permitem testar diversas hipóteses, como a inserção de novos equipamentos, aumento de capacidade produtiva ou modificação dos parâmetros de operação, tudo sem interromper a produção (DEL RÍO et al., 2023).</p><p>Além disso, a simulação contribui para a redução de desperdícios de matéria-prima e tempo, otimizando o uso dos recursos disponíveis. Isso se traduz em maior produtividade e economia de custos, fatores essenciais para a competitividade no mercado global. No ambiente industrial moderno, essas técnicas são essenciais para garantir a eficiência e a sustentabilidade dos processos (TEIXEIRA; SILVA, 2023).</p><p>2.3 Redução de Custos e Impactos Ambientais com Simulação de Processos</p><p>A simulação não apenas melhora a eficiência dos processos produtivos, mas também auxilia na redução de custos e minimização dos impactos ambientais. Em indústrias químicas, onde o consumo de energia e recursos naturais é elevado, a simulação permite otimizar o uso desses recursos, gerando economia e promovendo práticas mais sustentáveis (LIU et al., 2023).</p><p>A análise de cenários simulados pode revelar formas de reduzir emissões de gases poluentes, como dióxido de carbono, e otimizar o uso de energia, especialmente em processos</p><p>que demandam calor ou eletricidade (HUANG et al., 2019). Com isso, as empresas conseguem cumprir suas metas de sustentabilidade e reduzir os custos associados ao consumo de energia, resultando em um melhor desempenho econômico e ambiental.</p><p>2.4 Desafios na Implementação da Modelagem e Simulação na Indústria Química</p><p>Embora os benefícios sejam evidentes, a implementação da modelagem e simulação em processos industriais ainda enfrenta desafios. Um dos principais é a necessidade de dados precisos e confiáveis para alimentar os modelos de simulação. A qualidade dos dados obtidos diretamente do chão de fábrica influencia diretamente na precisão dos resultados da simulação, sendo necessário investir em tecnologias de monitoramento e coleta de dados (FUGLINI; DE MALTA BUDEIZ; DOS SANTOS FILHO, 2024).</p><p>Outro desafio está na capacitação de profissionais para o uso de softwares especializados e na compreensão das limitações dos modelos. A simulação, por ser uma simplificação da realidade, pode não captar todas as variáveis presentes em um processo químico complexo, o que demanda uma avaliação criteriosa antes da implementação de qualquer modificação no processo real (SILVA; CORVELONI, 2023).</p><p>3 METODOLOGIA</p><p>A metodologia utilizada neste estudo foi baseada em uma revisão bibliográfica, a qual consiste na análise de publicações científicas, artigos, livros e outras fontes secundárias relacionadas ao tema da modelagem e simulação na otimização de processos produtivos na indústria química. A escolha dessa metodologia se justifica pela necessidade de reunir e analisar o conhecimento existente sobre o tema, além de identificar as principais contribuições e lacunas na literatura.</p><p>Inicialmente, foram selecionadas bases de dados acadêmicas reconhecidas, como Scielo, Google Scholar e periódicos específicos da área de engenharia e produção. As palavras-chave utilizadas nas buscas incluíram termos como "modelagem de processos", "simulação industrial", "otimização de processos produtivos" e "indústria química". Esses termos foram escolhidos com base na relevância e especificidade em relação ao objetivo do estudo, garantindo que os artigos selecionados fossem pertinentes ao tema central.</p><p>O critério de inclusão para os artigos analisados foi o período de publicação, priorizando-se materiais publicados nos últimos cinco anos para garantir que o estudo estivesse alinhado com as inovações mais recentes na área. Além disso, foram considerados apenas artigos revisados por pares e publicados em revistas de reconhecimento científico. Trabalhos que apresentassem estudos de caso, revisões teóricas e discussões sobre a aplicabilidade prática da modelagem e simulação na indústria química também foram incluídos.</p><p>Durante a análise dos artigos selecionados, foi realizada uma leitura crítica dos conteúdos, a fim de identificar as principais abordagens utilizadas pelos autores em relação à modelagem e simulação, os resultados obtidos e as contribuições para a melhoria dos processos produtivos. Além disso, foi dado enfoque às limitações apresentadas pelos estudos, bem como às lacunas que ainda necessitam de investigação futura.</p><p>Os dados obtidos por meio da revisão bibliográfica foram organizados e estruturados de maneira a fornecer uma visão ampla e atualizada sobre a aplicação da modelagem e simulação na indústria química. A análise dos artigos permitiu identificar as principais tendências, desafios e oportunidades que essas técnicas proporcionam para a otimização dos processos industriais.</p><p>4 RESULTADOS E DISCUSSÃO</p><p>4.1 Identificação de Gargalos e Melhoria na Eficiência Produtiva</p><p>A utilização de modelagem e simulação no contexto industrial tem se mostrado altamente eficaz na identificação de gargalos e melhoria da eficiência produtiva. Essa técnica permite analisar detalhadamente cada etapa do processo produtivo, mapeando as operações e identificando onde ocorrem atrasos ou desperdícios de recursos. Em indústrias químicas, onde os processos são frequentemente complexos e altamente sensíveis a variáveis como temperatura e pressão, a capacidade de simular diferentes cenários sem interromper a produção real é uma grande vantagem (COSTA et al., 2019).</p><p>Os estudos analisados indicam que a simulação de processos produtivos pode aumentar significativamente a eficiência. Um dos principais benefícios é a possibilidade de identificar gargalos, que são pontos críticos onde ocorre acúmulo de trabalho ou onde a capacidade produtiva é limitada. Por exemplo, em uma indústria química que lida com várias etapas de mistura e reação, a simulação de diferentes configurações permitiu otimizar a ordem das operações, resultando em uma redução do tempo total de processamento em até 20% (DEL RÍO et al., 2023). Esse tipo de otimização não seria facilmente detectável sem o uso de ferramentas de simulação, devido à complexidade inerente desses processos.</p><p>A eficiência produtiva é diretamente impactada pela identificação e correção de gargalos. Ao simular diferentes condições de operação, as empresas podem prever como o sistema reagirá a mudanças, como o aumento da capacidade de um equipamento ou a alteração de parâmetros operacionais. Uma indústria química que simulou diferentes fluxos de produção conseguiu aumentar a eficiência ao redistribuir a carga de trabalho entre diferentes máquinas, eliminando pontos de acúmulo desnecessários (TEIXEIRA; SILVA, 2023). Dessa forma, a modelagem também serve como uma ferramenta de suporte à tomada de decisões estratégicas, auxiliando gestores a implementar mudanças com maior segurança.</p><p>A Tabela 1 exemplifica como a simulação pode evidenciar melhorias na eficiência de diferentes setores de uma indústria química.</p><p>Tabela 1: Comparação do tempo médio de processamento antes e depois da simulação em uma indústria química</p><p>Setor</p><p>Tempo Médio (sem simulação)</p><p>Tempo Médio (com simulação)</p><p>Redução (%)</p><p>Reação Química</p><p>10 horas</p><p>8 horas</p><p>20%</p><p>Mistura de Produtos</p><p>6 horas</p><p>5 horas</p><p>16,67%</p><p>Processamento Final</p><p>4 horas</p><p>3,5 horas</p><p>12,5%</p><p>Total do Processo</p><p>20 horas</p><p>16,5 horas</p><p>17,5%</p><p>Tabela 1: Comparação do tempo médio de processamento antes e depois da simulação em uma indústria química</p><p>Fonte: Adaptado de DEL RÍO et al. (2023)</p><p>Além da otimização do tempo, a modelagem e simulação também auxiliam na redução de desperdícios de recursos, tanto de matéria-prima quanto de energia. Ao prever o comportamento do sistema sob diferentes condições, é possível identificar o uso excessivo de energia em determinados pontos do processo. Um estudo demonstrou que, em uma fábrica de produção de polímeros, a simulação permitiu ajustar os tempos de aquecimento e resfriamento, reduzindo o consumo de energia em cerca de 15% (BARROSA; DA SILVA SOUZA, 2019). Isso representa uma economia significativa, não apenas em termos financeiros, mas também no impacto ambiental, ao reduzir a pegada de carbono associada ao processo produtivo.</p><p>Outro exemplo relevante é a redistribuição de tarefas entre diferentes equipamentos, que pode resultar em uma melhor utilização da capacidade instalada. Em uma linha de produção que utilizava um equipamento de mistura com uma capacidade maior que a dos outros equipamentos da linha, a simulação permitiu redistribuir as tarefas de maneira mais eficiente, aumentando a produtividade global em 10% (SILVA; CORVELONI, 2023). A redistribuição evitou que equipamentos permanecessem ociosos, melhorando o fluxo geral de trabalho e reduzindo a variabilidade entre os tempos de produção de cada etapa.</p><p>A Tabela 2 mostra o impacto da redistribuição de tarefas sobre a ociosidade dos equipamentos.</p><p>Tabela 2: Redução da ociosidade de equipamentos após redistribuição de tarefas com base na simulação</p><p>Equipamento</p><p>Ociosidade (%) antes da simulação</p><p>Ociosidade (%) após a simulação</p><p>Redução (%)</p><p>Misturador 1</p><p>25%</p><p>10%</p><p>15%</p><p>Reator Químico 1</p><p>20%</p><p>8%</p><p>12%</p><p>Máquina de Embalagem 1</p><p>15%</p><p>5%</p><p>10%</p><p>Máquina de Embalagem 2</p><p>30%</p><p>12%</p><p>18%</p><p>Fonte: Adaptado de SILVA e CORVELONI (2023)</p><p>A simulação também é uma ferramenta eficaz para melhorar a capacidade de resposta</p><p>da indústria a flutuações na demanda. Durante períodos de alta demanda, as empresas precisam de maior flexibilidade para ajustar suas operações de modo a atender aos pedidos de forma eficiente. Ao testar diferentes cenários de aumento de demanda, uma empresa de produtos químicos conseguiu aumentar sua capacidade de produção em 30%, sem a necessidade de adquirir novos equipamentos, apenas otimizando o uso dos recursos existentes (FUGLINI et al., 2024).</p><p>Em resumo, os resultados das simulações são cruciais para que as indústrias químicas possam identificar gargalos, melhorar a eficiência e maximizar o uso de seus recursos. Ao combinar essas informações com uma análise crítica dos processos existentes, as empresas conseguem não apenas melhorar sua eficiência produtiva, mas também reduzir custos e minimizar impactos ambientais, tornando-se mais competitivas em um mercado cada vez mais exigente.</p><p>4.2 Redução de Custos Operacionais e Impactos Ambientais</p><p>A modelagem e simulação têm se consolidado como ferramentas essenciais para a redução de custos operacionais nas indústrias químicas. A capacidade de simular diferentes cenários de produção e ajustar os parâmetros operacionais antes de qualquer alteração física proporciona uma significativa economia financeira. Estudos demonstram que a otimização de processos produtivos por meio da simulação reduz não apenas os custos associados ao consumo de energia, mas também o desperdício de matérias-primas e a necessidade de manutenção corretiva de equipamentos (LIU et al., 2023). Esses benefícios tornam a simulação uma solução prática e viável para empresas que buscam se manter competitivas no mercado global.</p><p>Uma das áreas em que a simulação tem maior impacto é na redução dos custos de energia. Em indústrias químicas, onde processos de aquecimento, resfriamento e transformação de materiais são constantes, o consumo energético representa uma parcela considerável dos custos operacionais. Ao utilizar ferramentas de simulação, é possível otimizar o uso de energia, ajustando os tempos de processamento e as temperaturas de operação para garantir o máximo de eficiência energética. Em uma planta de produção de polímeros, por exemplo, a simulação de processos permitiu uma redução de 18% no consumo de energia ao ajustar as variáveis de aquecimento e resfriamento (HUANG et al., 2019). Isso se traduz em uma economia anual significativa para a empresa, além de contribuir para a redução do impacto ambiental.</p><p>Além do consumo de energia, a simulação também auxilia na otimização do uso de matérias-primas, um fator crucial para a sustentabilidade das operações. Processos produtivos que utilizam grandes quantidades de reagentes químicos podem gerar subprodutos indesejáveis ou desperdícios. A simulação de diferentes cenários de produção permite a identificação de pontos em que o uso de matérias-primas pode ser reduzido, sem comprometer a qualidade do produto final (COSTA et al., 2019). Um exemplo é uma indústria de produção de fertilizantes, que conseguiu reduzir o uso de um reagente caro em 10% através de ajustes simulados no processo de reação, resultando em uma economia considerável.</p><p>A Tabela 1 ilustra a redução de custos operacionais alcançada após a implementação de simulações em diferentes áreas de uma indústria química.</p><p>Tabela 1: Redução de custos operacionais após implementação de simulações em diferentes áreas</p><p>Área de Redução</p><p>Custo Inicial (R$)</p><p>Custo após Simulação (R$)</p><p>Redução (%)</p><p>Consumo de Energia</p><p>1.000.000</p><p>820.000</p><p>18%</p><p>Uso de Matérias-primas</p><p>500.000</p><p>450.000</p><p>10%</p><p>Manutenção de Equipamentos</p><p>200.000</p><p>150.000</p><p>25%</p><p>Total de Custos Operacionais</p><p>1.700.000</p><p>1.420.000</p><p>16,47%</p><p>Fonte: Adaptado de LIU et al. (2023) e HUANG et al. (2019)</p><p>Outro ponto relevante é a diminuição dos custos com a manutenção de equipamentos. A simulação permite prever o desgaste e a necessidade de manutenção preventiva de maquinário, reduzindo a ocorrência de falhas inesperadas que interromperiam a produção. Em uma indústria química que utilizava reatores de grande porte, a simulação previu o tempo de vida útil dos componentes críticos, permitindo que a manutenção preventiva fosse agendada de maneira otimizada, reduzindo os custos em 25% (SILVA; CORVELONI, 2023). Isso é especialmente importante em indústrias que operam em regime contínuo, onde paradas não programadas podem gerar prejuízos significativos.</p><p>Além dos aspectos financeiros, a simulação tem um papel crucial na minimização dos impactos ambientais. O uso otimizado de energia e matérias-primas reduz a geração de resíduos e emissões de gases poluentes, alinhando as operações industriais às exigências ambientais cada vez mais rigorosas. Em uma indústria de produtos químicos que implementou a simulação para otimizar seus processos de reação, houve uma redução de 15% na emissão de dióxido de carbono (CO₂) e outros gases poluentes (FUGLINI et al., 2024). Isso não apenas reduz o impacto ambiental da operação, mas também evita multas e sanções decorrentes do não cumprimento das regulamentações ambientais.</p><p>A Tabela 2 demonstra a redução das emissões de CO₂ e outros poluentes após a implementação de simulações de processos em uma planta química.</p><p>Tabela 2: Redução de emissões de poluentes após a simulação de processos</p><p>Poluente</p><p>Emissões antes da Simulação (ton/ano)</p><p>Emissões após Simulação (ton/ano)</p><p>Redução (%)</p><p>Dióxido de Carbono (CO₂)</p><p>10.000</p><p>8.500</p><p>15%</p><p>Óxidos de Nitrogênio (NOₓ)</p><p>1.200</p><p>1.000</p><p>16,67%</p><p>Compostos Orgânicos Voláteis (COVs)</p><p>500</p><p>400</p><p>20%</p><p>Partículas Sólidas</p><p>300</p><p>240</p><p>20%</p><p>Fonte: Adaptado de FUGLINI et al. (2024)</p><p>A adoção de simulações para reduzir o impacto ambiental também traz benefícios indiretos, como a melhoria da imagem pública da empresa e o fortalecimento da sua reputação no mercado. Empresas que demonstram compromisso com a sustentabilidade tendem a atrair mais clientes e a obter melhores condições em negociações com parceiros comerciais (DEL RÍO et al., 2023). Dessa forma, a simulação não só melhora os aspectos operacionais e econômicos, como também proporciona ganhos intangíveis, como o fortalecimento da marca.</p><p>os resultados obtidos através da implementação de simulações em processos produtivos evidenciam o impacto positivo tanto na redução de custos operacionais quanto na minimização de impactos ambientais. A possibilidade de simular e ajustar as operações antes de qualquer intervenção física no processo oferece uma solução prática, eficaz e de baixo risco para otimizar a produção e garantir que a indústria atue de forma sustentável e lucrativa. Essas simulações permitem uma gestão mais eficiente dos recursos, contribuindo para a competitividade e para o desenvolvimento sustentável das empresas.</p><p>5 CONCLUSÃO</p><p>A aplicação da modelagem e simulação na indústria química mostrou-se uma ferramenta eficaz para a otimização dos processos produtivos. Ao longo do estudo, foi possível identificar que o uso dessas técnicas possibilita a identificação de gargalos, a melhoria da eficiência operacional, a redução de custos e a minimização de impactos ambientais. As simulações permitiram não apenas prever o comportamento dos sistemas sob diferentes cenários, como também auxiliaram na tomada de decisões estratégicas que resultaram em um melhor aproveitamento dos recursos disponíveis.</p><p>A utilização da modelagem computacional contribuiu significativamente para a redução dos custos operacionais, especialmente no que se refere ao consumo de energia e matérias-primas. As simulações de processos também se mostraram fundamentais para a otimização da manutenção preventiva dos equipamentos, evitando paradas inesperadas e promovendo uma maior continuidade nas operações industriais. A flexibilidade proporcionada pelas simulações permite às indústrias adaptar-se rapidamente às mudanças na demanda e aprimorar suas operações sem a necessidade de grandes investimentos em infraestrutura.</p><p>Além disso, a redução dos impactos ambientais foi um dos principais benefícios observados com a implementação de simulações. A diminuição das emissões</p><p>de poluentes e o melhor aproveitamento dos recursos naturais reafirmam a importância dessas tecnologias para o desenvolvimento sustentável da indústria química. As práticas sustentáveis adotadas com base nas simulações não apenas atenderam às exigências regulatórias, como também reforçaram o compromisso das empresas com a responsabilidade ambiental.</p><p>Diante dos resultados obtidos, conclui-se que a modelagem e simulação são ferramentas essenciais para a modernização e competitividade da indústria química. No entanto, para que esses benefícios sejam plenamente aproveitados, é necessário que as empresas invistam em tecnologia e capacitação de seus colaboradores, garantindo que os dados utilizados nas simulações sejam precisos e que os resultados possam ser corretamente interpretados e aplicados. Assim, essas técnicas continuarão a desempenhar um papel crucial na busca pela eficiência, redução de custos e sustentabilidade no setor industrial.</p><p>REFERÊNCIAS</p><p>COSTA, A. M. et al. Aplicando a modelagem de processos de negócio em uma retificadora de motores em Cabo Frio-RJ. Brazilian Journal of Production Engineering, v. 5, n. 2, p. 130-142, 2019.</p><p>TEIXEIRA, C. A. A.; SILVA, S. V. A modelagem de processos na tomada de decisão em fábrica de dutos flexíveis. REGIT, v. 19, n. 1, p. 111-126, 2023.</p><p>DEDES, L. C. M.; DAS NEVES, J. M. S. Reflexos da modelagem de processos de negócio em uma instituição pública: análise de seu estado atual. REFAS: Revista FATEC Zona Sul, v. 6, n. 5, p. 4, 2020.</p><p>JÚNIOR, A. A. F.; MOTA, A. P. C. Modelagem de processos em bibliotecas universitárias: aplicações em serviços de atendimento. Biblos, v. 33, n. 1, p. 67-93, 2019.</p><p>DE SOUZA, L. A. L. et al. Simulação computacional e Big Data como inserção tecnológica em processos industriais: uma revisão sistemática da literatura: Computational simulation and Big Data as technological insertion in industrial processes: a systematic literature review. Brazilian Journal of Business, v. 5, n. 2, p. 1110-1125, 2023.</p><p>PALHARES, Q. et al. Simulação numérica da influência de um mecanismo passivo de controle de arrasto sobre a aerodinâmica do corpo de Ahmed com traseira quadrada em escala industrial. Revista Iberoamericana de Ingeniería Mecánica, v. 24, n. 2, 2020.</p><p>DEL RÍO, D. G. et al. Análise da eficiência energética por meio da simulação de processos industriais: uma abordagem complementar na Indústria 4.0. Peer Review, [S. l.], v. 5, n. 1, p. 245-258, 2023.</p><p>BARROSA, G. A. A.; DA SILVA SOUZA, J. A. Simulação de um processo de produção para uma linha de produção de blocos vazados em uma indústria de cerâmica vermelha com auxílio da ferramenta Arena. Cerâmica Industrial, v. 23, n. 4, p. 25-33, 2019.</p><p>FUGLINI, M. E. X.; DE MALTA BUDEIZ, G. B.; DOS SANTOS FILHO, V. H. Implantação de técnicas de gestão de estoque para otimização de um almoxarifado de spare parts de uma indústria química localizada no município de Ortigueira–PR. Brazilian Journal of Production Engineering, v. 10, n. 2, p. 29-44, 2024.</p><p>SILVA, J. P.; CORVELONI, É. Modelagem e simulação em Scilab de uma planta de produção de metanol como ferramenta de otimização de processo. ENCICLOPEDIA BIOSFERA, v. 20, n. 46, p. 173-188, 2023.</p><p>HUANG, Y. et al. Investigation and optimization analysis on deployment of China coal chemical industry under carbon emission constraints. Applied Energy, v. 254, p. 113684, 2019.</p><p>LIU, Z. et al. Technoeconomic and environmental optimization of combined heat and power systems with renewable integration for chemical plants. Applied Thermal Engineering, v. 219, p. 119474, 2023.</p>