A produção de PHAMCL por Pseudomonas putida IPT 046 em cultivo contínuo sob limitação múltipla de nutrientes foi estudada, utilizando glicose e frutose como fontes de carbono. O estudo da limitação em nitrogênio, fósforo e simultânea de nitrogênio e fósforo para indução de acúmulo de polihidroxialcanoato, apontou que maiores valores de polímero foram acumulados quando fósforo foi o nutriente limitante (70%). Limitação em nitrogênio resultou no máximo em 40% de polímero. A limitação simultânea de nitrogênio e fósforo resultou em 68% de polímero, menor consumo de oxigênio para gerar células e maior fator de conversão de fonte de carbono em polímero (0,19 g/g) quando comparado com a limitação em fósforo, 0,16 g/g, ou à limitação em nitrogênio, 0,10 g/g. Oxigênio utilizado para manutenção das células não dependeu do tipo de limitação e dos valores das vazões específicas de alimentação. Um modelo metabólico foi proposto, ajustando aos dados experimentais na condição de limitação em nitrogênio. / Multiple nutrient limited growth of Pseudomonas putida IPT 046 was studied in chemostat culture from glucose and fructose as carbon source. Nitrogen, phosphorus and both nitrogen and phosphorus limitation was performed in order to accumulate medium-chain-length polhydroxyalkanoate. Phosphorus limitation resulted in higher polymer content accumulated (70%). Nitrogen limited assays achieved only 40% of polymer. Nitrogen and phosphorus simultaneous limitation resulted in 68 % polymer content, less oxygen demand to synthesize cells and best yields of carbon into polymer (0,19 g/g) when compared with 0,16 g/g on phosphorus limitation and 0,10 g/g on nitrogen limitation. Oxygen demand for maintenance is the same, independent of limitation strategy or dilution rate performed. A metabolic pathway model was proposed and fitted with nitrogen limited experimental data.

A produção de PHAMCL por Pseudomonas putida IPT 046 em cultivo contínuo sob limitação múltipla de nutrientes foi estudada, utilizando glicose e frutose como fontes de carbono. O estudo da limitação em nitrogênio, fósforo e simultânea de nitrogênio e fósforo para indução de acúmulo de polihidroxialcanoato, apontou que maiores valores de polímero foram acumulados quando fósforo foi o nutriente limitante (70%). Limitação em nitrogênio resultou no máximo em 40% de polímero. A limitação simultânea de nitrogênio e fósforo resultou em 68% de polímero, menor consumo de oxigênio para gerar células e maior fator de conversão de fonte de carbono em polímero (0,19 g/g) quando comparado com a limitação em fósforo, 0,16 g/g, ou à limitação em nitrogênio, 0,10 g/g. Oxigênio utilizado para manutenção das células não dependeu do tipo de limitação e dos valores das vazões específicas de alimentação. Um modelo metabólico foi proposto, ajustando aos dados experimentais na condição de limitação em nitrogênio. / Multiple nutrient limited growth of Pseudomonas putida IPT 046 was studied in chemostat culture from glucose and fructose as carbon source. Nitrogen, phosphorus and both nitrogen and phosphorus limitation was performed in order to accumulate medium-chain-length polhydroxyalkanoate. Phosphorus limitation resulted in higher polymer content accumulated (70%). Nitrogen limited assays achieved only 40% of polymer. Nitrogen and phosphorus simultaneous limitation resulted in 68 % polymer content, less oxygen demand to synthesize cells and best yields of carbon into polymer (0,19 g/g) when compared with 0,16 g/g on phosphorus limitation and 0,10 g/g on nitrogen limitation. Oxygen demand for maintenance is the same, independent of limitation strategy or dilution rate performed. A metabolic pathway model was proposed and fitted with nitrogen limited experimental data.

O Processo de Produção de Produtos Conjuntos é caracterizado pelo beneficiamento de uma única matéria prima na obtenção de vários produtos. É o típico processo da maioria das empresas químicas, petroquímicas e agroindústrias fortemente desenvolvidas no Brasil como processamento de sucos de frutas, café e cana de açúcar. Este trabalho propõe um sistema que propicie a gestão do processamento conjunto que considera as grandezas físicas, como volumes e vazões, e as grandezas econômicas, como custos de insumos, mão de obra, matéria prima e preços. Permite, este sistema, ao gestor do processo fixar as condições de trabalho das máquinas e equipamentos para se obter o máximo de rentabilidade no processamento; de forma que o resultado financeiro possa ser ajustado ao maior ganho alterando-se as proporções dos produtos. O objetivo deste trabalho é apresentar um Modelo de Gestão Físico-Econômica que possa ser utilizado na análise dos resultados da operação em empresas caracterizadas pelo Processo de Produção de Produtos Conjuntos. Este modelo tem como base o Modelo Econômico de Processo de Produção de Produtos Conjuntos, a Unidade Estratégica de Negócio e o Sistema de Monitoramento de Processamento Contínuo. O Modelo Econômico de Processo de Produtos Conjuntos utiliza o conceito de Sistema de Custeio Direto por não considerar o rateio dos custos fixos. A Unidade Estratégica de Negócio – UEN – estabelece a forma de administração focada no resultado da empresa. Cada atividade dentro do processo é definida como UEN que responde pelo seu próprio resultado de tal forma que seja competente em todo o processo produtivo desde a matéria prima até o produto acabado. O Sistema de Monitoramento de Processo Contínuo é constituído de um sistema informatizado que supervisiona as máquinas e equipamentos do processo produtivo. Estes sistemas de monitoramento são amplamente utilizados em empresas de processo contínuo para o gerenciamento dos equipamentos monitorando seu funcionamento e, principalmente, auxiliando em diagnósticos e previsão de falhas. Em síntese, cada UEN tem seu custo e resultado que varia conforme as flutuações na economia e do mercado; a empresa é constituída de UENs e, portanto, têm resultados finais que variam com essas flutuações exigindo tomadas de decisão que são facilitadas com o uso do Modelo proposto neste trabalho. / The production process of co-products is characterized by the processing of only one specific raw material to obtain several final products. This is a typical process in the majority of chemical, petroleum and agricultural industries strongly developed in Brazil. Some examples are coffee, fruit juice and sugar cane processing plants. This paper proposes a system that aims at processing management that takes into consideration the treatment of process-related variables such as volumes and flow rates, as well as economic factors, labor, material costs and selling prices. This system allows the process manager to set up the instruments and equipment working conditions, to obtain maximum profitability and best cost-benefit ratio by the adjustment of product ratio. This paper presents a physical-economic management model to be used in the analysis of the operational results of co-product process production. The system is primarily based on the Co-products Process Production, Strategic Business Unit and Continuous process Monitoring System. A it does not take into account fixed allocation cost, the economic model of the co-products processing makes use of direct cost defrayal system. The Strategic Business Unit makes use of the result-centered administration, in which each activity defined in the process is responsible for its own result based on managing best-practices of the whole chain of productive process from raw material to finished products. A Continuous Process Monitoring Systens, is composed of a fully integrated information technology system that supervises the equipment and machinery of the whole productive process. Such Monitoring Systems are largely used in continuous process plants in the management of instruments and equipment, monitoring their status and making diagnostics of malfunctions and predicting failures. To summarize, each business unit is responsible for its own costs and results which are a function of market and economic fluctuations. In these BU-based units companies the final results will be dependent on such fluctuations. The decision actions are easily improved using the proposed model.

O Processo de Produção de Produtos Conjuntos é caracterizado pelo beneficiamento de uma única matéria prima na obtenção de vários produtos. É o típico processo da maioria das empresas químicas, petroquímicas e agroindústrias fortemente desenvolvidas no Brasil como processamento de sucos de frutas, café e cana de açúcar. Este trabalho propõe um sistema que propicie a gestão do processamento conjunto que considera as grandezas físicas, como volumes e vazões, e as grandezas econômicas, como custos de insumos, mão de obra, matéria prima e preços. Permite, este sistema, ao gestor do processo fixar as condições de trabalho das máquinas e equipamentos para se obter o máximo de rentabilidade no processamento; de forma que o resultado financeiro possa ser ajustado ao maior ganho alterando-se as proporções dos produtos. O objetivo deste trabalho é apresentar um Modelo de Gestão Físico-Econômica que possa ser utilizado na análise dos resultados da operação em empresas caracterizadas pelo Processo de Produção de Produtos Conjuntos. Este modelo tem como base o Modelo Econômico de Processo de Produção de Produtos Conjuntos, a Unidade Estratégica de Negócio e o Sistema de Monitoramento de Processamento Contínuo. O Modelo Econômico de Processo de Produtos Conjuntos utiliza o conceito de Sistema de Custeio Direto por não considerar o rateio dos custos fixos. A Unidade Estratégica de Negócio – UEN – estabelece a forma de administração focada no resultado da empresa. Cada atividade dentro do processo é definida como UEN que responde pelo seu próprio resultado de tal forma que seja competente em todo o processo produtivo desde a matéria prima até o produto acabado. O Sistema de Monitoramento de Processo Contínuo é constituído de um sistema informatizado que supervisiona as máquinas e equipamentos do processo produtivo. Estes sistemas de monitoramento são amplamente utilizados em empresas de processo contínuo para o gerenciamento dos equipamentos monitorando seu funcionamento e, principalmente, auxiliando em diagnósticos e previsão de falhas. Em síntese, cada UEN tem seu custo e resultado que varia conforme as flutuações na economia e do mercado; a empresa é constituída de UENs e, portanto, têm resultados finais que variam com essas flutuações exigindo tomadas de decisão que são facilitadas com o uso do Modelo proposto neste trabalho. / The production process of co-products is characterized by the processing of only one specific raw material to obtain several final products. This is a typical process in the majority of chemical, petroleum and agricultural industries strongly developed in Brazil. Some examples are coffee, fruit juice and sugar cane processing plants. This paper proposes a system that aims at processing management that takes into consideration the treatment of process-related variables such as volumes and flow rates, as well as economic factors, labor, material costs and selling prices. This system allows the process manager to set up the instruments and equipment working conditions, to obtain maximum profitability and best cost-benefit ratio by the adjustment of product ratio. This paper presents a physical-economic management model to be used in the analysis of the operational results of co-product process production. The system is primarily based on the Co-products Process Production, Strategic Business Unit and Continuous process Monitoring System. A it does not take into account fixed allocation cost, the economic model of the co-products processing makes use of direct cost defrayal system. The Strategic Business Unit makes use of the result-centered administration, in which each activity defined in the process is responsible for its own result based on managing best-practices of the whole chain of productive process from raw material to finished products. A Continuous Process Monitoring Systens, is composed of a fully integrated information technology system that supervises the equipment and machinery of the whole productive process. Such Monitoring Systems are largely used in continuous process plants in the management of instruments and equipment, monitoring their status and making diagnostics of malfunctions and predicting failures. To summarize, each business unit is responsible for its own costs and results which are a function of market and economic fluctuations. In these BU-based units companies the final results will be dependent on such fluctuations. The decision actions are easily improved using the proposed model.