Aplicação de Big Data e Analytics na economia circular

O conceito de economia circular (EC) propõe a transição de um modelo linear de produção (extrair-usar-descartar) para um modelo cíclico, focado na redução de resíduos, reutilização de materiais e eficiência no uso de recursos. Práticas como reparo, reutilização, remanufatura, recondicionamento e reciclagem são fundamentais nesse contexto, pois prolongam o ciclo de vida dos produtos e recuperam valor de materiais, diminuindo a necessidade de recursos virgens e mitigando impactos ambientais. A implementação bem-sucedida da EC exige estratégias inteligentes, incluindo o uso de tecnologias de Big Data e Analytics, para coletar e analisar grandes volumes de dados ao longo do ciclo de vida dos produtos. Essas ferramentas permitem monitorar o uso de recursos, otimizar processos produtivos e identificar oportunidades de melhoria (como pontos de reciclagem, reuso e remanufatura), contribuindo para a sustentabilidade e a eficiência operacional das organizações. Este trabalho explora como Big Data e Analytics podem apoiar a adoção de práticas de economia circular. Foi realizada uma análise bibliométrica exploratória da literatura recente (2016–2024) a fim de mapear as principais aplicações de Big Data e Analytics no contexto da EC. Os resultados incluem a identificação de tendências de pesquisa, áreas de conhecimento envolvidas e um mapa analítico conectando tecnologias de Big Data Analytics às estratégias circulares. Os achados indicam que a integração de analytics e economia circular tem crescido significativamente nos últimos anos, e apontam como ferramentas de Big Data Analytics (BDA) podem otimizar o uso de recursos e reduzir desperdícios. Conclui-se que a combinação de estratégias de EC com BDA configura uma abordagem promissora para aprimorar a sustentabilidade nos processos industriais, fornecendo suporte à tomada de decisão baseada em dados e aumentando a eficácia das iniciativas de economia circular.