Livro-Texto - Unidade II - Industria 4 0 e Tecnologias

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INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
Unidade II
3 NOVOS CONCEITOS TECNOLÓGICOS
Nesta unidade, abordaremos algumas tecnologias já utilizadas e outras que poderão ser, sempre 
buscando aprimorar a gestão empresarial.
Diversos filmes tentaram retratar a inteligência artificial, como carros sem motorista, robôs com 
autonomia, máquinas que operam por comando etc. Um desenho animado chamado Os Jetsons 
‑ exibido no Brasil nas décadas de 1960, 1970 e 1980 – mostra muito dessa tecnologia, retratando uma 
família que vive em um lugar futurista chamado Orbit City. Passando‑se em 2062, demonstra como seus 
criadores, William Hanna e Joseph Barbera, imaginavam o futuro.
Até pouco tempo atrás achávamos que obras do tipo eram somente ficção. Estávamos errados. Hoje 
podemos entender muito do que se falava antigamente, mas poucos tiveram essa percepção, já que 
muitas delas foram criadas há mais de 40 anos.
 Saiba mais
Quer descobrir as invenções futuristas do desenho Os Jetsons que são 
realidade hoje? Confira o vídeo:
OS JETSONS: 12 previsões que são realidade hoje. 2020. 1 vídeo (6 min). 
Publicado pelo canal Amanda Lopes. Disponível em: https://cutt.ly/oLxZ5ej. 
Acesso em: 11 jul. 2022.
3.1 Inteligência artificial
É um termo genérico adotado por tecnologias e aplicativos que utilizam operações complexas, com 
pouco ou nenhum auxílio humano. O conceito se originou da ciência da computação; Valdati (2020) 
comenta que foi criado em 1956 por John McCarthy, um dos fundadores da área, definindo‑o como a ciência 
e engenharia de construir e tornar máquinas inteligentes, especialmente computadores inteligentes.
A inteligência artificial substituirá o ser humano? Provavelmente não, pois tende a ser apenas um 
elemento agregador. O propósito desses avanços não é substituí‑lo, pelo contrário: fazer o homem atuar 
junto à máquina, ganhando agilidade e escalabilidade, oferecendo mais qualidade e eficiência para a 
vida das pessoas.
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Unidade II
Trata‑se da mudança tecnológica mais poderosa da ciência da computação, por conectar diversos 
ambientes da vida – casa, trabalho, lazer, viagens etc. – em uma única experiência. Ela não nos ajuda 
somente quando solicitamos, e sim nos acompanha, prevê necessidades, ajuda a tomar decisões e nos 
lembra de tarefas importantes.
A seguir, alguns componentes da inteligência artificial.
3.1.1 Análise estatística de dados
Conforme Santos (2017), análise estatística de dados é um esforço para organizá‑los e prever 
tendências, e muitas empresas dependem dela. Embora haja diversas opções, é uma maneira de examinar 
dados como um todo e dividi‑los em amostras individuais.
É um aspecto da inteligência de negócios que coleta e analisa dados empresariais e relatórios de 
tendências, tentando antecipar eventos futuros. Alguns exemplos:
 
— Fabricantes usam estatísticas para produzir tecidos com qualidade, 
promover a indústria da aviação e ajudar os guitarristas a compor 
boas músicas.
— Pesquisadores mantêm as crianças saudáveis ao aplicar a estatística 
na análise de dados da produção de vacinas virais, o que garante 
consistência e segurança.
— Empresas de telecomunicação fazem uso da estatística para otimizar 
os recursos da rede, melhorar o serviço e reduzir a rotatividade 
de clientes ao obter uma maior percepção dos requisitos de seus 
assinantes.
— Agências governamentais do mundo inteiro confiam nas estatísticas 
para obter uma visão nítida de seus países, negócios e pessoas 
(ANÁLISE…, 2015).
Estatística não é uma ferramenta nova, tampouco a análise estatística; o que a torna valiosa 
é a quantidade de informações e o volume de dados disponíveis hoje. Com algoritmos avançados, 
computadores poderosos e armazenamento de baixo custo, é possível aumentar o uso de estatística 
computacional e, mais importante, tomar decisões mais assertivas.
Algumas situações para aplicar a análise estatística de dados:
— Programação estatística: das análises de variância e regressão 
linear tradicionais a métodos exatos e técnicas de visualização 
estatística, a programação estatística é essencial para tomar 
decisões baseadas em dados em qualquer setor.
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— Econometria: modelagem, forecasting e simulações de processos 
de negócios para realizar planejamentos estratégicos e táticos 
melhores. Esse método aplica a estatística à economia para prever 
tendências futuras.
— Pesquisa de operações: identifica as ações que produzirão os 
melhores resultados com base em muitas opções e resultados 
possíveis. Agendamento, simulação e processos de modelagem 
relacionados são usados para otimizar os processos de negócios e 
os desafios de gerenciamento.
— Programação matriz: técnicas computacionais poderosas para 
implementar seus próprios métodos estatísticos e análises de dados 
exploratórias, usando algoritmos de operação de linha.
— Visualização estatística: análises estatísticas rápidas e interativas, 
e capacidades exploratórias em uma interface visual podem ser 
usadas para entender dados e construir modelos.
— Melhoria de qualidade estatística: uma abordagem matemática 
para rever as características de qualidade e segurança em todos os 
aspectos da produção (ANÁLISE…, 2015).
3.1.2 Watson
De acordo com a IBM (WATSON…, [s.d.]), criadora da plataforma, Watson é uma plataforma aberta 
e multicloud que permite automatizar o ciclo de vida de inteligência artificial com a tecnologia mais 
recente de machine learning – um conceito complexo, cujo funcionamento varia a depender da 
tarefa e do algoritmo usado. Em seu núcleo, trata‑se de um computador que analisa dados, identifica 
padrões e os usa para concluir melhor a tarefa atribuída. Qualquer tarefa que dependa de um conjunto 
de pontos de dados ou regras pode ser automatizada com machine learning, até mesmo as mais 
complexas, como responder a chamadas de atendimento ao cliente e revisar currículos.
Dependendo da situação, os algoritmos de machine learning usam mais ou menos intervenção/reforço 
humano. Seus quatro principais modelos de aprendizado são: supervisionado, não supervisionado, 
semissupervisionado e de reforço.
Com o aprendizado supervisionado, o computador recebe um conjunto de dados rotulados 
que lhe permite aprender como uma pessoa faz uma tarefa; é o modelo menos complexo, pois tenta 
apenas replicar o aprendizado humano. Com o não supervisionado, o computador recebe dados não 
rotulados e extrai padrões/insights anteriormente desconhecidos. Os algoritmos fazem isso de diversas 
maneiras, incluindo:
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• Agrupamento: quando o computador encontra pontos de dados semelhantes dentro de um 
conjunto de dados e agrupa‑os de forma adequada (criando clusters).
• Estimativa de densidade: quando o computador descobre insights observando como um conjunto 
de dados se distribui.
• Detecção de anomalias: quando o computador identifica pontos de dados dentro de um conjunto 
de dados significativamente diferente do restante.
• Análise principal de componentes (PCA): quando o computador analisa um conjunto de dados 
e os resume para serem usados e fazer previsões precisas.
No aprendizado semissupervisionado, o computador recebe um conjunto de dados parcialmente 
rotulados e cumpre sua tarefa usando os dados rotulados para entender os parâmetros de interpretação 
dos não rotulados. Com o aprendizado de reforço, o computador observa o próprio ambiente e usa esses 
dados para identificar o comportamento ideal que minimizará os riscos e/ou maximizará a recompensa. 
É uma abordagem iterativa, que exige certo tipo de sinal de reforço para ajudar o computador a 
identificar sua melhor ação.
Araújo (2017), líder da Watson no Brasil, comenta que em muitas situações do cotidiano, como 
comprar pela internet, organizar um evento, diagnosticar doenças, entre outras situações – das mais 
simples às mais complexas –, a plataforma de computação na nuvem IBM Watson pode estar presente. 
Trata‑se de uma plataforma cuja função é aumentar a capacidade cognitiva do ser humano em tarefasrepetitivas e de muita complexidade. O autor comenta que a inteligência artificial tem sido cada vez 
mais adotada para promover novas soluções e propor uma efetiva imersão no mundo digital.
Algumas aplicações da Watson:
• Site de e-commerce Via Varejo: promove interação entre Watson e clientes.
• Conversar com obras na Pinacoteca: permite a frequentadores da Pinacoteca de São Paulo 
conversar e fazer perguntas ao observar obras de arte expostas no local.
• Diagnóstico e tratamento de câncer: pode identificar opções de tratamento para pacientes 
com câncer.
• Assistente de casamento: pode servir de cerimonialista de casamento, ajudando noivas e noivos 
nos preparativos.
• Atendimento no Bradesco: esse banco utiliza Watson num call center interno.
• Júri do concurso Cosplay Tour: pode dar apoio ao júri desse concurso.
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 Saiba mais
Para saber mais sobre a tecnologia Watson, leia na íntegra o 
artigo a seguir:
ARAÚJO, G. N. P. AI: 6 coisas onde a atuação do Watson já é realidade. 
Mundo Digital, 11 set. 2017. Disponível em: https://cutt.ly/EKSDlR5. Acesso 
em: 27 jun. 2022.
3.1.3 Mercado de chatbots
Comunicação sempre foi uma ferramenta muito importante entre clientes e empresas, seja para 
opinar, sugerir, reclamar ou buscar informações. Com a diversificação e disseminação cada vez mais 
intensa de informações, foi necessário informatizá‑las. O marketing aderiu à missão de investir e 
desenvolver novas ferramentas para conseguir gerenciar, armazenar e atualizar dados e automatizar 
ferramentas de comunicação, trazendo mais agilidade e precisão no atendimento ao cliente, 
otimizando processos e aproveitando melhor o tempo, além de reduzir falhas. Uma das ferramentas 
que desempenham essas funções são os chatbots.
De acordo com Santiago e Leite Filho (2018), são robôs programados para interagir com as pessoas, 
desenvolvidos por softwares de comunicação. Quando possuem inteligência artificial, demonstram 
interações ainda melhores. O grande diferencial é apostar na humanização do chatbot, facilitando a 
compreensão e diminuindo a distância entre robôs e humanos.
Zadrozny et al. (2000) afirmam que a melhor forma de melhorar a interação com o computador é 
permitir que o usuário expresse seu interesse e suas necessidades direta e naturalmente. Uma linguagem 
mais humanizada aproxima o usuário e facilita o relacionamento com a ferramenta. Tavares (2014) 
questiona: qual o procedimento dessas tecnologias? O que as torna tão inovadoras e eficientes a ponto 
de promover sensações afetivas reais em máquinas? E o que as diferencia dos sistemas terapêuticos que 
racionalizam e modelam afetos humanos atuais?
Hoje fornecedores esperam adicionar sentimentos às tecnologias. Assim, os bots de conversação 
seriam capazes de agir como seres humanos empáticos, entendendo não apenas a tradução literal das 
palavras, mas também o estado emocional do consumidor (POSTAL, 2019), humanizando o atendimento. 
Para isso, com frequência o bot é representado por uma personalidade (persona).
Mas será que nós, seres humanos, queremos conversar com robôs? Por incrível que pareça, sim. 
Segundo Oliveira (2017), em uma pesquisa da Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (Abcomm), 
73% dos consumidores preferem um contato automático a ficar horas “pendurados” no telefone 
e/ou em um site.
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 Observação
Ainda estamos nos acostumando com o contato dos robôs, mas, de 
acordo com Oliveira (2017), o resultado tem sido benéfico.
Na UNIP temos o chatbot Lucas:
Figura 12 – Chatbot Lucas
Disponível em: https://cutt.ly/YZgArGk. Acesso em: 28 jul. 2022.
Com essa ferramenta, o aluno pode consultar boletos, carga horária, contrato, se inscrever em cursos 
ou até solicitar documentos.
Figura 13 – Exemplo de interação automatizada com Lucas
Disponível em: https://cutt.ly/YZgArGk. Acesso em: 28 jul. 2022.
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Segundo o Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots 2020, criado pelo MobileTime, em 2019 houve 
cerca de 1 bilhão de interações por mensagem em chatbots por mês. Em 2020, o número aumentou para 
2,2 bilhões; em 2021, para 2,8 bilhões (PAIVA, 2019, 2021).
Para Müller (2020), a principal função de um chatbot é atender o cliente, e para isso existem diversas 
ramificações que variam de acordo com as prioridades dos negócios e o que se deseja alcançar. Chatbots 
são uma estratégia para manter o visitante na página, pois com ele encontra as informações sobre o 
que se oferece e o que despertou interesse naquele momento. O bot reúne informações fornecidas 
ao usuário e as transforma em insights para identificar oportunidades de negócio.
Alguns chatbots têm feito sucesso nas empresas. Müller (2020) elenca 16 deles:
• ManyChat;
• Zenvia;
• Chatfuel;
• Zendesk;
• ChattyPeople (MobileMonkey);
• Intercom;
• Botsify;
• Octadesk;
• Neoway;
• amoCRM;
• Cliengo;
• Take;
• Blip;
• Drift;
• Aivo.
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3.2 Internet das coisas
O nome internet das coisas (em inglês, internet of things) começou a se popularizar em 1999 
pelo autor Kevin Ashton, mas há relatos de que a mesma ideia era utilizada por Venkatesh em 
1996 com outro nome. Independentemente de quem foi o pioneiro, é importante analisar como essa 
tecnologia é benéfica.
Trata‑se de um conceito tecnológico, originário da informação e tecnologia (LI et al., 2012). Ao analisar 
sua aplicação nos negócios, Ferreira, Martinho e Domingos (2010) explicam que a gestão da cadeia de 
suprimentos é a principal área que pode se beneficiar da internet das coisas, pois objetos conectados a 
sensores tornam‑se inteligentes, podem capturar informações de contexto e possibilitar adaptações e 
decisões em tempo real, executando processos de negócio.
A internet das coisas não está presente somente nos negócios, mas também nos lares. O primeiro 
eletrodoméstico inteligente foi uma geladeira, lançada pela LG em 2002, que podia navegar na internet, 
fazer compras, acessar agendas e transmitir TV e rádio.
Singer (2012) apresenta alguns exemplos de aplicação da internet das coisas, do presente e do futuro, 
como uma pessoa dirigindo um carro que mostra uma rota menos congestionada, cuja casa está sendo 
limpa por um aspirador de pó inteligente que trabalha sozinho, enquanto o fogão, também inteligente, 
cozinha uma refeição. A autora também cita um exemplo real, do Rio de Janeiro, no qual sensores, câmeras 
e camadas de informação mostram o trânsito e ocorrências diversas ao vivo no centro de operações.
 Lembrete
Hoje já é possível encontrar diversos eletrodomésticos inteligentes 
dentro dos lares, o que muda a relação do consumidor com o produto.
Na agricultura também é possível utilizar a internet das coisas com drones:
Figura 14 – Internet da coisas na agricultura
Disponível em: https://cutt.ly/IXwfArV. Acesso em: 11 ago. 2022.
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3.2.1 Algoritmos para automatizar processos sem intervenção manual
Para Simon (2013), o objetivo dos processamentos de aprendizado de máquina é derivar modelos 
preditivos a partir de dados atuais e históricos, numa tendência de o algoritmo aumentar sua precisão 
e acurácia à medida que as interações aumentam. Algoritmos de aprendizagem podem alcançar 
resultados extremamente eficientes para domínios muito restritos usando modelos treinados de 
grandes conjuntos de dados.
Já sabemos que a automatização das máquinas é um excelente apoio para executar tarefas, mas 
como elas conseguem aprender novas funções? Para Samuel (1959), essa aprendizagem se dá com 
a habilidade de aprender sem que sejam explicitamente programadas para isso. Em outras palavras, 
é a ciência de programar computadores de forma que aprendam a partir dos dados e criem modelos 
estatísticos ou matemáticos para resolver problemas (RUSSELL, 1996).
Com esses conceitos, podemos concluir que os sistemas construídos a partir de algoritmos de 
aprendizagem de máquinas são capazes de aprender com dados históricos ou em tempo real, podendo 
atuar em inúmerasaplicações, como reconhecimento de padrões, análise de sentimentos, sistemas 
de recomendação, entre outras.
De acordo com Russell e Norvig (2009), sistemas baseados em aprendizado de máquinas podem 
diferir muito entre si, por isso convém classificá‑los em categorias bem definidas. Neste livro já 
conferimos os tipos de supervisão humana (aprendizado supervisionado, não supervisionado, 
semissupervisionado ou por reforço), mas também analisaremos outros métodos, como a comparação 
de novos dados conhecidos (detectando padrões nos dados e construindo modelos baseados em 
instância ou em outros modelos), ou a possibilidade de aprender (ou não) incrementalmente, por um 
fluxo de dados constante recebido (aprendizado em streaming/online ou em batch).
 Saiba mais
Quer saber mais detalhes sobre o aprendizado das máquinas? Então leia 
este trabalho:
MATEUS, F. M. Q.; MENDONÇA, M. C. Machine learning na melhoria de 
processos internos: estudos de caso na indústria de varejo brasileira. 2020. 
Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) – Universidade Federal 
do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2020. Disponível em: https://cutt.ly/dLbZz5i. 
Acesso em: 12 jul. 2022.
3.3 Big data
As tecnologias revolucionaram a maneira de lidar e interagir com o mundo. Os smartphones 
passaram a nos conectar à internet 24 horas por dia, 7 dias por semana. Qualquer tarefa realizada 
quando se está conectado – desde enviar um e‑mail, escrever uma mensagem em uma rede social ou 
até mesmo deixar o GPS do celular ligado enquanto se movimenta – deixa rastros (FERREIRA; SÁ, 2017).
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Esses rastros podem ser valiosíssimos se bem aproveitados, principalmente para as empresas, que 
podem obter informações em tempo real, geradas diretamente pelos clientes; por outro lado, deve‑se 
confrontar esses benefícios com uma possível invasão de privacidade. No mundo globalizado e 
constantemente conectado, surge uma nova fonte de poder que não pode mais ser ignorada, chamada 
pelos especialistas de big data (FERREIRA; SÁ, 2017).
O volume de dados gerados diariamente é impressionante e provém de diversas fontes, como, no 
momento da escrita deste livro‑texto (GEYSER, 2022):
• 492.480.000 tuítes (comentários feitos no Twitter);
• 199.929.600 horas de vídeos assistidas no YouTube;
• 398.131.200 buscas no Google;
• 4.509.734.400 curtidas no Facebook (forma de o internauta dizer que gostou de uma postagem);
• 59.961.600 fotos postadas no Instagram;
• 2.940.000.192 e‑mails enviados.
Esses números geram mais de 1 zettabyte de dados todos os dias e trazem uma grande questão: 
como podem ser utilizados pelas empresas e se transformar em estratégias? Hoje temos informações 
abundantes sobre inúmeros assuntos ao alcance de alguns cliques, ainda que muitas não sejam precisas 
ou sequer verdadeiras, e outras estão espalhadas e desvinculadas; por isso o big data é uma tecnologia 
essencial aos negócios de hoje (GEYSER, 2022).
3.3.1 Os Vs do big data: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor
Taurion (2013) comenta que big data não trata apenas do volume, como parece à primeira vista, 
mas de outros quatro fatores – variedade, velocidade, veracidade e valor. A falta de estrutura nos dados, 
dentro e fora das empresas (coletados das mídias sociais, por exemplo), e a necessidade de validá‑los para 
serem usados e tratados em velocidade adequada para ter valor são alguns dos desafios desse processo. 
A fórmula do big data seria, portanto, a soma de seus cinco fatores, que gerariam valor (TAURION, 2013).
Porém, seu conceito não é unânime e ainda está em formação. Outros especialistas acreditam nas 
características de três Vs (volume, variedade e velocidade) e outros na formação de cinco Vs (esses 
três somados a veracidade e valor). Thomas Davenport discorda dessas definições e acredita num big 
data sem a presença obrigatória de todos esses elementos: “É verdade que essas são características 
importantes, mas e se você só tiver um ou dois Vs? Será que isso significa que você só tem um terço ou 
dois quintos do big data?” (2014, p. 7).
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Laney (2001), por sua vez, comenta sobre três dimensões – volume, velocidade e variedade –, e 
a primeira tende a crescer especialmente por vendas online, cujos custos são menores, atendem um 
número maior de indivíduos e podem gerar até 10 vezes mais dados que uma transação offline.
Assim como as vendas online aumentaram o volume de dados gerados, a velocidade de interação 
entre cliente e vendedor também aumentou o ritmo, o processamento e os tipos de dados, que podem 
ter formatos diferentes – em outras palavras, temos a variedade. Para Demchenko et al. (2013), 
também temos o valor – ou seja, números adicionais ao big data por um processo já implantado – e a 
veracidade, ligada à infraestrutura de segurança, tal como sua confiabilidade estatística e origem dos 
dados e métodos.
A seguir, as palavras‑chave dos cinco Vs, segundo os mesmos autores:
• Velocidade: lotes, tempo real e próximo, processos, correntes.
• Valor: estatística, eventos, correlações, hipóteses.
• Veracidade: confiança, autenticidade, origem e reputação, disponibilidade.
• Variedade: estruturado, não estruturado, multifator, probabilístico.
• Volume: terabytes, registros, transações, tabelas e arquivos.
Exemplo de aplicação
Agora que já conhecemos o big data, vamos praticar. Você se lembra do último filme que viu na 
Netflix? Depois de assistir, você foi recomendado a filmes semelhantes? Como ela conhece seu gosto?
Netflix é uma famosa empresa de aluguel e transmissão de vídeos através da internet por sistema 
de assinatura. Fundada em 1997 na Califórnia, Estados Unidos, começou seus serviços como empresa de 
aluguel de DVDs pelos correios. Em 2000, a empresa já se voltava para a análise de dados, recomendando 
filmes aos assinantes baseando‑se nas notas enviadas por eles para cada DVD assistido.
Em 2007, criou um sistema de assinatura para transmitir vídeos em qualquer dispositivo que se 
conectasse a um televisor (computador, notebook, tablet, celular etc.). Em 2010, seus serviços começaram 
a se expandir globalmente e, em 2013, começou a investir na produção de conteúdo original, lançando a 
série de sucesso House of cards (PURKAYASTHA; TANGIRALA, 2013). Em 2021, chegou a 209 milhões de 
assinantes no mundo, e no Brasil a estimativa é de 17 milhões.
O grande diferencial da Netflix é sua análise contínua de dados. Conhecida por ser uma empresa 
voltada a essa prática, muitas de suas decisões são tomadas após criteriosa análise dos mais 
diferentes tipos de dados produzidos pelos assinantes e por dados fornecidos por outras empresas, 
como a Nielsen.
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Unidade II
Figura 15 – Exemplo de envelope da Netflix
Disponível em: https://cutt.ly/TXwgaGf. Acesso em: 11 ago. 2022.
A empresa também está entrando no segmento de jogos eletrônicos como parte de sua assinatura, 
sem custo adicional. Só nos resta esperar para conferir os resultados.
3.4 Segurança cibernética
Rohling (2020) comenta que a internet foi inicialmente planejada para ser uma rede que compartilha 
documentos acadêmicos, não havendo nenhuma grande preocupação com segurança. Porém os tempos 
mudaram, e hoje ela serve a incontáveis atividades tanto do trabalho quanto da vida social; daí a 
necessidade de segurança cibernética.
Muitos nomes novos surgiram com o avanço da internet, e você certamente já ouviu alguns deles: 
firewall, criptografia, hacker, phishing, vírus, entre outros. Ataques e ameaças na rede acontecem de 
diversas formas e muito frequentemente.
Figura 16 – Ameaças na rede
Disponível em: https://cutt.ly/oXwh3Wo. Acesso em: 11 ago. 2022.
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Hoje, mais do que nunca, segurança é fundamental, ainda mais com o crescente home office. 
Funcionários desse modelo de trabalho devem ter todo o apoio necessário para proteger as 
informações das empresas, que investem em tecnologia para restringir o acesso de seus dados a 
funcionários e clientes.
 LembreteCom a pandemia, redes sociais e aplicativos de comunicação passaram 
a ser ainda mais usados, aumentando a vulnerabilidade dos usuários.
3.4.1 Gestão de riscos cibernéticos
Pode ser definida como “uma abordagem científica para lidar com os riscos, antecipando possíveis 
perdas e projetando e implementando procedimentos que minimizem a ocorrência de perdas ou o 
impacto financeiro das perdas que ocorrem” (VAUGHAN; VAUGHAN, 2008, p. 16). Já Handy (1999 
apud MERNA; AL‑THANI, 2008, p. 44) resumiu o gerenciamento de riscos assim: “não é uma atividade 
separada da gestão, é a gestão… prevendo e planejando, possibilitando a prevenção… reação é apenas 
um sintoma de uma má gestão”. Ou seja, de forma geral, trata‑se de “aumentar a probabilidade e o 
impacto dos eventos positivos e reduzir a probabilidade e o impacto dos eventos negativos”.
A ideia é gerenciar a área de riscos e potencializar a segurança em detrimento de ataques 
cibernéticos. Isso não deve ser considerado um custo, mas um investimento em segurança, até porque 
o Brasil presenciou um aumento de mais de 61% dos ataques de malware entre 2020 e 2021 e mais 
de 95 milhões de ataques de malware nos últimos quatro meses de 2021 (SONIC WALL, 2022). Só com 
ransomwares tivemos mais de 33 milhões de ataques ao longo do ano, sendo o país com o maior 
número de incidentes em toda a América Latina.
Como esses riscos são inerentes à atividade operacional e administrativa, diferentes abordagens 
podem ser adotadas. Segundo Pritchard (2015), as estratégias para lidar com riscos se enquadram em 
quatro categorias:
• Prevenção: parte do controle de risco, consiste em tomar decisões que impeçam a concretização 
de uma ameaça. É utilizada quando a organização não está disposta a aceitar riscos devido ao 
seu potencial catastrófico, ou por não poderem ser reduzidos ou transferidos.
• Mitigação: parte do controle de risco, reduz a possibilidade ou gravidade de perdas caso o risco 
se concretize.
• Transferência: parte do financiamento de risco, consiste em um arranjo onde uma das partes 
aceita arcar com os riscos de outra, mediante alguma compensação. Seguro, por exemplo, é um 
contrato de transferência de risco pelo qual, cobrando um prêmio (valor monetário), uma empresa 
aceita arcar com o risco de uma organização e/ou indivíduo. Se o risco se efetivar e houver uma 
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ocorrência de sinistro, a seguradora é obrigada a indenizar o segurado (pessoa física ou jurídica), 
cumprindo as cláusulas do contrato – chamado de apólice.
• Aceitação/retenção: parte do financiamento de risco, é o método mais adotado hoje. Qualquer 
exposição que não seja evitada, reduzida ou transferida indica um risco assumido/retido/aceito, 
mesmo que não tenha sido previsto. Se uma pessoa (ou organização) decide assumir um risco no 
lugar de evitá‑lo ou transferi‑lo, é feita uma retenção voluntária, assim classificada se não for 
possível evitar, reduzir ou transferir essa exposição.
3.4.2 Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD)
De acordo com o Ministério Público Federal (MPF), a LGPD (Lei n. 13.709/2018) tem como principal 
objetivo proteger os direitos fundamentais de liberdade e privacidade, além do livre desenvolvimento da 
personalidade da pessoa natural. Também busca criar um cenário de segurança jurídica, padronizando 
regulamentos e práticas para proteger dados pessoais de todo cidadão no Brasil de acordo com 
parâmetros internacionais.
A lei define dados pessoais e explica que alguns deles estão sujeitos a cuidados específicos, 
como dados pessoais sensíveis e aqueles de crianças e adolescentes. Esclarece ainda que todos os 
dados tratados, tanto no meio físico quanto digital, estão sujeitos à regulação; independentemente 
da localização da sede de uma organização ou centro de dados, o processamento de informações 
sobre pessoas (brasileiras ou não) em território nacional deve seguir a LGPD. Também autoriza 
compartilhar dados pessoais com organismos internacionais e outros países, desde que observados 
os requisitos estabelecidos.
Na LGPD, o consentimento do titular dos dados é essencial para seu tratamento – regra excepcionada 
nos casos previstos no art. 11, II. Além disso, a lei traz garantias ao cidadão, como solicitar que dados 
pessoais sejam excluídos, revogar consentimento, transferir dados para outro fornecedor de serviços, 
entre outras ações.
O tratamento dos dados deve considerar alguns requisitos, como finalidade e necessidade, 
acertando‑os e informando‑os previamente. Uma ferramenta que acessa dados são os cookies. 
Confira o exemplo:
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Figura 17– Alerta de cookies no site da UNIP
Cada página da internet tem sua própria política de cookies, desde que respeite a LGPD. Veja a seguir 
como funciona essa política.
O que são cookies?
São arquivos salvos no computador, tablet ou celular quando você visita um site. Usam‑se cookies 
necessários para fazer o site funcionar da melhor forma possível e sempre aprimorar serviços. Alguns são 
classificados como necessários e permitem a funcionalidade central – como segurança, gerenciamento 
de rede e acessibilidade –, podendo ser coletados e armazenados assim que você inicia a navegação ou 
quando usa algum recurso que os requeira.
Cookies primários
Alguns cookies são colocados em seu dispositivo diretamente pelo site – são os cookies primários, 
essenciais para você navegar e usar seus recursos. Dividem‑se em temporários e persistentes: aqueles 
expiram quando você fecha o navegador ou quando a sessão termina, e sua finalidade é controlar o 
idioma e a segurança durante a sessão; estes permanecem no disco rígido até você (ou seu navegador) 
apagá‑los, dependendo da data de expiração. Todos os cookies persistentes têm data de expiração 
gravada no código, que pode variar. Sua finalidade é coletar e armazenar a ciência sobre o uso de 
cookies no site.
Cookies de terceiros
Outros cookies podem ser colocados no seu dispositivo não pelo site visitado, mas por terceiros, 
como os sistemas analíticos. Também se dividem em temporários e persistentes, tal qual os primários, 
com diferença apenas na finalidade: ambos coletam informações sobre como você usa o site (páginas 
visitadas, links clicados etc.). Nenhuma dessas informações pode ser usada para identificá‑lo; seu único 
objetivo é possibilitar análises e melhorar as funções do site. Você pode desabilitá‑los nas configurações 
do navegador, mas isso pode afetar o funcionamento do site.
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Unidade II
 Observação
Seus dados podem ser utilizados por diversas empresas e pessoas 
desconhecidas, e muitos autorizam esse uso sem perceber. Por isso tenha 
muito cuidado ao aceitar cookies. Leia antes a política de cookies do site 
que estiver visitando.
A LGPD decreta que é possível aplicar penalidades por descumprimentos na atualização de dados. 
Para fiscalizá‑los e aplicá‑los, o Brasil conta com a Autoridade Nacional de Proteção de Dados, a ANPD 
(O QUE É A LGPD?, [s.d.]), legislada pela Lei n. 13.853/2019, que regula e orienta preventivamente a 
aplicação das diretrizes de proteção. No entanto, não basta a atuação da ANPD sozinha, por isso a LGPD 
também prevê agentes de tratamento de dados e estipula suas funções nas organizações, como:
• Controlador: toma as decisões sobre o tratamento.
• Operador: realiza o tratamento em nome do controlador.
• Encarregado: interage com os titulares dos dados pessoais e a autoridade nacional.
Para administrar riscos e falhas, o responsável por gerir dados pessoais também deve:
• redigir normas de governança;
• adotar medidas preventivas de segurança;
• replicar boas práticas e certificações existentes no mercado;
• elaborar planos de contingência;
• fazer auditorias;
• resolver incidentes com agilidade, com o aviso imediato sobre violações à ANPD e a outros indivíduos.
Com todas essas mudanças, surgiu um novo profissional: data protection officer (DPO). É um 
profissional em formação, mas o que se espera dele são habilidades e competências multidisciplinares,como da área jurídica, compliance, segurança, tecnologia e comunicação.
Por que o DPO é tão importante? Se as organizações não tiverem cuidado com os dados de seus 
clientes e incorrerem em falhas de segurança, podem gerar multas de até 2% do faturamento anual no 
Brasil – limitado a R$ 50 milhões por infração. A autoridade nacional fixa níveis de penalidade segundo 
a gravidade da falha e envia alertas e orientações antes de multá‑las.
49
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
 Saiba mais
A LGPD já sofreu algumas alterações, e no momento está em vigor a 
Lei n. 13.853/2019. Quer conhecer mais detalhes dela? Leia‑a na íntegra:
BRASIL. Lei n. 13.853, de 8 de julho de 2019. Brasília, 2019. Disponível 
em: https://cutt.ly/KLnJd2x. Acesso em: 12 jul. 2022.
3.5 Computação em nuvem (cloud computing)
Conforme Kolbe Júnior (2020), computação em nuvem é o fornecimento de serviços de computação 
pela internet – servidores, armazenamento, bancos de dados, rede, software, análise e muito mais. 
É denominada genericamente como nuvem.
Para Buyya et al. (2009), computação em nuvem se associa ao novo paradigma da infraestrutura da 
computação, que passa a ser utilizada intensamente pela internet. É um acesso transparente a recursos 
em um sistema de uso por demanda, baseado numa infraestrutura de elasticidade infinita e instantânea, 
provida por uma terceira parte ou fornecida internamente.
Figura 18 – Exemplos de sites que utilizam computação em nuvem
Fonte: Cogo (2013, p. 16).
50
Unidade II
3.5.1 Segurança da informação por criptografia
Segurança da informação, segundo Coelho, Araújo e Bezerra (2014, p. 5),
compreende a proteção das informações, sistemas, recursos e demais 
ativos contra desastres, erros (intencionais ou não) e manipulação não 
autorizada, objetivando a redução da probabilidade e do impacto de 
incidentes de segurança. Já ataque, segundo os mesmos autores, é “um 
ato deliberado de tentar se desviar dos controles de segurança com o 
objetivo de explorar as vulnerabilidades”.
Ataques podem ser classificados de duas maneiras:
• Ataques passivos: baseiam‑se em escutas e monitoramento de transmissões, com a finalidade 
de conseguir informações transmitidas, como uma escuta telefônica. Esse ataque é de difícil 
detecção porque não envolve alteração dos dados, porém é possível preveni‑lo com criptografia.
• Ataques ativos: segundo os mesmos autores, “envolvem a modificação de dados, criação de 
objetos falsificados ou negação de serviço, e possuem propriedades opostas às dos ataques 
passivos” (p. 5). É difícil prevenir esse ataque, pois é necessário proteger completamente a 
comunicação e o processamento, que ocorrem o tempo todo. Depois de detectados, é possível 
aplicar uma medida para recuperar os prejuízos.
Criptografia
É uma ciência que usa matemática (em forma de algoritmos) para ocultar dados (embaralhar 
informações). A palavra vem do grego kruptós (oculto, secreto, obscuro, ininteligível) e graphia (escrita). 
Para Monteiro e Mignoni (2006), é a arte de escrever em cifras ou códigos não decifráveis a olho nu, 
chamados de cifragem. Para tornar a mensagem legível novamente, o destinatário aplica o processo 
inverso, a decifragem.
Com a criptografia, é possível:
• proteger dados sigilosos armazenados no computador, como arquivos de senhas e declarações de 
imposto de renda;
• criar uma área (partição) específica no computador, na qual todas as informações gravadas são 
automaticamente criptografadas;
• proteger backups contra acesso indevido, principalmente aqueles enviados para áreas de 
armazenamento externo de mídias;
• proteger comunicações pela internet, como e‑mails enviados/recebidos e transações bancárias 
e comerciais.
51
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
É importante conhecer essas estratégias e suas principais diferenças para entender como certas 
tecnologias conseguem proteger seus dados, por exemplo os certificados digitais.
A seguir, as 10 criptografias mais usadas e como cada uma funciona, conforme a Valid Certificadora 
(TIPOS…, 2021).
Data encryption standard (DES)
Em português, padrão de criptografia de dados, é uma das primeiras criptografias utilizadas, 
considerada uma proteção básica de poucos bits (cerca de 56). Seu algoritmo é o mais difundido 
mundialmente e realiza 16 ciclos de codificação para proteger uma informação. A complexidade e o 
tamanho das chaves de criptografia são medidos em bits. Se uma criptografia for feita com 128 bits, isso 
significa que 2128 é o número de chaves possíveis para decifrá‑la – quantidade atualmente considerada 
segura, mas quanto maior o número, mais elevada a segurança.
3DES
Foi originalmente desenvolvido para substituir o DES, pois alguns hackers aprenderam a 
superá‑lo com relativa facilidade. O 3DES já foi o padrão recomendado para segurança, e recebe 
esse nome pelo fato de trabalhar com três chaves de 56 bits cada, o que gera uma chave com o 
total de 168 bits. Especialistas no tema argumentam que uma chave de 112 bits é suficiente para 
proteger dados.
DES-X
Outra variante do DES, trata‑se de uma solução simples do algoritmo, mas que aumenta 
exponencialmente a resistência contra ataques de força bruta sem elevar a complexidade computacional. 
Adicionam‑se 64 bits antes da encriptação, o que aumenta a proteção de 120 bits contra força bruta. 
Atualmente não é mais imune a ataques mais sofisticados, como criptoanálises (o programa evolui a 
cada tentativa de decifração).
Advanced encryption standard (AES)
Em português, padrão de criptografia avançada, é o algoritmo‑padrão do governo dos Estados 
Unidos e de várias outras organizações. É confiável e excepcionalmente eficiente na sua forma em 
128 bits, mas também é possível usar chaves e 192 e 256 bits para informações que precisam de 
proteção maior.
É amplamente considerado imune a todos os ataques, exceto aos de força bruta, que tentam decifrar 
o código em todas as combinações possíveis em 128, 192 e 256 bits, o que é imensamente difícil 
na atualidade.
52
Unidade II
Camellia
Desenvolvido em 2000, Camellia é um tipo de criptografia que decifra blocos de informação. 
Seu nível de segurança se assemelha ao AES, já que pode ser processada em 128, 192 e 256 
bits, podendo ser implementada tanto em softwares (programas) quanto hardwares (peças físicas 
de computador). Também é compatível com tecnologias mais econômicas de 8 bits (smartcards, 
sistemas de operação em tempo real etc.) e até com processadores mais potentes de 32 bits 
(computadores de mesa).
Rivest-Shamir-Adleman (RSA)
Um dos pioneiros na criptografia de chave pública, seu nome é composto pelo sobrenome 
de seus criadores, que também são fundadores da RSA Data Security. É considerado um dos 
algoritmos mais seguros do mercado, por isso também foi o primeiro a possibilitar criptografia na 
assinatura digital.
O RSA cria duas chaves diferentes, uma pública e outra privada (que deve ser mantida em sigilo); 
todas as mensagens podem ser cifradas pela pública, mas somente decifradas pela privada. Atualmente, 
é utilizado em operações rotineiras, como envio de e‑mails, compras online, assinatura digital, entre 
outras atividades.
Blowfish
Outro algoritmo para substituir o DES, é uma cifra simétrica que divide informações em blocos 
de 64 bits e criptografa cada um deles individualmente. Conhecido por sua velocidade de encriptação 
e efetividade em geral, trata‑se de uma tecnologia segura, e estudiosos afirmam que o código não pode 
ser quebrado. É gratuito, e qualquer indivíduo consegue uma cópia de seu código‑fonte e, em seguida, 
alterá‑lo e utilizá‑lo em diferentes programas.
Costuma ser usado em plataformas de e‑commerce para garantir segurança nos pagamentos e 
proteger senhas de acesso.
Twofish
É uma variação do Blowfish e também cifra blocos simétricos, com a diferença de ser formado por 
blocos de 128 bits e chaves de até 256 bits. É considerado um dos algoritmos mais rápidos, ideal para 
prover segurança de softwares e hardwares. Seu código‑fonte também é gratuito epode ser manipulado 
e utilizado por qualquer programador.
Uma variação da mesma criptografia se chama Threefish, com a diferença no tamanho dos blocos 
– 256, 512 e 1024 bits –, com chaves do mesmo tamanho.
53
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
Safer
Safer significa mais seguro em português e é uma sigla para secure and fast encryption routine. 
Por criptografar blocos em 64 bits, é conhecido como Safer SK-64, mas foram encontradas fraquezas 
nesse código, o que resultou no desenvolvimento de novas versões com diferentes tamanhos de chave, 
como SK‑40 e SK‑128 bits.
Internacional encryption algorithm (Idea)
É uma chave simétrica desenvolvida em 1991 que opera blocos de informações de 64 bits e 
usa chaves de 128 bits. Sua atuação é diferente, pois usa a confusão e difusão para cifrar o texto; 
na prática, utiliza três grupos algébricos com operações misturadas, e assim consegue proteger 
as informações.
3.5.2 Gerenciamento e monitoramento de dados para melhorar processos
Antes de comentar a melhoria de processos, vamos conceituar o gerenciamento do processo 
de negócio:
É uma abordagem disciplinar para identificar, desenhar, executar, documentar, 
medir, monitorar, controlar e melhorar processos de negócio, automatizados 
ou não, para alcançar resultados consistentes e alinhados com os objetivos 
estratégicos da organização (ABPMP, 2013, p. 37).
Mudança é uma certeza diária nas organizações, por isso é necessário inovar para otimizar o 
trabalho, o relacionamento com os clientes, fornecedores e colaboradores, sempre aperfeiçoando 
o gerenciamento do negócio.
Rummler e Brache (2012) fazem uma importante constatação: se executivos forem solicitados 
a desenhar uma figura que represente seu negócio, eles tipicamente desenham o organograma 
da sua empresa ou departamento, representando a distribuição verticalizada e a hierarquia a que 
estão ligados; ou seja, enxergam a organização em sua estrutura. Apesar de ser uma ideia comum, 
precisamos enxergá‑la de outra forma. Os mesmos autores chamam de fenômeno do silo – the 
silo phenomenon – a estrutura fragmentada de uma empresa, em analogia aos silos de estocagem 
de alimentos: estrutura fechada, sem janelas, alta, afinada e confinada. A figura 19 exemplifica um 
silo funcional.
54
Unidade II
Arquitetura de tecnologia da informação
Fo
rn
ec
ed
or
es
Cl
ie
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es
Processos de 
negócio Si
lo
s 
fu
nc
io
na
is
Marketing P&D Logística Produção Compras Finanças
Relacionamento 
com clientes
Gerenciamento 
de contas
Definição de 
requisitos
Definição de 
requisitos
Estratégia de 
produção
Estratégia de 
insumos
Lucro
Recebimento de 
pedidos de clientes
Ofertas 
especiais
Requisitos de 
ambiente
Planejamento 
da rede
Design de 
planta
Seleção de 
fornecedores
Custo de 
distribuição
Gerenciamento 
da produção
Especificação de 
empacotamento
Estabilidade 
do processo
Critério de 
priorização
Planejamento 
de produção
Fornecimento 
integrado
Custo de 
produção
Relacionamento 
com fornecedores
Registro de 
pedidos
Especificação 
de materiais
Fluxo das 
movimentações
Planejamento 
integrado
Gerenciamento de 
fornecedores
Custo de 
materiais
Desenvolvimento de 
produtos
Plano de 
negócios
Projeto de 
produto
Logística 
reversa
Especificação 
de processo
Especificação 
de materiais
Custo de 
P&D
Figura 19 – Silos funcionais e organização por processos
Fonte: Andrade (2017, p. 44).
A figura sugere a quantidade de processos diários em uma organização típica, por isso é importante 
mapear e monitorar detalhes internos a fim de verificar problemas, minimizar e corrigir falhas, mudando 
procedimentos e gerando melhores resultados.
A seguir, as quatro etapas de monitoramento e melhoria de processos:
• Identificar e monitorar: mapear todas as atividades e fluxos de trabalho, do início ao fim. Essa 
prática permite visualizar problemas e oportunidades de melhoria.
• Analisar indicadores de desempenho: além do mapeamento, é importante dispor de indicadores 
para uma visão melhor do desempenho de cada processo, equipe e setor. Com essa análise, não 
é viável melhorar todos os processos de uma vez, pois a otimização de um impacta o próximo. 
Com isso é possível verificar outras oportunidades de mudança que não ocorreriam se todos os 
processos já estivessem em transformação desde o começo.
• Adotar novas medidas, tecnologias e automatizar processos: monitorando e analisando 
indicadores‑chave de desempenho (key performance indicators – KPIs), é possível planejar 
diversas ações de melhoria contínua. No caso, gestores podem instaurar novas ações, 
ferramentas e tecnologias, assim como automatizar processos para aperfeiçoar operações, 
reduzir erros e custos.
55
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
• Avaliar resultados e buscar novas mudanças: para manter o ciclo de melhoria contínua, é 
possível analisar os resultados obtidos após implementar novas medidas, ferramentas, tecnologias 
e automação. Com esses dados, pode‑se verificar o que segue dentro do previsto ou se outros 
ajustes são necessários para aprimorar ainda mais a operação.
 Saiba mais
Quer saber mais sobre KPIs? Então leia a monografia a seguir para se 
aprofundar no assunto:
RIBEIRO FILHO, J. Definição e implantação de KPIs para auxiliar a 
gestão de uma empresa de softwares. 2017. Monografia (Bacharelado 
em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Uberlândia, 
Uberlândia, 2017. Disponível em: https://cutt.ly/jLoobf3. Acesso em: 
7 jul. 2022.
Familiarizados com o gerenciamento de melhorias, é necessário conhecer sua relação com o 
gerenciamento de dados em nuvem, uma evolução do processo de captura, coleta, armazenamento e 
utilização estratégica de informações, cuja intenção, diante do crescente volume de dados, é simplificar 
seu armazenamento sem perder integridade nem segurança, além de otimizar a conversão de dados 
brutos em insumos para tomar decisões mais assertivas.
Contudo, essa tecnologia eleva ainda mais a importância e eficiência do gerenciamento de dados e 
mostra como isso pode ajudar uma organização. Afinal, as empresas dependem cada vez mais de suas 
informações para garantir a contínua geração de valor, utilizando diversas infraestruturas mais flexíveis 
de computação em nuvem, disponíveis e alinhadas a suas necessidades.
3.5.3 Provisionamento e alocação automática de recursos
A computação em nuvem aloca recursos de processamento sob demanda e, conforme a necessidade, 
o sistema redimensiona recursos automaticamente, além de configurar ambientes para instalar softwares. 
Um exemplo é o preparo de uma área de desenvolvimento web que precise de um servidor web, de 
aplicação e base de dados. Todas essas configurações podem ser feitas automaticamente; assim, conforme 
a solicitação do usuário, o ambiente é criado com todos os recursos necessários para desenvolver sites.
Alta disponibilidade do ambiente
Em diversos negócios a alta disponibilidade é essencial. Muitas empresas precisam de um ambiente 
disponível o tempo todo, contudo, alta disponibilidade em um data center físico requer alto investimento, 
pois é necessário manter a redundância de todos os recursos. Por isso um ambiente em nuvem é 
atrativo: ao contratar o serviço é possível escolher opções de alta disponibilidade, que contemplam o 
armazenamento em diferentes localidades.
56
Unidade II
Aproximadamente metade dos casos de interrupção em operações costuma decorrer de falhas de 
software ou de rede, levando a paralisações instantâneas dos sistemas; daí a necessidade de alternativas.
4 NOVAS TECNOLOGIAS
4.1 Cobots
Robôs colaborativos – também conhecidos como cobots – são “máquinas complexas que trabalham 
lado a lado com os seres humanos. Num processo de trabalho partilhado, eles suportam e aliviam o 
operador humano” (IOSH, [s.d.] apud LOUREIRO, 2018, p. 28).
Uma interação segura entre robôs e humanos deriva da necessidade de células industriais mais 
eficientes, flexíveis e produtivas, que reduzam a sobrecarga de trabalho e o estresse sobre o operadorhumano. Uma possibilidade é, sob orientação humana, simplificar a execução de tarefas na indústria 
da manufatura (CORRALES et al., 2012).
Essa colaboração pode ser mútua e complementar ambos os lados, como durante uma montagem, 
paletização ou outras operações, encurtando ciclos de inovação e respondendo de forma flexível à 
procura de mercado, dado que é difícil prever os requisitos dos consumidores. O robô pode controlar 
e depurar aplicações – reduzindo a possibilidade de erro humano –, entrar em locais difíceis, atingir 
precisão e velocidade inigualável e poupar funcionários de um trabalho monótono, que por sua vez 
podem priorizar processos que exijam raciocínio e executar tarefas que agreguem mais valor (VAGAŠ; 
BALÁŽ; PUTALA, 2015).
Não devemos pensar que os robôs substituem o ser humano, pois este sempre será necessário para 
raciocinar atividades; mas em atividades perigosas, repetitivas, padronizadas e programadas o robô 
será muito útil. Muitas profissões desaparecerão, mas outras podem surgir; o importante é sempre se 
atualizar e se qualificar, para sempre estar empregável.
Figura 20 – Trabalhador humano e trabalhador robô
Disponível em: https://cutt.ly/vXrnd85. Acesso em: 12 ago. 2022
57
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
A seguir, as principais vantagens e desvantagens de seres humanos e robôs:
Quadro 1 – Vantagens e desvantagens de humanos e robôs
Vantagens Desvantagens
Humanos Alta disponibilidade
Manuseamento de componentes complexos
Flexibilidade nas tarefas
Processo de controle não fiável
Restrições ergonômicas
Sem posicionamento exato
Reclama do trabalho
Robôs Processo de controle integrado
Manuseamento de cargas pesadas e afiadas
Reprodução exata de caminhos definidos
Desempenho confiável de atividades repetitivas
Disponibilidade crítica
Requer fornecimento específico de material
Flexibilidade limitada de tarefas
Manuseamento limitado pelas características do componente
Adaptado de: Vagaš, Baláž e Putala (2015 apud LOUREIRO, 2018, p. 16).
Cobots têm despertado o interesse de muitas empresas, desde a indústria automóvel e aeroespacial 
até pequenas e médias empresas, porque são um dos pilares para uma automatização flexível na era 
da indústria 4.0. O novo conceito de robô contorna o maior desafio atual sobre robôs industriais: sua 
programação. Robôs colaborativos podem ser facilmente programáveis se comparados aos tradicionais 
e simplificam sua colaboração com humanos (KOCH et al., 2017).
A seguir, as principais diferenças entre robôs industriais tradicionais e robôs colaborativos (DJURIC; 
URBANIC; RICKLI, 2016):
Quadro 2 – Principais diferenças entre robôs 
industriais tradicionais e robôs colaborativos
Robô industrial tradicional Robô colaborativo
Instalação fixa Instalação flexível; pode ser realocado após a instalação
Tarefas periódicas e repetitivas Mudanças frequentes de tarefa
Deve ser programado online ou offline Não requer programação e pode ser instruído online por trabalhadores 
sem nenhuma programação formal
Não é fácil de ensinar; para cumprir novas tarefas, é 
necessário reprogramá‑lo
É fácil de ensinar, pois aprende novas tarefas com instruções simples, 
através da movimentação do cobot no caminho do movimento 
desejado e registrando o movimento em sequência
Adquirido e programado para executar uma tarefa específica Pode ser facilmente realocado para novas aplicações
Espaço de trabalho separado dos humanos por grades Espaço de trabalho partilhado com humanos
Interação limitada com humanos Interação frequente com humanos
Interação insegura com humanos Interação segura com humanos
Investimento grande; compensa apenas para médias e 
grandes indústrias
Investimento relativamente baixo, sendo lucrativo para pequenas e 
médias empresas
Tamanho variável Tamanho pequeno e baixa velocidade, pois partilha o espaço de trabalho 
com humanos, apresentando limitações em velocidade e carga máxima
Avaliação de risco não solicitada Avaliação de risco solicitada, uma vez que põe em risco a segurança dos 
operadores humanos 
6 eixos 6 e 7 eixos
Adaptado de: Djuric, Urbanic e Rickli (2016 apud LOUREIRO, 2018).
58
Unidade II
Cobots podem automatizar muitas aplicações diferentes. Por serem pequenos e leves, podem ser 
movidos facilmente pela fábrica e usados em diferentes processos. Também são fáceis de programar, e 
podemos salvar os programas para reutilizá‑los.
A seguir, as principais funções dos cobots:
Análises 
laboratoriais
Alimentação de 
máquinas
Montagem
Pick & place
Inspeção de 
qualidade
Colagem, 
distribuição e 
soldagem
Moldagem por 
injeção
Aparafusamento
Embalagem e 
paletização
Figura 21 – Processos automatizados por cobots
Fonte: Universal Robots ([s.d.], p. 6).
4.1.1 Reduzir custos
Robótica pode simplificar muitas tarefas, e seu avanço permite uma produção mais segura e ágil. 
Em conjunto, trabalhadores e cobots podem aumentar a produtividade e reduzir custos de manutenção 
e perdas, dispensando grande parte do retrabalho manual. Outra forma de reduzir custos é preparar 
a célula para a possibilidade de aumentar a capacidade de produção futura – iniciativa que garante 
menos tempo de implementação e evita possíveis falhas.
Também é possível aumentar a produtividade criando novos cobots, customizando algumas 
necessidades empresariais de acordo com o negócio. Podem ser mais compactos e rápidos, capazes de 
levantar cargas pesadas, com formatos complexos e irregulares.
59
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
4.1.2 Aumentar o lucro
Cobots muitas vezes resultam em aumento expressivo de produtividade, por exemplo, em 
empresas que investem em linhas automatizadas de processamento e embalagem de alimentos de 
alta velocidade, como no caso estudado por Benavides et al. (2019). O novo sistema aumentou a 
produtividade – medida como volume produzido por funcionário – em mais de 70% nas áreas de 
processamento da fábrica e em quase 280% no envase e na embalagem. A mudança também permitiu 
à empresa produzir uma grande variedade de produtos de quatro fábricas separadas em apenas uma. 
Esses números aumentaram consideravelmente os lucros.
Empresas que querem ser bem‑sucedidas, aumentar produtividade, reduzir custos e aumentar o 
lucro precisam:
• desenvolver um caso de negócios robusto e holístico para seu investimento em automação;
• adotar métodos ágeis para acelerar o desenvolvimento e a implementação de tecnologia;
• investir no pessoal para nutrir as capacidades e a cultura certa.
É preciso confiar que o investimento em tecnologia será recompensado, num business case de 
automação cuidadosamente construído e rigorosamente testado. Um caso de negócios robusto deve 
considerar toda a gama de benefícios esperados, incluindo melhorias na produtividade, rendimento 
e qualidade, impacto potencial relacionado a saúde e segurança, custos de treinamento de pessoal, 
manutenção e rotatividade de funcionários. Um benefício significativo da automação é a capacidade 
de gerar ganhos de produtividade que, de outra forma, dependeriam da habilidade especializada de 
funcionários individuais e, portanto, vulneráveis a perdas se deixassem a função.
Empresas precisam ser inteligentes com suas premissas de custo. Uma abordagem de base zero pode 
extrair o maior valor possível das decisões de automação, e não simplesmente aceitar uma solução que 
proporcione economia em relação a métodos manuais.
4.1.3 Minimizar riscos com saúde e processos trabalhistas
Além da futura escassez de mão de obra, o chão de fábrica também enfrenta acidentes de trabalho. 
De acordo com o Observatório Digital de Saúde e Segurança do Trabalho, do Ministério Público do 
Trabalho, a cada 48 segundos um trabalhador se acidenta; entre 2012 e 2018, foram registrados 
4,26 milhões de casos (FREQUÊNCIA…, [s.d.]). Como os cobots podem assumir funções repetitivas, 
extenuantes, sujas, perigosas e com prejuízos ergonômicos, muitos profissionais são poupados dessa 
rotina e, consequentemente, se expõem menos.
A Série SmartLab de Trabalho Decente comenta que os gastoscom doenças e acidentes do trabalho 
chegam a R$ 100 bilhões de reais desde 2012, e dados do Observatório de Segurança e Saúde no 
Trabalho mostram que mais de 21 mil óbitos acidentários foram registrados desde 2012. Em 2020, 
início da pandemia de covid‑19, acidentes de trabalho graves, notificados ao Ministério da Saúde, 
60
Unidade II
subiram 40%. Auxílios‑doença por depressão, ansiedade, estresse e outros transtornos mentais e 
comportamentais cresceram 30% (FREQUÊNCIA…, [s.d.]).
Leonardo Grandchamp (2021), do Jornal Contábil, comenta um levantamento do escritório de 
advocacia LG&P, especializado em direito empresarial, realizado pelo advogado trabalhista André 
Oliveira Morais, que apontou aumento de 34% no volume de processos trabalhistas durante a 
pandemia. A quantidade de ações na justiça trabalhista tramitando eletronicamente subiu de 620.742 
no primeiro semestre de 2019 para 687.467 no mesmo período de 2020, e para 891.182 entre janeiro 
e junho de 2021.
Entre os 10 fatores que mais geram processos trabalhistas no país, acidentes ou adoecimento em 
razão do trabalho ocupam o sexto lugar. Com mais de 373 mil processos – que somam aproximadamente 
R$ 118 bilhões em disputa –, são os pedidos com maior média de valor da causa (cerca de R$ 317 mil), 
decorrentes principalmente do desencadeamento ou agravamento de doenças em razão de ergonomia, 
esforço repetitivo ou exposição a agentes insalubres (GRANDCHAMP, 2021). Independentemente dos 
números registrados, que compreendem desde uma sequela severa até a morte em decorrência do 
trabalho, nada substitui a perda humana – mais um motivo para investir em cobots.
4.2 Gêmeos digitais (digital twins)
De acordo com Candido (2021), gêmeos digitais ganharam evidência no início dos anos 2000 pelo 
trabalho do engenheiro e cientista americano Michael Grieves, ex‑consultor da Nasa, mas começaram a ser 
efetivamente utilizados há pouco tempo. Trata‑se de uma tecnologia disruptiva, parte da transformação 
digital, que simula virtualmente condições reais de um produto ou negócio com o objetivo de extrair 
informações e insights para uma visão em tempo real da evolução do item copiado (CANDIDO, 2021), 
criando uma réplica virtual completamente fiel a um objeto físico, capaz de fornecer perspectivas e 
dados importantes sobre algum produto.
É comum que empresas, ao tentar inovar, invistam muito em pesquisa, desenvolvimento e lançamento 
na indústria. Mesmo com diversas análises de mercado, comportamento, concorrência, design, entre 
outros, os efeitos desejáveis podem não se concretizar. Com a tecnologia twin, os dispositivos móveis, 
equipamentos e inúmeros outros produtos comuns podem ser testados por quem efetivamente os 
consumiria, aperfeiçoando sua usabilidade, eficiência e compatibilidade.
Em resumo, o gêmeo digital tende a diminuir a margem de erro de seu equivalente no mundo real, 
aumentando a eficiência dos produtos, mas ele não se limita a replicar objetos físicos, pois também 
replica pessoas.
Gêmeos digitais podem ser gerados com tecnologias 3D (que estudaremos adiante) e ser exibidos 
como hologramas, ou até com ferramentas como realidade aumentada, virtual ou misturada, que 
combinam o mundo físico com o virtual. Um exemplo é o HoloLens, o óculo holográfico da Microsoft, 
que usufrui da realidade misturada e integra a realidade aumentada ao ambiente real através de suas 
lentes (SILVA, 2019).
61
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
Figura 22 – Pessoa interagindo com holograma de seu gêmeo digital
Fonte: Saddik (2018 apud SILVA, 2019, p. 34).
 Saiba mais
Quer assistir a uma interação entre gêmeos digitais? Acesse o 
vídeo a seguir:
GÊMEO digital. 2021. 1 vídeo (8 min). Publicado pelo canal ABII – Associação 
Brasileira de Internet Industrial. Disponível em: https://cutt.ly/NLwCiyM. 
Acesso em: 5 jul. 2022.
4.3 Manufatura aditiva 3D
Também conhecida como impressão tridimensional ou impressão 3D, foi criada em 1984 por 
Charles W. Hull, da 3D Systems Corp. Trata‑se de uma tecnologia que deposita o material camada 
por camada até que a peça seja obtida, diferindo de outros processos de fabricação, como perfuração, 
forjamento e soldagem, que subtraem o material para produzir a peça (CONNER et al., 2014).
Impressão 3D é uma das tecnologias mais importantes dos últimos anos, pois propõe um novo modo 
de produção (adicionar material em vez de subtraí‑lo) e ao mesmo tempo permite um ótimo nível de 
personalização de objetos (CONNER et al., 2014).
De acordo com Weller, Kleer e Piller (2015), quatro características importantes podem ser identificadas:
• tecnologia com fabricação universal baseada em modelos;
• ausência de custo adicional relacionado à complexidade do design;
• customização e flexibilidade gratuita;
• produtos funcionalmente integrados que podem reduzir o trabalho de montagem.
62
Unidade II
4.3.1 Vantagens da impressora 3D
A impressora 3D, segundo Palandi (2014), potencializa muito a produção em diversas áreas 
empresariais. Alguns exemplos:
• Sem desperdício: os protótipos são criados com a quantidade estritamente necessária 
de material.
• Engajamento comunitário: conforme os colaboradores utilizam a impressora, eles incentivam 
outras a fazer o mesmo, melhorando o desempenho das máquinas.
• Customização: é possível personalizar produtos conforme a necessidade e escolha de cada 
cliente ou projeto.
• Inovação: os novos negócios ganham impulso e deixam as barreiras para trás.
• Prototipagem com alto nível de detalhamento: prototipagem em 3D permite fabricar peças 
mais voltadas à realidade, prevenindo erros e fazendo‑as chegar ao cliente com mais velocidade.
• Redução de custo, tempo e material: é possível imprimir peças detalhadas e difíceis de uma só 
vez, sem desperdiçar matéria‑prima, e a precisão do design permite o encaixe perfeito de peças.
• Agilidade no armazenamento e auxílio na produção: impressão 3D geralmente utiliza material 
em pó ou filamentos e, comparando‑a com peças inteiras, tem mais agilidade no transporte 
e armazenamento. Ainda que seu material impresso varie conforme o modelo, impressoras 3D 
podem ser instaladas sem ocupar muito espaço.
4.3.2 Redução no prazo de entrega
Para aumentar a eficiência na entrega e reduzir prazos, devemos considerar diversos itens. 
Em ambientes corporativos, é necessário acompanhar e entender o desenvolvimento tecnológico e 
utilizá‑lo para reduzir custos. Também é importante se aliar à tecnologia para atender a demanda dos 
consumidores, reduzindo erros em gestão de informação.
Investir em tecnologia é reduzir gastos desnecessários. Veja a seguir alguns exemplos de como isso 
pode ser simples com a tecnologia 3D.
Customização
Uma das principais vantagens da impressão 3D é customizar, pois personalização é um dos 
fatores que movimentam o ambiente contemporâneo de negócios e faz parte de um novo perfil de 
consumidor, que anseia por experiências de compra cada vez mais individualizadas. Trata‑se de um 
dos fatores que impulsionam o crescimento da impressão 3D. Por exemplo, uma pesquisa da Deloitte 
de 2015 apontou que 36% dos consumidores declaram interesse em comprar produtos e serviços 
63
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
personalizados, enquanto 48% estariam dispostos a aguardar um prazo de entrega maior em troca de 
um produto mais customizado.
Além de atender necessidades específicas dos consumidores, a customização em impressoras 3D 
costuma ter um aproveitamento maior e, consequentemente, menos custo e menos tempo de fabricação. 
Conforme uma pesquisa da agência Aberdeen (GAFFNEY, 2019), empresas que implementaram alguma 
forma de personalização gastaram 62% menos recursos se comparadas às que não o fizeram, diminuindo 
problemas relacionados a tempo ou inatividade de produção.
Equipamentos polivalentes
A impressão 3D concebe peças únicas e utiliza geometria complexa sem precisarmos sequer sair do 
escritório. A Wohlers Associates apurou que 135 empresas em todo o mundo produziram e venderam 
sistemas industriais de manufaturaaditiva em 2017, em comparação com 97 em 2016; trata‑se de 
máquinas comercializadas em valor superior a US$ 5.000 (LOENERT, 2018). Os novos fabricantes 
de sistemas têm aderido ao mercado de manufatura aditiva a um ritmo impressionante, lançando 
máquinas com plataformas abertas, impressões mais rápidas e preços mais baixos.
Manufatura aditiva pode ser utilizada em diversas áreas, e as mais aderentes são saúde, bens de 
consumo, automotiva, energética e aeroespacial. Na saúde, possibilita a impressão 3D de aparelhos 
auditivos, próteses ortopédicas e dentárias e até órgãos humanos para transplante. A impressão de 
órgãos precisa de células da mesma pessoa que irá recebê‑lo, criando‑se estruturas orgânicas e evitando 
complicações com incompatibilidade. A longo prazo, esse procedimento reduz filas de espera.
Um exemplo de manufatura aditiva na saúde é o cãozinho da raça whippet chamado Zeus. 
Ele enfrentou um evento traumático em que seu pai, um cachorro ciumento, atacou a ele e aos 
irmãos quando eram recém‑nascidos, mutilando as patas traseiras. Graças à prótese impressa 
em 3D, o cachorrinho de dois anos pode correr e arrastar o pé esquerdo – o que pode parecer 
apenas uma adaptação, mas tem impacto nos anos vindouros, sobrecarregando a coluna e outros 
membros. Hoje sua vida melhorou graças a uma prótese 3D de baixo custo.
 Saiba mais
Para mais detalhes sobre a história do cachorro Zeus e o resultado da 
prótese, confira o artigo a seguir:
LOENERT, L. Whippet “Zeus” ganha prótese de baixo custo impressa em 
3D. 3D Printing, 27 abr. 2017. Disponível em: https://cutt.ly/5XrF62s. Acesso 
em: 12 ago. 2022.
64
Unidade II
 Observação
Sabe o significa 3D? Trata‑se do espaço tridimensional, que abarca:
— altura;
— profundidade;
— largura.
O efeito da tridimensionalidade de imagens e objetos é dado pela 
junção das três dimensões com luz e sombra, causando relevo.
 Saiba mais
Confira como se desenvolve uma prótese 3D e sua impressão neste vídeo:
ESTUDANTE cria prótese em impressão 3D para cães deficientes. 
2021. 1 vídeo (2 min). Publicado pelo canal Record News. Disponível em: 
https:// cutt.ly/IXqyLrb. Acesso em: 9 ago. 2022.
4.4 Biologia sintética (SynBio)
Tem como finalidade remodelar e até criar organismos novos na natureza a partir do DNA 
recombinante, aliada à engenharia genética, aos sistemas de informação e à química orgânica 
(ROHREGGER; SGANZERLA; SIMÃO‑SILVA, 2020), representando uma “linha de pesquisa que tenta 
produzir, por reengenharia, formas de vida a partir de seus blocos de construção mais simples” 
(BEM‑BARAK, 2010, p. 183). Segundo o Conselho Consultivo das Academias Europeias de Ciências 
(Easac), pode criar desde uma substância particular não produzida naturalmente a objetivos mais 
ambiciosos, como seres vivos completamente novos (2011, p. 3).
Mas qual a relação entre biologia sintética e indústria 4.0? A Comissão Presidencial para o Estudo 
de Questões de Bioética (PCSBI, 2010) comenta que organismos sintéticos podem ser encontrados em 
diferentes setores. Por exemplo:
• na produção de energia, desenvolvendo microrganismos que produzem hidrogênio, combustíveis 
e até fotossíntese artificial;
• na produção a granel, para vários elementos de química fina, incluindo proteínas que podem 
substituir fibras naturais e ser produzidas de forma sintética;
65
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
• na produção de novos tipos de medicamento, vacinas, agentes de diagnóstico e na produção de 
novos tecidos;
• na criação de novos aditivos alimentares.
4.4.1 Substituindo processos petroquímicos tradicionais
Sabemos que as reservas de petróleo chegarão ao fim, sem contar os custos elevados de sua obtenção 
e a preocupação com a preservação ambiental que decorre desse uso. As biotecnologias podem sanar 
esses problemas.
O aumento significativo no preço do petróleo tem incentivado fontes alternativas que não 
apresentavam competitividade econômica, com destaque mundial à agroenergia. O sucesso do etanol 
na matriz energética brasileira tem sido exemplo para desenvolver novas políticas energéticas e, 
apesar da incerteza a curto e médio prazo, tem crescido o interesse nas biomassas como fonte de 
matéria‑prima e energia para o futuro, pois apresentam elevado potencial tecnológico que permite 
produzir uma gama de substâncias através de rota química ou bioquímica, capazes de substituir 
derivados de petróleo, gás natural e carvão.
Preservar o meio ambiente é outra preocupação da sociedade moderna. A queima de combustíveis 
fósseis e o desmatamento emitem muitos gases na atmosfera, em especial o CO2, que tem causado 
sérios problemas ambientais por acentuar o efeito estufa.
No segmento petrolífero, as biorrefinarias estão em fase avançada pela rota termoquímica e 
bioquímica, mas outras tecnologias vêm se desenvolvendo também, como:
• alcoolquímica;
• oleoquímica;
• sucroquímica;
• fitoquímica;
• conversão de CO2;
• bioprodutos;
• bioprocessos e biocombustíveis.
66
Unidade II
 Saiba mais
Quer saber mais sobre novas biotecnologias? Então não deixe de ler o 
livro Química verde no Brasil, organizado pelo Centro de Gestão e Estudos 
Estratégicos (CREE):
CREE – Centro de Gestão e Estudos Estratégicos. Química 
verde no Brasil: 2010‑2030. Brasília: CREE, 2010. Disponível em: 
https://cutt.ly/NLoxltA. Acesso em: 7 jul. 2022.
4.4.2 Biotecnologia industrial
Existem diversas biotecnologias e, para facilitar sua identificação, foram classificadas em 10 cores, 
de acordo com a área de atuação (BATISTA, 2015):
• Vermelha: tecnologias para medicina e saúde humana.
• Branca: para melhorar processos industriais.
• Verde: para agricultura.
• Azul: para aproveitar recursos marinhos.
• Amarela: para nutrição e produção de alimentos.
• Cinza: para proteger e recuperar o meio ambiente.
• Marrom: para tratar o solo.
• Dourada: para bioinformática e nanobiotecnologia.
• Roxa: para propriedade intelectual e biossegurança.
• Preta: para armamento biológico.
Suas aplicações mais importantes se relacionam com medicina, agricultura e meio ambiente. 
Vejamos cada uma em detalhe (BATISTA, 2015):
• Na medicina:
— produção de insulina, medicamentos e vacinas;
— manipulação de animais (como porco) para utilizar seus órgãos em transplantes;
67
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
— produção de anticorpos em laboratório para pacientes com sistema imunitário deficiente;
— terapia gênica para tratar doenças cancerígenas, neurológicas e cardiovasculares cujos 
tratamentos convencionais não são eficientes;
— pesquisa com células‑tronco para fins terapêuticos.
• Na agricultura:
— produção de insumos como fertilizantes, sementes e agrotóxicos;
— melhoramento genético de plantas;
— processamento de alimentos transgênicos.
• No meio ambiente:
— biorremediação, pois, a depender do tipo de contaminação e das condições das proximidades, 
diferentes técnicas reduzem ou eliminam contaminações no meio ambiente;
— bioconversão de resíduos da agricultura;
— produção de biocombustíveis a partir de organismos vivos ou resíduos vegetais;
— produção de plástico biodegradável a partir de microalgas.
Deve‑se reforçar também o papel da biotecnologia ambiental no segmento empresarial 
para reverter a situação criada pelo ser humano e pelas empresas que crescem no mundo todo, 
buscando processos naturais controlados, que melhorem a condição de ecossistemas poluídos, ou 
criando soluções biodegradáveis que evitem a poluição. Seres vivos podem ser usados – bactérias, 
algas, plantas, entre outros – para processos como fermentação, respiração aeróbica e anaeróbica, 
controlando a poluição de determinado ambiente. Além disso, a biotecnologia também é capaz de 
reaproveitar resíduos agrícolas (como bagaço de cana) ou efluentes sólidos (esgoto) para produzir 
energia e biocombustíveis.
De acordo com Valle e Santos (s.d.), é uma oportunidade promissora para alavancar o desenvolvimento 
nacional com base no conhecimento e na inovação, e pode gerar empregos, reduzir importações, 
fomentar o desenvolvimentoregional, incrementar exportações de produtos com maior valor agregado, 
com produção limpa, menor impacto ambiental e química verde.
68
Unidade II
Figura 23 – Bioquímica verde
Disponível em: https://cutt.ly/pXrVWNf. Acesso em: 12 ago. 2022.
Muitas estratégias da biotecnologia são vantajosas, mas geram controvérsias a respeito das 
consequências sobre a saúde humana e animal, além de seus impactos ambientais. Fato é que não sabemos 
concretamente seus efeitos a longo prazo (BATISTA, 2015).
Diante da discussão sobre vantagens e desvantagens da biotecnologia, listamos alguns argumentos 
de ambos os lados para uma opinião adequada sobre o tema:
• Vantagens:
— aumentar a produção de alimentos na tentativa de acabar com a fome no mundo;
— obter alimentos mais nutritivos e com propriedades medicinais;
— elaborar técnicas terapêuticas para doenças ainda sem cura (como câncer), ou cujos tratamentos 
ainda não são eficientes;
— produzir medicamentos, além de hormônios, anticorpos e insulina;
— usar biorremediação para controlar e eliminar a contaminação nos ambientes;
— produzir produtos biodegradáveis para reduzir a poluição ambiental.
• Desvantagens:
— uso intensivo de agrotóxicos e fertilizantes inorgânicos;
— interferência no equilíbrio da natureza;
69
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
— criação de sementes geneticamente modificadas (inférteis);
— agravamento da poluição genética, uma vez que não é possível controlar os efeitos da 
disseminação de organismos geneticamente modificados no ambiente;
— alergias devido a alimentos transgênicos (entre outros prejuízos);
— questões éticas relacionadas à clonagem de seres vivos;
— envelhecimento precoce devido ao estresse das células‑tronco.
Temas relacionados a essa discussão ainda serão debatidos, dada sua importância no cenário 
socioeconômico mundial.
4.5 Sistemas ciberfísicos
Conhecidos em inglês como cyber‑physical systems (CPS), são agrupamentos automatizados 
que permitem se conectar a operações da realidade física com infraestruturas de computação e 
comunicação (GOMES, 2016). Ao contrário dos sistemas embarcados tradicionais – projetados como 
dispositivos autônomos –, os ciberfísicos focalizam a rede de vários dispositivos e acompanham a 
tendência de ter informações e serviços em todos os lugares (JAZDI, 2014).
São conectados em rede, se comunicam e usam sensores para capturar informação sobre o que 
acontece no mundo físico, interpretar esses dados e disponibilizá‑los em serviços de rede, enquanto 
usam atuadores que influenciam o ambiente físico e controlam o comportamento de dispositivos, 
objetos e serviços.
Eles têm criado soluções não apenas inovadoras, como também revolucionárias, migrando a 
inteligência dos operadores humanos para locais remotos e concentrando esforços em raciocínios e 
decisões de alto nível. Todavia, os seres humanos não devem ser desligados do processo como um todo; 
na verdade têm um papel cada vez mais importante, pois definem novas formas de cooperar com as 
máquinas (JAZDI, 2014).
Por exemplo, considere uma equipe de robôs móveis e autônomos, encarregados de identificar 
e recuperar um alvo dentro de uma casa com uma planta baixa desconhecida. Cada robô deve estar 
equipado com vários sensores onboard que coletam as informações relevantes sobre o mundo 
físico, como um receptor GPS (para localizar um robô), uma câmera (para fotografar os arredores) 
e um sensor térmico infravermelho (para detectar a presença de seres humanos). Um problema 
computacional chave, então, é construir um mapa global da casa baseado em todos os dados coletados; 
isso requer que os robôs troquem informações usando links sem fio de maneira coordenada.
O conhecimento atual da posição dos robôs, obstáculos e alvos pode determinar um plano de 
movimento para cada um deles, incluindo comandos de alto nível. Por exemplo, uma diretiva como 
“mover‑se na direção noroeste a uma velocidade constante de cinco quilômetros por hora” precisa 
ser traduzida para entradas de controle de baixo nível para os motores, controlando o movimento do robô.
70
Unidade II
Os objetivos do projeto incluem operação segura (por exemplo, um robô não deve se 
deparar com obstáculos ou outros robôs), conclusão da missão (o alvo deve ser encontrado) e 
estabilidade física (cada robô deve ser estável como um sistema dinâmico). Construir um sistema 
multirrobô requer estratégias sinérgicas de controle, computação e comunicação (RAJEEV, 2015 
apud SILVA, 2018).
De acordo com Gomes (2016), é possível observar o conceito principal dos sistemas cibernéticos, 
representado pelos 3Cs – comunicação, computação e controle das informações –, que integram o 
mundo cibernético ao mundo físico.
Físico
Agir
Conhecer
Integrar
Perceber
Mundo real Mundo virtual
Ciber
Figura 24 – Funcionamento de um sistema ciberfísico
Fonte: Pires (2016, p. 68).
4.5.1 Aumento da competitividade
Para aumentar a competividade empresarial, é necessária uma série de fatores, e as diversas 
tecnologias estudadas até aqui podem ser utilizadas separadamente e/ou em conjunto, dependendo 
da necessidade organizacional. Nos sistemas ciberfísicos, diversas tecnologias têm combinado 
processos automatizados para se adaptar às crescentes demandas dos consumidores e ao padrão 
atual do mercado.
As novas tecnologias exigem que as organizações mudem o mindset (características da mente 
humana que determinam pensamentos, comportamentos e atitudes) dos profissionais da indústria, pois 
impactam diretamente o contexto do tripple bottom line (TBL), melhoram as condições de trabalho 
onerosas e perigosas, fomentando o uso racional de matéria‑prima e a eficiência energética.
Isso exige projetos que ao mesmo tempo sejam sustentáveis e aumentem a competitividade. A figura 25 
esquematiza a relação entre o ambiente físico, mais conhecido, e as novas tendências de mercado com 
a internet das coisas:
71
INDÚSTRIA 4.0 E TECNOLOGIAS
Ambiente físico
AutomaçãoManufatura aditiva
Robôs 
colaborativos
Máquina de usinagem 
computadorizada
Esteira
Automação com IoT (CPS)
Big data 
analytics
Simulação
Rastreabilidade
Realidade 
aumentada
Visão 
artificial
Nuvem de 
dados
IoT
Banco de 
dados
Criptografia 
avançada
Figura 25 – Ambiente físico integrado com a camada de automação via internet das coisas
Fonte: Silva e Scur (2020, p. 9).
 Saiba mais
TBL é um conceito de gestão que preza pela sustentabilidade de forma 
ampla nas empresas. Mais do que preocupações ecológicas, é preciso ter uma 
atuação mais sólida em outros setores.
Gostou do tema? Então leia este artigo:
PAZ, T. S. R. et al. Análise de sustentabilidade com base no princípio 
do triple bottom line (TBL) pela técnica de similaridade com solução 
ideal (Topsis). In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 
37., 16‑19 out. 2018, Maceió. Anais […]. Maceió: Abepro, 2018. p. 1‑16. 
Disponível em: https://cutt.ly/ALob8SF. Acesso em: 7 jul. 2022.
4.5.2 Otimização de processos
Uma otimização exige análises e, no caso do sistema ciberfísico, é importante analisar outras 
tecnologias, como robôs colaborativos, manufatura aditiva, big data, realidade aumentada, entre outras. 
72
Unidade II
Por exemplo, sensores podem identificar o volume de produção de uma máquina a determinada hora 
do dia; essa informação chega a um software com inteligência artificial embutida para determinar 
o percentual e maquinário necessário para certo nível de produção. Assim, integrando‑se à internet 
das coisas, máquinas não usadas podem ser programadas para gastar menos energia. O contrário é 
verdadeiro se o sistema ciberfísico identificar aumento na produção, e todo o caminho é refeito para 
ativar o maquinário com força total.
Entre as vantagens do sistema ciberfísico estão economia de recursos, entendimento e adequação do 
momento da fábrica, automatização de processos e conexão entre máquinas e softwares. Seria uma espécie de 
cérebro da indústria 4.0: entende estímulos externos e formula uma resposta interna, fazendo o sistema