A importância do Data Science para a Engenharia Química

Autor: Paulo Roberto Veloso

Atualmente, e cada vez mais, as empresas – especialmente as de médio e grande porte –  têm tomado suas decisões baseadas em coleta de informações e análises estatísticas de dados, de modo a fazer escolhas mais assertivas, minimizando a chance de erro. 

Assim, o “feeling” do profissional na hora da tomada de decisão tem sido deixado de lado, dando espaço para uma criteriosa e aprofundada análise de dados. Nesse contexto de extrema importância das informações, uma nova área de estudo, pesquisa e trabalho surge: Data Science.

 

O que é Data Science?  

Data science – ou ciência de dados, em português –  é uma área de estudo e formação cujo foco principal é coletar e processar informações, gerando o que chamamos de dados, e, posteriormente, analisando-os. Essa análise tem como objetivo principal prever cenários e se antecipar a mudanças, além de corrigir erros. 

Os conhecimentos básicos mais requisitados nessa área são em programação/computação e estatística.

Esse tipo de estudo é importante em praticamente qualquer área, sobretudo nas empresas digitais e de tecnologia. Suas aplicações vão desde saber quais jogadores estão fisicamente mais aptos para um jogo de futebol até a análise de mercado para desenvolvimento de um produto. 

Com sua vasta utilidade, o Data Science também possui forte aplicação em atividades relacionadas à Engenharia Química. 

 

Importância dos dados e programação na Engenharia Química

O uso de dados para tomada de decisões não é novidade para a engenharia química, visto que, de acordo com Vieira (2021), “alguns elementos da ciência de dados, como inteligência artificial e machine learning são utilizados na indústria desde os anos 80, sendo as redes neurais artificiais (ANN) os tipos de algoritmos mais usados.”

A principal diferença é que, atualmente, vivemos uma era em que muitas informações são geradas, as ferramentas de análises são mais estruturadas e a capacidade de armazenamento é cada vez maior.

Todo esse contexto de grande geração, análise e armazenamento de dados é um dos pilares mais importantes da chamada Indústria 4.0.

Data Science e Indústria 4.0

Fonte:O que Indústria 4.0?

De modo sucinto, segundo a ABEQ, um cenário de grande geração de dados que são analisados para tomada de decisão operacional e estratégica, reduzindo custos de produção e melhorando indicadores energéticos e ambientais caracteriza a chamada Indústria 4.0.

Uma das ferramentas de melhoria de processos baseada em análise estatística é o Six Sigma. 

São inúmeros os usos do Data Science na engenharia química.  Alguns exemplos são:

• Simulação de processos para obtenção de dados que são utilizados para otimizar processos antes mesmo de sua implementação; 
• Automatização de processos através do Machine Learning;
• Estudo de mercado para adaptar o produto ao desejo do consumidor, se antecipando a mudanças no cenário mercadológico. 

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