Programação e engenharia química: Como Python está sendo usado para otimizar processos industriais
Autor: Leonardo Franco
Apesar de existirem desde os primórdios, foi apenas depois do século XIX que as indústrias se destacaram como um pilar imprescindível da forma de vida da maior parte da humanidade, levando ao pico populacional atual de 8 bilhões de pessoas, possível apenas devido aos grandes avanços nas tecnologias e técnicas aplicadas aos processos industriais, otimizando-os cada vez mais com novas ideias, ferramentas e dados. Dentre essas ferramentas que moldam o nosso atual mundo industrial, o Python se destaca como uma das formas mais populares de comunicação entre homem e máquina, permitindo que operadores e analistas automatizem funções vitais em suas respectivas áreas.
Para compreender como o Python é utilizado e o que o tornou tão popular, é necessário entender a história dos computadores nas indústrias no século XX. Ainda que pareça algo mais recente no cotidiano, os computadores já desempenham um papel crucial nas indústrias há muitas décadas. Já na década de 1970, os computadores eram fundamentais nas fábricas, definindo o início da Terceira Revolução Industrial e moldando o futuro da produção em escala por meio da automatização.
Os computadores, que funcionam internamente em uma linguagem binária incompreensível para humanos em larga escala, conseguem converter os códigos escritos em linguagens de programação em programas executáveis. A programação consiste na escrita desses códigos para a criação de programas (também chamados de softwares) para computadores, capazes de realizar as mais diversas funções informacionais, como cálculos, pesquisas, comunicação e criação de conteúdo. Várias linguagens de programação servem a esse mesmo propósito, cada uma com suas vantagens e desvantagens, além de diferentes públicos-alvo, sendo o Python apenas uma delas.
Como ferramenta de otimização do processo industrial, a programação serve para desenvolver programas de computador que automatizam tarefas dentro da indústria, liberando mais tempo para que os funcionários realizem outras atividades e aumentando a produtividade da indústria como um todo. Por exemplo, a centralização do acompanhamento de parâmetros de uma planta de produção em um único computador permite que o analista gaste menos tempo se deslocando e realizando medições em diferentes sensores, enquanto um programa de controle industrial possibilita que o operador trabalhe em múltiplas plantas simultaneamente.
A escolha do Python em detrimento de outras alternativas se deve principalmente a dois fatores: sua simplicidade, que o torna mais fácil de aprender em comparação a linguagens mais complexas, como Assembly ou C, permitindo que profissionais não especializados em tecnologia da informação consigam utilizar e desenvolver softwares em Python; e sua versatilidade, proporcionada por uma ampla gama de bibliotecas de fácil instalação que expandem o escopo da linguagem, tornando-a capaz de realizar uma variedade de tarefas.
Outra característica diferencial do Python na indústria atual é sua ênfase em ciência de dados, com bibliotecas especializadas como Pandas e NumPy, tornando-o ideal para a análise de dados de uma planta de produção, fundamentais para a tomada de decisões voltadas à otimização industrial. Mais informações sobre essas e outras bibliotecas de ciência de dados em Python estão disponíveis neste artigo da Alura.
Apesar dessas vantagens, o Python não é isento de desvantagens. Por ser uma linguagem de alto nível, ou seja, mais “distante” da linguagem natural do computador, o Python necessita ser convertido em linguagens mais basais até ser entendido como um comando pela máquina, o que desfavorece sua performance em comparação a linguagens mais próximas do hardware, como C e, especialmente, Assembly — uma linguagem antiga e difícil, mas extremamente poderosa. O C++ também é outro concorrente popular, construído a partir do C, que, apesar de ser mais complexo de utilizar, consegue desempenho superior, sendo interpretado mais rapidamente e com menor custo computacional pela máquina.
A escolha da linguagem de programação para a automação de processos é mais uma das decisões que uma empresa precisa tomar para otimizar sua indústria. Em geral, essa escolha é respondida com uma combinação de diferentes linguagens para variadas funções dentro dos processos, com o Python se destacando em áreas de ciência de dados, experimentação e implementações rápidas de otimização.
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Referências
OWEN, Alex. Python vs C++ vs C# vs MATLAB: Which Robot Language is Best? RoboDK, 2018. Disponível em: RoboDK. Acesso em: 1 maio 2026.
ALMEIDA, Marcos. Data Visualization: conhecendo as bibliotecas do Python. Alura, 2023. Disponível em: Alura. Acesso em: 1 maio 2026.
LUCEMIRO. Python na Automação Industrial: Como Codificar, Conectar e Revolucionar Processos. Mirocontrol. Disponível em: Mirocontrol. Acesso em: 30 abr. 2026.
Python 3.14.4 documentation. Python Software Foundation, 2026. Disponível em: Python Documentation. Acesso em: 30 abr. 2026.
