E-book Indústria 4 0

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INDUSTRIA 4.0
Estudo transversal XI
INDUSTRIA 4.0
Centro Universitário Leonardo da vinCi - UniasseLvi
UNIASSELVI
Indaial - 2021
3INOVAÇÃO:
CONCeItO de INOVAÇÃO, eVOluÇÃO CONCeItuAl e teórICA dA relAÇÃO eNtre CIêNCIA,teCNOlO-
gIA e INOVAÇÃO,tIpOs de INOVAÇÃO e AplICAÇões.
estudOs trANsVersAIs
Índice
INTRODUÇÃO À 
INDÚSTRIA 4.0
NOÇÕES DOS PRINCIPAIS 
COMPONENTES DA 
INDUSTRIA 4 .0
DESAFIOS E 
OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
REFERÊNCIAS
IMPULSIONADORES NA 
INDÚSTRIA 4.0: IA, BIG 
DATA E IOT
INTRODUÇÃO À INDÚSTRIA 4.0
INTRODUÇÃO
Com o passar dos séculos, o mundo vivenciou verdadeiras transfor-
mações em muitos sentidos. No contexto econômico, político e social, foram 
marcantes as revoluções no campo industrial, que iniciaram a partir da ma-
nufatura artesanal e culminaram no que vivemos hoje, a Quarta Revolução 
Industrial ou Indústria 4.0. 
AS REVOLUÇÕES INDUSTRIAIS
A maioria dos produtos consumidos nos dias de hoje são provenien-
tes de indústrias, fabricados em escala. Porém, nem sempre foi assim: até o 
final do século XVIII, os produtos eram fabricados por artesãos, de maneira 
muito rudimentar e com ferramental muito simples. Em sua maioria, pro-
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4INOVAÇÃO:
CONCeItO de INOVAÇÃO, eVOluÇÃO CONCeItuAl e teórICA dA relAÇÃO eNtre CIêNCIA,teCNOlO-
gIA e INOVAÇÃO,tIpOs de INOVAÇÃO e AplICAÇões.
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INTRODUÇÃO À 
INDÚSTRIA 4.0
NOÇÕES DOS PRINCIPAIS 
COMPONENTES DA 
INDUSTRIA 4 .0
DESAFIOS E 
OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
REFERÊNCIAS
IMPULSIONADORES NA 
INDÚSTRIA 4.0: IA, BIG 
DATA E IOT
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duziam para o próprio consumo, mas alguns também comercializavam seus 
produtos. 
Mesmo com uma fabricação artesanal, Inglaterra e França contavam 
grandes oficinas, nas quais diversos artesãos trabalhavam para o dono da 
oficina. Essas oficinas eram chamadas de manufaturas. Sendo assim, as prin-
cipais características desse período de manufatura artesanal são:
• produtos despadronizados, com baixa qualidade;
• baixo volume de produção, com alto custo de fabricação;
• trabalhadores altamente qualificados, pois precisavam dominar todo o 
processo de fabricação e comercialização.
A PRIMEIRA REVOLUÇÃO INDUSTRIAL
 Em torno de 1750, começou a ficar mais acentuado o surgimento da 
equipamentos mecanizados. Muitos processos que eram realizados de for-
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COMPONENTES DA 
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OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
REFERÊNCIAS
IMPULSIONADORES NA 
INDÚSTRIA 4.0: IA, BIG 
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ma manual e apenas por trabalhadores altamente especializados torna-
ram-se não competitivos, dando espaço para as fábricas mecanizadas. Um 
fato importante foi a criação do tear a vapor, de James Whatt, que podia 
ser operado por um trabalhador não qualificado. Tal equipamento marcou 
o início da tecelagem a nível industrial, na Inglaterra, e assim começou a 
chamada Primeira Revolução Industrial. As principais características dessa 
revolução podem ser resumidas como:
• mecanização da produção com o uso de máquinas a vapor;
• aceleração substancial da produção;
• migração de mão de obra camponesa para indústria;
• surgimento de novos atores sociais, como os industriais (donos de indústrias 
e homens de negócios) e o operariado (mão de obra das fábricas).
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INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
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NECESSÁRIAS AOS 
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A SEGUNDA REVOLUÇÃO INDUSTRIAL
No final do século XIX, a partir de 1860, o uso de energia elétrica 
impulsionou a modernização de máquinas e equipamentos industriais. A 
industrialização alcançou outros países, além da Inglaterra, como França, 
Alemanha, Estados Unidos e até mesmo o Japão. Nos Estados Unidos, sur-
giu um novo modelo de produção industrial, chamado fordismo, que tinha 
como características a repetitividade, padronização do produto e produção 
em massa. Assim, iniciava a Segunda Revolução Industrial, cujas principais 
características foram:
 
• uso de novas tecnologias, como a eletricidade;
• desenvolvimento tecnológico;
• expansão da industrialização em diversos países;
• produção em massa.
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COMPONENTES DA 
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OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
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A TERCEIRA REVOLUÇÃO INDUSTRIAL
Também conhecida como Revolução Digital e Revolução Técnico-Cien-
tífi ca, a Terceira Revolução Industrial foi marcada pelo advento dos semi-
condutores, particularmente o “Transistor”, que proporcionou a moderniza-
ção dos computadores e demais equipamentos elétricos e eletromecânicos, 
fazendo surgir, então, os equipamentos eletrônicos e digitais. Após o esgo-
tamento do modelo americano fordismo, surgiu no Japão um novo mode-
lo produtivo, o toyotismo, que tinha como principal característica a produ-
ção flexível, produzindo conforme demanda de mercado e sendo conhecido, 
também, como Produção Enxuta, do inglês Lean Manufacturing. 
A eletrônica foi evoluindo ao longo do tempo, tornando-se mais ba-
rata e com maior capacidade (SACOMANO et al., 2018). Entre as principais 
características dessa revolução, destacam-se:
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OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DE 
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NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
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• produção flexível;
• automação industrial;
• nanotecnologia;
• biotecnologia;
• mecatrônica;
• microinformática;
• telecomunicações;
• tecnologia da automação (TA);
• tecnologia da informação (TI).
A QUARTA REVOLUÇÃO INDUSTRIAL
A Indústria 4.0, a Quarta Revolução Industrial, é a era da interação di-
gital da indústria, caracterizando o conceito de Fábrica Inteligente, do inglês 
Smart Factory. Inicialmente, o conceito de Indústria 4.0 foi fixado à manufa-
tura, porém, houve uma disseminação para os outros setores, como a agri-
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INDÚSTRIA 4.0
NOÇÕES DOS PRINCIPAIS 
COMPONENTES DA 
INDUSTRIA 4 .0
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OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
REFERÊNCIAS
IMPULSIONADORES NA 
INDÚSTRIA 4.0: IA, BIG 
DATA E IOT
cultura e os serviços. Foi criada em 2012, na Alemanha, com o intuito de au-
mentar a produtividade da indústria e melhorar a competitividade com paí-
ses asiáticos, e tal reviravolta tecnológica se espalhoumundo afora. Mas não 
é apenas sobre a automação de alto nível que a Indústria 4.0 trata: ela está 
acontecendo a partir de ondas que afetam diversas áreas do conhecimento 
humano, como nanotecnologia, computação quântica, sequenciamento de 
DNA, Internet das Coisas e vários outros exemplos que não só modificam 
áreas do conhecimento humano, mas possibilitam uma interconexão com 
outras tecnologias. Assim, estamos no início de uma revolução que irá al-
terar a maneira como vivemos, nos relacionamos e trabalhamos (SCHWAB, 
2016).
Para Sacomano et al. (2018), a Indústria 4.0 promoverá transforma-
ções nas formas de produção e propõe novos desafios para o Brasil. Devi-
do à digitalização e ao autogerenciamento das fábricas, haverá redução do 
quadro de funcionários, além de profissões que deixarão de existir, dando 
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OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
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IMPULSIONADORES NA 
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espaço para outras. A Internet das Coisas e Serviços será um pré-requisito 
para tal. Dessa forma, haverá uma mudança de paradigma na interação entre 
homem e máquina, que, nesse novo contexto, tomarão decisões conjuntas.
Com o surgimento das fábricas inteligentes, também aparecerão os 
produtos inteligentes, capazes de se comunicar com os processos produti-
vos, enviando informações sobre seu uso, estado de conservação, desgastes 
prematuros e outras informações que serão úteis para ajustar automatica-
mente a produção, melhorando o produto para tal requisito.
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INDÚSTRIA 4.0
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OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
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COMPONENTES DA 
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NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
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DESAFIOS E OPORTUNIDADES DA IN-
DÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
DESAFIOS E OPORTUNIDADES NO BRASIL
Conforme a CNI (2017), é possível classificar a produção industrial 
brasileira atual em quatro quadrantes, como mostra a Figura 1, e assim como 
ocorre em outros países, no Brasil, a difusão das tecnologias associadas à 
Indústria 4.0 não atingirá todos os setores da mesma forma nem ao mesmo 
tempo.
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OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
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COMPONENTES DA 
INDUSTRIA 4 .0
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
REFERÊNCIAS
IMPULSIONADORES NA 
INDÚSTRIA 4.0: IA, BIG 
DATA E IOT
FIGURA 1 - MATRIZ PRODUTO VERSUS PROCESSO NA INDÚSTRIA 4.0.
Fonte: CNI (2017, documento on-line)
O objetivo é mover a economia para o quadrante 4, mas a extensão e a 
rapidez desse movimento dependem, segundo CNI (2017), de características 
internas dos setores e das empresas, do aumento da pressão competitiva 
e da capacidade de o Estado executar políticas para fomentar a transição 
tecnológica.
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OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
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COMPONENTES DA 
INDUSTRIA 4 .0
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COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
REFERÊNCIAS
IMPULSIONADORES NA 
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DATA E IOT
O IGC de 2018 destacou que novos avanços tecnológicos, como a 
Indústria 4.0, a automação, a robótica e a inteligência artificial, muitas vezes, 
são vistos como ameaças, em vez de oportunidades.
DESAFIOS
De acordo com Relatório Global de Competitividade de 2018, publicado 
pelo Fórum Econômico Mundial, analisando 140 países, o Brasil está na 72ª 
posição no ranking geral. Já na categoria capacidade de inovação, encontra-
se na 40ª posição. Segundo o Fórum, isso ocorre devido à fraca integração de 
políticas e à falta de coordenação entre setores público e privado (MOREIRA, 
2018).
Algumas barreiras que dificultam a implementação de tecnologias 
no Brasil são a falta de mão de obra qualificada, a ineficiência das 
telecomunicações, a dificuldade na identificação de tecnologias e parceiros, 
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PROFISSIONAIS DA 
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a ausência de linhas de financiamento apropriadas e a distância entre as 
universidades e as indústrias (FIRJAN SENAI; FINEP, 2019).
Conforme o Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas 
(INDÚSTRIA..., 2018), um dos principais desafios para o sucesso da Quarta 
Revolução Industrial está na segurança, pois problemas como falhas de 
transmissão na comunicação máquina-máquina podem causar transtornos 
na produção. Além disso, também são necessários sistemas que protejam o 
know-how da companhia.
• A implantação da Indústria 4.0 no Brasil, segundo FIRJAN (2016), traz 
desafios como:
• obter políticas estratégicas inteligentes, incentivos e fomentos por parte 
do governo;
• reunir empresários e gestores da indústria com visão, arrojo e postura 
proativa;
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OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
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COMPONENTES DA 
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COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
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• dispor de desenvolvimento tecnológico e formação de profissionais 
altamente qualificados por parte das instituições acadêmicas e de pesquisa, 
preferencialmente em grande proximidade com a indústria.
O Brasil terá um duplo desafio para se adequar à Indústria 4.0: 
buscar a incorporação e o desenvolvimento das soluções tecnológicas e ter 
agilidade para evitar que a distância, em termos de competitividade para os 
principais competidores, aumente (ALISSON, 2018). Já para Alicia Bárcena 
(apud WENTZEL, 2016), os três desafios trazidos com a Quarta Revolução 
Industrial, que podem ser solucionados com investimento estatal e políticas 
públicas ativas, são:
• aumento da desigualdade;
• mudanças climáticas;
• tendência recessiva das economias.
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INDÚSTRIA 4.0
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INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
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PROFISSIONAIS DA 
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A ABDI (TONI, 2017) identificou cinco eixos de atuação para que o 
Brasil possa seguir em busca de uma aproximação coma Indústria 4.0:
1. criar um programa brasileiro de manufatura avançada;
2. buscar acordo bilateral com a Alemanha entre o programa de manufatura 
avançada criado e o alemão Industrie 4.0;
3. criar uma rede de testbeds (ambientes de teste e demonstração de 
tecnologias que buscam simular a realidade de ambientes de produção) de 
manufatura avançada;
4. alinhar e criar linhas de fomento para a construção de testbeds e 
programas específicos que atendam a lacunas de financiamento;
5. engajar pequenas e médias empresas.
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OPORTUNIDADES
A Indústria 4.0 gerará impactos significativos na produtividade, na 
integração da produção e na gestão empresarial, conforme demonstra 
esquema da Figura 2.
FIGURA 2 - IMPACTOS ESPERADOS NA PRODUÇÃO INDUSTRIAL.
Fonte: CNI (2017, documento on-line)
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INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
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NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
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As mudanças nos processos produtivos podem vir acompanhadas 
de inovações nos produtos fabricados, e a tendência é a de produtos mais 
inteligentes e autônomos em relação aos existentes atualmente. Na gestão 
empresarial, uma das principais transformações é a cooperação entre 
diferentes áreas, principalmente, entre a Tecnologia de Informação (TI) e a 
produção (CNI, 2017).
Conforme FIRJAN (FIRJAN SENAI; FINEP, 2019, documento on-line), 
“[...] a digitalização das indústrias e seus sistemas de produção inteligentes 
trazem maior produtividade e competitividade, novas soluções tecnológicas 
surgem impulsionando o consumo cada vez maior de produtos conectados”. 
Com as informações coletadas por sensores e recursos de aprendizagem 
de máquina, as fábricas poderão operar de forma otimizada, reduzindo 
desperdícios.
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COMPONENTES DA 
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PROFISSIONAIS DA 
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A Quarta Revolução Industrial também induz o surgimento de novos 
materiais com propriedades únicas, podendo mudar as tecnologias existentes 
em diversos segmentos, como agricultura, alimentos, têxtil, eletrônicos, 
energia, entre outros (FIRJAN SENAI; FINEP, 2019).
Outras oportunidades trazidas com a Indústria 4.0, conforme Grilletti 
(2018), são:
• Integração entre diversos produtos, como carro, celular, televisão, geladeira, 
relógio, por meio de uma rede digital.
• Os dados gerados a cada uso vão moldando os produtos do futuro, com 
uma abordagem de engenharia e design centrados no consumidor.
• Monitoramento em tempo real e diagnóstico rápido dos problemas do 
chão de fábrica, criando serviços de manutenção inteligente e prevenção 
de falhas.
• Customização dos produtos em larga escala, a partir da qual o consumidor 
poderá interagir com a marca e sua linha de produção por meio de plataformas 
digitais que personalizam os produtos.
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INDÚSTRIA 4.0
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INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
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COMPONENTES DA 
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NECESSÁRIAS AOS 
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Para Grilletti (2018), os setores mais promissores com a Indústria 4.0 
são:
• Indústria farmacêutica: melhorar os métodos de controle de qualidade e 
o gerenciamento das atividades da linha de produção.
• Indústria de alimentos: possibilidade de rastreamento dos produtos para 
os consumidores.
• Energia: economizar recursos energéticos por meio de fontes alternativas.
• Agroindústria: agricultura de precisão.
• Construção civil: processos que desperdicem menos recursos, novos 
materiais mais resistentes e adaptáveis.
• Distribuição e logística: entregas por meio de drones, rede interligada de 
parceiros.
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21
Estudos transvErsais
inovaÇÃo:
ConCEito dE inovaÇÃo, EvoluÇÃo ConCEitual E tEóriCa da rElaÇÃo EntrE CiênCia,tECnolo-
gia E inovaÇÃo,tipos dE inovaÇÃo E apliCaÇõEs.
Índice
INTRODUÇÃO À 
INDÚSTRIA 4.0
DESAFIOS E 
OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DOS PRINCIPAIS 
COMPONENTES DA 
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COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
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IMPULSIONADORES NA 
INDÚSTRIA 4.0: IA, BIG 
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NOÇÕES DOS PRINCIPAIS COMPO-
NENTES DA INDUSTRIA 4 .0
A Indústria 4.0 se apoia sobre nove pilares tecnológicos, que você 
pode ver na Figura 1 e que são descritos a seguir.
FIGURA 2 - PILARES DA INDÚSTRIA 4.0.
Fonte: Adaptada de elenabsl/Shutterstock.com
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inovaÇÃo:
ConCEito dE inovaÇÃo, EvoluÇÃo ConCEitual E tEóriCa da rElaÇÃo EntrE CiênCia,tECnolo-
gia E inovaÇÃo,tipos dE inovaÇÃo E apliCaÇõEs.
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DESAFIOS E 
OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DOS PRINCIPAIS 
COMPONENTES DA 
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NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
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REFERÊNCIAS
IMPULSIONADORES NA 
INDÚSTRIA 4.0: IA, BIG 
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ATENÇÃO
Ponto de inflexão é o ponto no qual a tecnologia atinge uma massa 
crítica suficiente para se espalhar pela sociedade, causando impacto.
• Big Data: é a análise de uma grande quantidade de dados, considerando 
volume, velocidade, variedade e complexidade (MORAIS, 2018). Um exemplo 
do uso de Big Data na Indústria 4.0 é o caso da Danone, em que a empresa 
norte-americana tinha como necessidade a otimização da cadeia logística 
de um produto que perecia muito rápido; sendo assim, ele precisava ser 
fabricado e entregue em um período curto e síncrono com o consumidor. 
Para tal, a empresa cruzou informações de rotas, tempo de entrega e prazo 
validade, viabilizando a tarefa.
• Robótica autônoma: a robótica já é uma tecnologia conhecida há muitos 
anos, desde o início da Indústria 3.0, mas, só no final dessa fase e na entrada 
da Indústria 4.0, ela ganhou inovações como a Robótica Colaborativa, em 
que robôs e seres humanos dividem o mesmo espaço de trabalho com total 
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Índice
INTRODUÇÃO À 
INDÚSTRIA 4.0
DESAFIOS E 
OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DOS PRINCIPAIS 
COMPONENTES DA 
INDUSTRIA 4 .0
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
REFERÊNCIAS
IMPULSIONADORES NA 
INDÚSTRIA 4.0: IA, BIG 
DATA E IOT
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segurança. Além de trabalharem com algoritmos de Inteligência Artificial, 
a partir da qual tais equipamentos podem tomar decisões e compartilhar 
experiências com outros equipamentos (SCHWAB, 2018),o mesmo espaço 
de trabalho. Assim, o ser humano contribui com sua capacidade cognitiva e 
o robô com sua robustez, precisão, velocidade e repetibilidade ininterrupta. 
Além disso, reduz problemas ergonômicos e melhora a produtividade 
significativamente, devido à alta velocidade de trabalho do equipamento, 
e os seres humanos deixam de realizar trabalhos repetitivos, podendo 
gerenciar a tarefa ou realizar outras com maior valor agregado. Um ótimo 
exemplo do uso de robôs colaborativos é o case da Sabó, empresa do 
mercado automotivo que enfrentava um problema de produtividade devido 
à grande quantidade de tarefas manuais. Para resolver tal problemática, 
implantaram equipamentos robóticos que auxiliassem em tais tarefas. Os 
equipamentos tiveram um payback de 6 meses e, hoje, a produção roda 
ininterruptamente.
• Simulação computacional: com a evolução do poder computacional, 
também surgiram os softwares de simulação, que são programas que podem 
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simular fielmente comportamentos de produtos, processos e até mesmo 
plantas industriais completas (SCHWAB, 2018). Modelos computacionais 
são algoritmos e/ou equações usadas para capturar o comportamento do 
sistema que está sendo modelado. Simulação computacional é a execução 
real do programa que contém essas equações ou algoritmos; assim, a 
simulação é o processo de executar um modelo. Com isso, torna-se possível 
saber antecipadamente os pontos fortes e fracos do projeto, antecipar 
possíveis falhas e erros e corrigi-los antes da implantação. Um caso de uso 
de sucesso foi a análise computacional realizada pela TMSA, que conseguiu 
reduzir a massa de uma treliça em 25% sem prejuízo à estrutura.
• Internet of Things — IoT: em português, Internet das Coisas, caracteriza a 
interconexão de objetos, sensores, máquinas, equipamentos, automóveis 
e outros por meio da internet (MORAIS, 2018). Na filosofia da Indústria 
4.0, todos esses são inteligentes e conectados à internet (LIMA et al., 
2016). Nesse conceito, podemos citar a DHL, empresa do ramo logístico 
que começou a usar a tecnologia da Internet das Coisas para ajudar seus 
clientes a rastrear pacotes em tempo real. Esses sensores também estão 
aumentando a produtividade no setor de logística.
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• Cibersegurança: também conhecida como segurança do ciberespaço (LIMA 
et al., 2016), contempla o conjunto de técnicas e tecnologias que visam 
detectar, prevenir e combater ataques a dados, programas, sistemas e redes. 
Podemos citar algumas abordagens, como reconhecimento de padrões e 
análise preditiva, algoritmos de autodetecção de tráfego de dados anormal 
na rede, autodetecção de comportamento anormal com segurança efetiva 
e outros. Assim, como na Indústria 4.0 praticamente tudo está conectado e 
integrado, proteger dados e sistemas torna-se uma necessidade imediata.
• Integração de sistemas: integra sistemas que compõem toda a cadeia 
de valor produtiva, como SAP, ERP, MES e outros, integrando fabricante, 
fornecedores, distribuidores e clientes, facilitando análise e tomada de 
decisão.
• Cloud Computing (computação em nuvem): refere-se ao uso de servidores 
e computadores hospedados em data centers e interligados por meio 
da internet, sendo possível fazer uso remoto de seu armazenamento, 
memória e processamento. A computação na nuvem tem como vantagens a 
escalabilidade de recursos computacionais, que pode ser utilizada conforme 
demanda; disponibilidade, uma vez que os data centers são munidos de 
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sistemas redundantes; maior segurança das informações e maior agilidade 
nas mudanças tecnológicas (LIMA et al., 2016).
• Impressão 3D ou manufatura aditiva: já é utilizada nos dias de hoje em 
grande escala, na criação de protótipos e produção de peças personalizadas. 
As impressoras 3D são equipamentos de prototipagem rápida, com tecnologia 
CNC, e constroem uma peça adicionando material em sucessivas camadas 
(SCHWAB, 2016; STEVAN JÚNIOR; LEME; SANTOS, 2018). Essa tecnologia 
permitirá que consumidores personalizem seus produtos e os imprimam. A 
Figura 2, a seguir, apresenta uma peça que foi digitalizada e, posteriormente, 
impressa.
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FIGURA 3 - PROCESSO DE DIGITALIZAÇÃO, MODELAGEM E IMPRESSÃO 
3D, EM QUE: A) MODELAGEM COMPUTACIONAL; B) SCANNER DE 
DIGITALIZAÇÃO; C) PEÇA; D) IMPRESSORA 3D; E) PEÇA IMPRESSA.
Fonte: Adaptada de AlexLMX/Shutterstock.com.
• Realidade aumentada: a Indústria 4.0 visualiza uma enorme aplicabilidade 
da realidade aumentada, e interações entre o mundo real e virtual facilitarão 
diversos procedimentos (SACOMANO et al., 2018). Por exemplo, um mecânico 
de manutenção, com o uso de celular ou tablet com câmera e um software 
especifico, poderá, no momento de uma manutenção, apontar a câmera 
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para uma peça danificada e instantaneamente visualizá-la como era antes 
de quebrar, além de ter acesso a diversas informações ligadas à mesma, 
como manual de instruções, dimensões, cotação direta com o fornecedor 
e outros.
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IMPULSIONADORES NA INDÚSTRIA 
4.0: IA, BIG DATA E IOT
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A inteligência artificial é um campo de estudo da Ciência da Computação 
a partir do qual, por meio dealgoritmos computacionais, busca-se emular 
o cérebro humano (pensar e agir), como outros comportamentos dessa 
natureza (POOLE; MACKWORH, 2010).
Na inteligência artificial, a resolução de problemas e pesquisas se refere 
a um grande conjunto de ideias centrais, que lidam com dedução, inferência, 
planejamento, raciocínio de bom senso, demonstração de teoremas e 
processos relacionados. Aplicações dessas ideias gerais são encontradas em 
programas para compreensão da linguagem, recuperação de informação, 
programação automática, robótica, cena análise, jogo, sistemas especialistas 
e demonstração de teoremas matemáticos (BAPI; RAO; PRASAD, 2018).
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Os algoritmos de inteligência artificial para resolução de problemas 
geralmente podem ser descritos em três componentes principais. O primeiro 
deles é um banco de dados, que descreve a situação atual do domínio da 
tarefa e o objetivo. O banco de dados pode consistir em uma variedade de 
tipos diferentes de estruturas de dados, incluindo matrizes, listas, conjuntos 
de expressões de cálculo de predicado, estruturas de lista de propriedades e 
redes semânticas. Em aplicações de recuperação de informação, a situação 
atual consiste em um conjunto de fatos, e o objetivo é a consulta a ser 
respondida. Em resolução de problemas de robô, uma situação atual é um 
modelo global que consiste em instruções descrevendo o ambiente físico do 
robô, e o objetivo é uma descrição que deve ser feita por uma sequência de 
ações desse robô. 
O segundo componente dos sistemas de solução de problemas é um 
conjunto de operadores que são usados para manipular o banco de dados. 
Alguns exemplos de operadores incluem a demonstração de teoremas e 
regras de inferência.
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O terceiro componente de um sistema de solução de problemas é uma 
estratégia de controle para decidir, a seguir, em particular, qual operadora 
aplicar e onde aplicá-la. Às vezes, o controle é altamente centralizado em um 
executivo de controle separado, que decide como resolver problemas e que 
recursos devem ser gastos, e, em outras, o controle difunde-se difusamente 
entre os próprios operadores (BARR; FEIGENBAUM, 2014).
BIG DATA
No contexto de Big Data, a referência que se faz à grande quantidade 
de dados está relacionada a um volume que os tradicionais sistemas não são 
capazes de suportar. A tecnologia não se limita apenas ao grande volume de 
dados, mas também a valor, veracidade, visualização, variedade, velocidade, 
viscosidade e vitalidade. Com toda essa tecnologia disponível, a tomada de 
decisão baseada em dados está sendo reconhecida de forma ampla, e há 
um crescente interesse pelo uso dessa tecnologia. Assim, existe um amplo 
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reconhecimento do valor dos dados e produtos obtido por meio de aquisição 
e análise (KATAL; WAZID; GOUDAR, 2013).
No entanto, existe uma interpretação muito restrita do que isso 
significa, e nem sempre se tem noção do fato de que existem várias etapas 
para o pipeline de análise de dados, se os dados são grandes ou pequenos. 
Em cada passo, há trabalho a ser feito e desafios com Big Data.
O primeiro passo é a aquisição de dados. Algumas fontes de dados, 
como redes de sensores, podem produzir quantidades surpreendentes de 
dados brutos. Muitos desses dados são de interesse e podem ser filtrados e 
compactados por ordens de magnitude. O desafio é definir esses filtros de 
tal forma que eles não descartem informações úteis (GANDOMI; HAIDER, 
2015).
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O segundo grande desafio é gerar automaticamente os metadados 
corretos para descrever quais dados são registrados e como eles são 
registrados e medidos. É provável que esses metadados sejam cruciais para 
a análise a jusante.
Frequentemente, as informações coletadas não estarão em um 
formato pronto para análise, de modo que o terceiro passo é a extração 
de informações necessárias das fontes subjacentes e a organização de uma 
forma estruturada e adequada para análise. Além disso, a tecnologia de Big 
Data nem sempre traz a informação correta, sendo necessário lidar com 
dados errados ou imprecisos (KATAL; WAZID; GOUDAR, 2013).
A análise de dados é consideravelmente mais desafiadora do que 
simplesmente localizar, identificar, entender e citar. Para uma análise em larga 
escala, isso tem que acontecer de uma forma completamente automatizada, 
que requer diferenças na estrutura de dados, de modo que a semântica 
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seja expressa em formulários compreensíveis por computadores que, em 
seguida, são resolvidos roboticamente. Mesmo para análises mais simples 
que dependem apenas de um conjunto de dados, permanece uma questão 
importante no adequado design do banco de dados, no qual, geralmente, 
haverá muitas alternativas para armazenar as mesmas informações (GANDOMI; 
HAIDER, 2015).
Um problema com a atual análise de Big Data é a falta de coordenação 
entre os sistemas de banco de dados, que hospedam os dados e fornecem 
consultas em SQL, com pacotes analíticos que executam várias formas de 
processamento não SQL, como mineração de dados e análises estatísticas. 
Os analistas de hoje são impedidos por um processo tedioso de exportar 
dados do banco de dados, executando um processo não SQL e trazendo os 
dados de volta.
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Ter a capacidade de analisar Big Data é de valor limitado se os usuários 
não conseguem entender a análise. Assim, um decisor, fornecido com o 
resultado da análise, tem que interpretar esses resultados. Geralmente, isso 
envolve examinar todas as suposições feitas e refazer a análise. Além disso, 
há muitas possíveis fontes de erros: sistemas de computadores podem ter 
erros, modelos quase sempre têm suposições e os resultados podem ser 
baseados em dados errados. Por todas essas razões, os usuários tentarão 
entender e verificar os resultados produzidos pelo computador. O sistema 
deve tornar mais fácil fornecer informações suplementares que expliquem 
como cada resultado foi derivado e baseado precisamente em quais entradas.
Ao mesmo tempo, com a evolução tecnológica, com custos cada vez 
mais baixos de todos os elementos da computação — armazenamento, 
memória, processamento, largura de banda e assim por diante —, as 
abordagens intensivas de dados, anteriormente caras, estão tornando-se 
economicamente viáveis. Grandes quantidades de informação digital existem 
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praticamente em qualquer área de interesse para um negócio — telefonia, 
compras on-line, redes sociais, eletrônicos, comunicação, GPS e máquinas 
—, e todos produzem grandes quantidades e variedade de dados como 
um subproduto de suas operações diárias. Nos dias de hoje, a maioria das 
pessoas do mundo podem ser consideradas um gerador de dados. Os dados 
disponíveis muitas vezes não são estruturados — não são organizados em 
um banco de dados — e são de difícil controle, mas a análise trouxe técnicas 
rigorosas para a tomada de decisões e o Big Data é cada vez mais simples e 
mais poderoso.
ATENÇÃO
Pipeline é um termo inglês que significa tubulação ou canalização. 
Porém, na computação, pipelines são tubulações virtuais usadas para 
segmentar dados e aumentar rendimento de um sistema digital.
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INTERNET DAS COISAS – IOT 
A Internet das Coisas (do inglês Internet of Things, IoT) refere-se ao uso 
de dispositivos e sistemas conectados que, de forma inteligente, aproveite os 
dados coletados por sensores e atuadores incorporados nessas máquinas e 
em outros objetos. Espera-se que a IoT se espalhe rapidamente nos próximos 
anos e que essa convergência desencadeie uma nova dimensão de serviços 
que melhorem a qualidade de vida dos consumidores e a produtividade das 
empresas.
As redes de comunicação já oferecem conectividade a uma ampla 
gama de dispositivos, permitindo o desenvolvimento de novos serviços e 
aplicações inovadores. Essa nova onda de conectividade está indo além de 
tablets e laptops para carros, edifícios conectados, TVs, consoles de jogos, 
medidores inteligentes de energia, controle de tráfego e outros, trazendo a 
perspectiva de conectar de forma inteligente quase qualquer coisa e qualquer 
um. 
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As soluções Machine to Machine (M2M) são um subconjunto da IoT. 
Essas máquinas já usam redes sem fio para conectar dispositivos uns aos 
outros e à internet, com mínima intervenção humana direta, para fornecer 
serviços que atendam às necessidades de uma ampla gama de indústrias. Em 
2013, as conexões M2M representaram 2,8% das conexões móveis globais 
(195 milhões), o que indica que o setor ainda está em estágio relativamente 
inicial de seu desenvolvimento. O M2M, junto à IoT, representa a coordenação 
de máquinas, dispositivos e aparelhos de vários fornecedores conectados 
à internet por meio de várias redes. O Quadro 1, a seguir, apresenta um 
comparativo das características da IoT e das soluções M2M.
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QUADRO 1 - COMPARATIVO IOT E M2M
As previsões de mercado indicam que, até 2020, o número de 
dispositivos conectados no mundo deve quase triplicar, passando de mais 
de nove bilhões, hoje, para 25,6 bilhões. Desses, 10,5 bilhões se conectarão 
usando tecnologia móvel, com um SIM dedicado e uma conexão a uma 
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rede móvel. Os dispositivos restantes usarão tecnologias de comunicação 
alternativas, como conexões de rádio a um gateway de comunicação, rádio 
de área ampla (WAN), linha fixa telecomunicações ou redes Wi-Fi.
Esses dispositivos vão ligar o mundo físico ao digital, possibilitando 
uma nova categoria de serviços que melhoram a qualidade de vida e a 
produtividade de indivíduos, sociedade e empresas. A Figura 1 apresenta a 
relação de dispositivos por pessoas em função do tempo.
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INDÚSTRIA 4.0: IA, BIG 
DATA E IOT
FIGURA 4 - RELAÇÃO DE DISPOSITIVOS CONECTADOS POR PESSOA EM 
FUNÇÃO DO TEMPO
Fonte: Evans (2011, documento on-line)
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Índice
INTRODUÇÃO À 
INDÚSTRIA 4.0
DESAFIOS E 
OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DOS PRINCIPAIS 
COMPONENTES DA 
INDUSTRIA 4 .0
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
REFERÊNCIAS
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DATA E IOT
NOÇÕES DE COMPETÊNCIA NECES-
SÁRIAS AOS PROFISSIONAIS DA IN-
DUSTRIA 4.0
A INDÚSTRIA 4.0 E O MERCADO DE TRABALHO
Desde seu advento,a nova Revolução Industrial ou Indústria 4.0 traz 
impactos e mudanças com sua onda de alterações radicais relacionadas à 
produção industrial, impulsionada por avanços da robótica, nanotecnologia, 
biotecnologia, das tecnologias de informação e da inteligência artificial, 
entre outras, causando alterações também nas relações com os clientes e 
colaboradores, além de diversas outras demandas.
Para Schwab (2016), a Revolução Industrial atual difere em escala 
e complexidade de qualquer outro evento vivenciado pela sociedade: é a 
Quarta Revolução Industrial. As revoluções industriais anteriores foram as 
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INTRODUÇÃO À 
INDÚSTRIA 4.0
DESAFIOS E 
OPORTUNIDADES DA 
INDÚSTRIA 4.0 NO BRASIL
NOÇÕES DOS PRINCIPAIS 
COMPONENTES DA 
INDUSTRIA 4 .0
NOÇÕES DE 
COMPETÊNCIA 
NECESSÁRIAS AOS 
PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
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impulsionadas pela introdução da máquina a vapor e o uso do carvão como 
combustível, seguidas do uso da eletricidade e da produção em massa, 
causando grandes transformações nos modos de produção, e ainda aquelas 
relativas à tecnologia e à automação, com o uso de computadores e da 
internet. Agora, em sua quarta versão, esta Revolução Industrial, impulsionada 
pela era digital e pelo mundo virtual, conduz a humanidade a outro patamar 
de interação e desenvolvimento. Se comparada às revoluções anteriores, a 
Indústria 4.0 (que tem na sua base tecnológica sistemas cibernéticos, Internet 
das Coisas, Big Data, Computação em Nuvem, Machine Learning, entre 
outros) é a revolução industrial mais rápida vista até agora e proporciona 
sensíveis mudanças nas cadeias globais de valor, alterando as formas de 
produzir, distribuir e consumir de toda a sociedade. 
As transformações relacionadas à Indústria 4.0 se apresentam com 
perspectivas e potencial para o aumento da flexibilidade, da velocidade, da 
produtividade e da qualidade dos processos produtivos (GELBERT, 2015). Sua 
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PROFISSIONAIS DA 
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influência, entretanto, permeará outros âmbitos, como a política, a economia, 
as empresas e seus modelos de negócios, os governos, os indivíduos e, 
principalmente, o mundo do trabalho. 
Nesse contexto, preveem-se impactos profundos nas relações de 
trabalho, uma vez que “[...] a união da Internet das Coisas com a rápida 
automatização desenha um novo cenário dentro das fábricas de todo o 
mundo” (ESTÚDIO ABC, 2016, documento on-line), revolucionando linhas de 
montagens e gerando produtos inovadores e customizados, com robôs cada 
vez mais integrados aos processos. Exige, assim, um novo perfil profissional 
a ser buscado pelas organizações: o de profissionais com novas habilidades, 
dentre as quais a de atuar de forma colaborativa com os robôs, para aumentar 
a produtividade, dentre outras características. Esse novo perfil não será mais 
apenas responsável por parte específica da linha de montagem, mas por 
todo o processo produtivo.
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Para Schwab (2016) e Hecklau (2016), os principais desafios sociais 
decorrentes da Indústria 4.0 serão observados na força de trabalho, na 
empregabilidade e na exigência de que os indivíduos aperfeiçoem cada 
vez mais suas competências para fazer frente às novas tecnologias e, dessa 
forma, possam ter garantias de empregabilidade — aliadas às mudanças 
demográficas já em curso e ao envelhecimento da população, entre outros 
desafios a serem superados. 
O Relatório “Futuro do Trabalho: Emprego, Competências e Estratégia 
da força de trabalho para a Quarta Revolução Industrial” apresentado no 
Fórum Econômico Mundial em 2016, em Davos, na Suíça, aponta impactos 
nas relações de trabalho nos países cobertos pelo estudo que vão desde 
a perda de postos de trabalho concentrados principalmente em funções 
de rotina de escritório e administrativas até um aumento de milhões de 
empregos em áreas específicas (como computação, matemática, arquitetura 
e engenharia), bem como exigências no sentido de maior produtividade do 
trabalho e ampliação das habilidades (SCHWAB; SAMANS, 2016).
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O referido relatório aponta que, juntos, aspectos tecnológicos, 
socioeconômicos, geopolíticos, evolução demográfica, bem como as 
interações entre esses aspectos, irão gerar novas categorias de empregos 
e ocupações, além de alterações nos conjuntos de habilidades exigidas 
em antigas e novas ocupações (grande parte nas industrias), e, ainda, vão 
transformar como e onde os indivíduos trabalham, trazendo, com isso, novos 
desafios administrativos e de caráter regulatório (SCHWAB; SAMANS, 2016).
Ainda, segundo o mesmo documento, nesse cenário de emprego em 
rápida evolução, capacidades como a de se antecipar e se preparar frente 
aos requisitos de habilidades futuras, conteúdo do trabalho e efeito agregado 
sobre o emprego são cada vez mais necessárias para empresas, governos 
e indivíduos — para que possam aproveitar plenamente as oportunidades 
dessa nova revolução e também mitigar qualquer resultado indesejável 
(SCHWAB; SAMANS, 2016). 
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Esse cenário é confirmado por estudos como o realizado por Tessarini 
e Saltorato (2018) sobre os impactos da Indústria 4.0 na organização do 
trabalho, no qual, verificando as principais publicações e fazendo uma revisão 
sistemática da literatura sobre o tema, os autores destacaram os seguintes 
impactos:
• aumento do desemprego tecnológico, em contrapartida à criação e/ou ao 
aumento de postos de trabalho mais complexos e qualificados;
• necessidade de desenvolvimento de novas competências e habilidades;
• maior interação entre homem e máquina;
• transformações nas relações socioprofissionais.
Nessa perspectiva, os profissionais que quiserem se manter ativos 
e conquistar seu espaço na Indústria 4.0 necessitam desenvolver novas 
habilidades, além daquelas que já existiam e que já tinham.
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DESENVOLVIMENTO DE COMPETÊNCIAS REQUERIDAS 
PELA INDÚSTRIA 4.0
 Por se tratar de uma revolução ainda em curso, não existe um consenso 
dos autores acerca das competências e habilidades exigidas e esperadas na 
Indústria 4.0. Sabe-se de antemão que, a exemplo das revoluções industriais 
anteriores, também estão postas exigências no que diz respeito à adaptação às 
novas tecnologias e às mudanças organizacionais provocadas por elas, de forma 
a manter a empregabilidade. Entretanto, verifica-se que estão sendo feitos 
inúmeros estudos, contemplando diferentes abordagens e metodologias, 
para detectar e qualificar as competências e habilidades comuns e que são 
indispensáveis aos profissionais nessa nova era, independentemente da 
função que exerçam e das suas particularidades.
Com o objetivo de levantar e apresentar esses estudos sob diferentes 
perspectivas, Tessarini e Saltorato (2018, documento on-line) identificaram 
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as principais competências comuns nas pesquisas do tema, classificando-as 
em três categorias:
• competências funcionais: aquelas que se fazem necessárias para o 
desempenho técnico e profissional das tarefas;
• competências comportamentais: aquelas mais intrínsecas e que dizem 
respeito às atitudes do indivíduo;
• competências sociais: aquelas que se relacionam com a capacidade de 
interação e trabalho com outras pessoas.
• A partir dessas informações, os autores formularam as competências 
requeridas na Indústria 4.0, apresentadas no Quadro 2, a seguir.
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QUADRO 2 - COMPETÊNCIAS REQUERIDAS PELA INDÚSTRIA 4.0
Fonte: Adaptado de Tessarini e Saltorato (2018)
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Pelas competências apontadas no Quadro 2, é possível perceber que as 
exigências da Indústria 4.0 não são, necessariamente, de novas habilidades. 
O que ocorre é a maior exigência dessas competências e a compreensão de 
que os profissionais que não as adquirirem estarão sujeitos a desemprego 
(EDWARDS; RAMIREZ, 2016). Pode-se apreender, ainda, que as competências 
requeridas pela Indústria 4.0 delineiam um professional muito mais generalista 
do que especialista em função dos conhecimentos interdisciplinares exigidos 
considerando a organização, os processos e as tecnológicas envolvidas. 
A partir disso, cabe verificar como será possível desenvolver as 
competências requeridas pela Indústria 4.0 e elencar estratégias para 
promover o potencial humano nas organizações para fazer frente a essa 
necessidade. Para Tessarini e Saltorato (2018), é possível apontar como 
principais estratégias emergentes, nesse sentido, a aprendizagem e a inovação 
no ambiente de trabalho e a reformulação nos sistemas educacionais, de 
forma a unificar interesses públicos, privados e científicos. 
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Segundo a revista EXAME, “O processo industrial está se transformando 
de forma irreversível — e quem quiser ter sucesso nesse novo cenário terá que 
desenvolver novas habilidades” (ESTÚDIO ABC, 2015, documento on-line). 
Nesse sentido, quatro características se destacam entre as que os profissionais 
precisarão desenvolver para fazer frente à Indústria 4.0 (Quadro 3).
QUADRO 3 - CARACTERÍSTICAS DOS PROFISSIONAIS DA INDÚSTRIA 4.0
Fonte: Adaptado de Estúdio ABC (2015)
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Para Gonçalves (2018), as organizações passarão a atuar cada vez mais 
com equipes multidisciplinares, que compreendam a indústria como um todo, 
e não somente de acordo com suas especialidades. Nesse sentido, o autor 
destaca a necessidade e a importância de que os profissionais e organizações 
busquem capacitação relacionada ao funcionamento de novas ferramentas 
de gestão e produção que a Indústria 4.0 proporciona, seja por meio de 
cursos, treinamento e desenvolvimento e especializações — somente assim 
estarão capacitados na transição para o novo modelo de indústria e suas 
particularidades.
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REFERÊNCIAS
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DATA E IOT
REFERÊNCIAS
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technology? New Technology, Work and Employment, [s. l.], v. 31, n. 2, p. 99–
113, 2016. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/
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ESTÚDIO ABC. Como será o profissional da indústria 4.0? Exame, Rio de Janeiro, 
RJ, 3 jun. 2016. Disponível em: https://exame.abril.com.br/tecnologia/como-
sera-o-profissional--da-industria-4-0/. Acesso em: 3 abr. 2019.
ESTÚDIO ABC. Indústria 4.0 exigirá um novo profissional. Exame, Rio de Janeiro, 
RJ, 20 jul. 2015. Disponível em: https://exame.abril.com.br/tecnologia/
industria-4-0-exigira--um-novo-profissional/. Acesso em: 3 abr. 2019.
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PROFISSIONAIS DA 
INDUSTRIA 4.0
REFERÊNCIAS
IMPULSIONADORES NA 
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DATA E IOT
GELBERT, P. et al. Industry 4.0: the future of productivity and growth in 
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Disponível em: https://www.bcg. com/pt-br/publications/2015/engineered_
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Voz da Indústria, [s. l.], 25 set. 2018. Disponível em: https://avozdaindustria.
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Acesso em: 3 abr. 2019.
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trabalho: uma revisão sistemática da literatura. Revista Produção Online, 
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