Este artigo apresenta uma modelagem estatística para os dados sobre consumo específico de madeira (CEM) de uma indústria de celulose e papel. Um importante objetivo deste setor é identificar os possíveis fatores que afetam o CEM, promovendo grande variabilidade nos custos de produção. Modelos de regressão linear múltipla foram utilizados para esse fim. Com os fatores identificados, objetivou-se determinar os valores adequados (condições ideais) que minimizam a resposta CEM no processo produtivo através de técnicas de superfície de respostas. Os resultados mostraram que a densidade básica da madeira (DB), o rendimento da madeira no processo (REND) e as perdas na produção (PERDAS) influenciam significativamente o CEM. As condições ideais identificadas foram: DB > 500 kg-seco/m³-sólido; REND > 57%; PERDAS < 14%. Conclui-se que, além de trazer contribuições para o planejamento de florestas, a abordagem estatística empreendida pode ser útil para o controle dos processos das indústrias de celulose e papel.

This study presents a statistical modeling approach for wood consumption in the cellulose industry. One of the goals of the cellulose industry is to identify the factors that can affect wood consumption (CEM) and cause high variability in production costs. Multiple linear regression models were used for this purpose. After the factors of influence were identified (for optimal conditions), the goal was to determine their appropriate values to minimize CEM in the production process, using response surface methods. The results showed that three factors affect wood consumption: the basic density (DB) of the wood received, the Kraft pulp yield (REND), and wood losses that occur during the production process (PERDAS). The optimal conditions identified are DB > 500 kg-dry/m³-solid, REND > 57% and PERDAS < 13%. The statistical approach taken in this work is concluded to be useful in process control in the cellulose industry and can also provide insights useful to forest planning.