Na indústria alimentícia, especialmente na produção de embutidos defumados, o vapor gerado por caldeiras é um elemento crítico. Ele atua no cozimento, esterilização e aquecimento dos produtos, influenciando diretamente a textura, segurança microbiológica e sabor final. No entanto, integrar os dados operacionais das caldeiras — como pressão, temperatura e consumo energético — com variáveis de qualidade do alimento defumado é um desafio técnico complexo.

A eficiência de uma caldeira pode atingir até 100% em performance, mesmo com uma disponibilidade média ainda é baixa, como por exemplo de 52%, impactando a previsibilidade do processo produtivo. Além disso, a qualidade do vapor — especialmente seu nível de umidade — afeta diretamente a segurança dos alimentos. Parâmetros inadequados podem favorecer o crescimento de patógenos como Listeria monocytogenes e Clostridium botulinum, mesmo em processos tradicionais de defumação.

A aplicação de ciência de dados, permite correlacionar dados físico-químicos do vapor com indicadores de qualidade do produto final. Essa abordagem combina simulações baseadas em propriedades dos alimentos com algoritmos de machine learning, possibilitando ajustes em tempo real e decisões preditivas.

Os ganhos podem ser expressivos: maior estabilidade térmica, redução de perdas energéticas, controle refinado de emissões e melhoria na consistência dos produtos defumados. Mais do que uma inovação tecnológica, investir em inteligência de dados trata-se de uma evolução na forma como a indústria alimentícia conecta dados, processos e qualidade.

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