LIVRO - TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL

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SÉRIE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL
TRANSFORMAÇÃO 
DIGITAL NO SETOR 
INDUSTRIAL
SÉRIE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL
TRANSFORMAÇÃO 
DIGITAL NO SETOR 
INDUSTRIAL
CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA – CNI
Robson Braga de Andrade
Presidente 
DIRETORIA DE EDUCAÇÃO E TECNOLOGIA - DIRET
Rafael Esmeraldo Lucchesi Ramacciotti
Diretor de Educação e Tecnologia
SERVIÇO NACIONAL DE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL - SENAI
Conselho Nacional
Robson Braga de Andrade
Presidente do Conselho Nacional 
SENAI – DEPARTAMENTO NACIONAL
Rafael Esmeraldo Lucchesi Ramacciotti
Diretor-Geral
Julio Sergio de Maya Pedrosa Moreira
Diretor-Adjunto
Gustavo Leal Sales Filho
Diretor de Operações
SÉRIE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL 
TRANSFORMAÇÃO 
DIGITAL NO SETOR 
INDUSTRIAL
SENAI
Serviço Nacional de 
Aprendizagem Industrial 
Departamento Nacional
Sede
Setor Bancário Norte • Quadra 1 • Bloco C • Edifício Roberto 
Simonsen • 70040-903 • Brasília – DF • Tel.: (0xx61) 3317-
9001 Fax: (0xx61) 3317-9190 • http://www.senai.br
© 2019. SENAI – Departamento Nacional
© 2019. SENAI – Departamento Regional de Santa Catarina
A reprodução total ou parcial desta publicação por quaisquer meios, seja eletrônico, me-
cânico, fotocópia, de gravação ou outros, somente será permitida com prévia autoriza-
ção, por escrito, do SENAI.
Esta publicação foi elaborada pela equipe do Núcleo de Educação a Distância do SENAI 
de Santa Catarina, com a coordenação do SENAI Departamento Nacional, para ser utiliza-
da por todos os Departamentos Regionais do SENAI nos cursos presenciais e a distância.
SENAI Departamento Nacional 
Unidade de Educação Profissional e Tecnológica – UNIEP
SENAI Departamento Regional de Santa Catarina 
Gerência de Educação
FICHA CATALOGRÁFICA 
_____________________________________________________________________________ 
S491t 
 Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial. Departamento Nacional. 
Transformação digital no setor industrial / Serviço Nacional de Aprendizagem 
Industrial. Departamento Nacional, Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial. 
Departamento Regional de Santa Catarina. Brasília : SENAI/DN, 2019. 
130 p. : il. (Série Aprendizagem Industrial). 
 ISBN 978 - 85 - 505 - 0361 - 5
Programa SENAI de Ações Inclusivas 
1. Revolução industrial. 2. Inovações tecnológicas. 3. Internet das coisas. 4. Robótica.
5. Proteção de dados. I. Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial. Departamento
Regional de Santa Catarina. II. Título. III. Série.
 CDU: 004:658.51 
_____________________________________________________________________________ 
SUMÁRIO
Conheça aqui a abertura da 
unidade curricular. Explore 
esta oportunidade de apren-
dizagem e veja quantas desco-
bertas serão possíveis!
CAPÍTULO 3
Computação em nuvem
Conheça o conceito de “com-
putação em nuvem”, a evo-
lução dos sistemas de arma-
zenamento, e os modelos de 
implantação de nuvem e de 
serviços fornecidos por prove-
dores.
CAPÍTULO 1
Indústria 4.0
Conheça os princípios da In-
dústria 4.0 e como eles têm 
permitido o surgimento de 
novas profissões e novos mo-
delos de negócio, produtos e 
serviços, a partir das tecnolo-
gias habilitadoras.
CAPÍTULO 4
Big data
Conheça o que é o big data, 
suas características e aplica-
ções, além de entender como 
o uso dessa tecnologia possi-
bilita que as empresas se tor-
nem ágeis. 
CAPÍTULO 2
Internet das coisas (IoT)
Conheça como os termos “IoT” 
e “IIoT” surgiram; veja como 
tecnologias e processos pos-
sibilitam a conexão de objetos 
nos ambientes físico e virtual e 
a sua rastreabilidade em toda 
a cadeia de valor.
CAPÍTULO 5
Robótica avançada
Conheça a robótica avançada 
e sua aplicação. Conheça tam-
bém a composição, as carac-
terísticas, os tipos de robôs e 
sua aplicação dentro e fora da 
indústria.
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MENSAGEM
AO APRENDIZ
CONHECENDO 
A AUTORA
REFERÊNCIAS
PALAVRAS 
DA AUTORA
SUMÁRIO
CAPÍTULO 9
Segurança digital
Conheça o que é segurança 
digital, seus pilares e os novos 
riscos aos quais a indústria 
está exposta com a transfor-
mação digital.
CAPÍTULO 7
Simulação
Conheça o processo de simu-
lação, os conceitos de comis-
sionamento virtual, realidade 
aumentada e de realidade vir-
tual, e veja as etapas de virtu-
alização do produto, dos equi-
pamentos e da célula.
CAPÍTULO 10
Realidade aumentada
Conheça o que é realidade au-
mentada, seus componentes 
e sua aplicação nas empresas 
que estão em transformação 
digital.
Leia o fechamento que a autora 
prepararou para você! Aprovei-
te todos os caminhos que levam 
ao conhecimento.
CAPÍTULO 8
Integração de sistemas
Conheça o conceito de “inte-
gração sistemas”, a verticali-
zação e a horizontalização na 
Indústria 4.0.
Confira agora as referências 
utilizadas nesta unidade curri-
cular. Aproveite e amplie seus 
conhecimentos!
Conheça mais detalhes sobre 
a autora deste livro, sua for-
mação e experiências profis-
sionais, entre outros.
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CAPÍTULO 6
Manufatura aditiva
Conheça o conceito de “manu-
fatura aditiva”, suas principais 
tecnologias, características e 
aplicações. Além disso, conhe-
ça como o processo contribui 
para tornar a indústria mais 
ágil.75
Olá! Seja bem-vindo à Unidade Curricular de “Transformação digital no setor industrial”.
Você já ouviu falar sobre o movimento de transformação digital que está acontecen-
do nas empresas? 
Este movimento tem o objetivo de integrar tecnologia digital a todos os processos 
de uma empresa. Isto está mudando a forma de produção e até mesmo as tarefas dos 
trabalhadores. As novas tecnologias, conhecidas como tecnologias habilitadoras da In-
dústria 4.0, estão exigindo das empresas inovação e transformação da cultura.
Mas, você sabe o que é Indústria 4.0? Quais são as tecnologias habilitadoras? Como 
elas estão influenciando a transformação digital no setor industrial? Quais são as 
profissões do futuro?
Nesta Unidade Curricular você encontrará os caminhos que o levarão a compreender 
o histórico da Indústria 4.0 e como suas tecnologias estão influenciando o dia a dia das 
empresas.
Portanto, esteja preparado para conhecer vários conceitos novos!
Bons estudos!
MICHELE GABRIEL
MENSAGEM 
AO APRENDIZ
9INDÚSTRIA 4.0 • REVOLUÇÃO INDUSTRIAL TECNOLOGIAS • DESAFIOS
CAPÍTULO 1
A INDÚSTRIA 4.0
Sim, vamos lá! A 
empresa está em processo 
de transformação digital. 
Estamos implantando nuvem 
para armazenamento de dados, 
big data para análise de dados, 
instalando robôs nas linhas 
de produção, dentre 
outras ações.
Este movimento de implantação de 
novas tecnologias é um dos efeitos das 
transformações que estão acontecendo 
no setor industrial a partir da feira de 
Hannover, a maior feira de automação 
industrial do mundo que aconteceu na 
Alemanha em 2011.
No Brasil as iniciativas também convergem 
para a modernização do nosso parque 
industrial, pela melhoria de processos na 
indústria e pela qualificação de profissionais.
Nesta feira, foi apresentado o termo 
Indústria 4.0, como um projeto estratégico 
e de alta tecnologia para promover a 
manufatura alemã e impulsionar suas 
exportações. Desde então, várias inciativas 
estratégicas da indústria surgiram 
pelo mundo.
Gustavo, ouvi falar que 
a empresa está implantando 
novas tecnologias para 
ser mais ágil. E que isto é 
por causa da 4ª Revolução 
Industrial. Você pode 
me explicar melhor?
Indústria 4.0, o que é isto?Indústria 4.0, o que é isto?
Tudo bem, Gustavo. 
E no Brasil? FIMFIM
No Japão, tivemos a Revolução Robótica. 
Na França, tivemos a Fábrica do Futuro. 
No Reino Unido, tivemos a Fábrica Digital. 
Nos Estados Unidos, tivemos a 
Manufatura Avançada. 
A INDÚSTRIA 4.0 11
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM 
 ■ Compreender como surgiu a Indústria 4.0.
 ■ Compreender os desafios da Indústria 4.0.
 ■ Identificar as tecnologias habilitadoras.
 ■ Conhecer as profissões do futuro.
1.1. A INDÚSTRIA 4.0
Hoje, na era da internet, as pessoas estão quase o tempo todo conec-
tadas entre si por meio de redes sociais e aplicativosde comunicação. 
Seguindo esta linha, a Indústria 4.0 propõe a utilização da internet para 
integrar equipamentos industriais e sistemas.
Para entender a Indústria 4.0 é importante, antes, conhecer um pouco 
da história da indústria e suas revoluções. 
Você já deve ter percebido que a modernização é uma constante na in-
dústria. Voltando no tempo, é possível verificar que houve grande evo-
lução desde a criação da primeira máquina a vapor até hoje.
A seguir, confira uma linha do tempo que se inicia no final do século 
XVIII e caminha até os dias de hoje.
1º Revolução
Industrial
2º Revolução
Industrial
3º Revolução
Industrial
4º Revolução
Industrial
1780
1870 Hoje
1970
Da
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Figura 1 - Linha do tempo Revoluções Industriais
Fonte: Adaptado de Citisystems (2017)
1.1.1. PRIMEIRA REVOLUÇÃO INDUSTRIAL
A Primeira Revolução Industrial teve início na Inglaterra, no século 
XVIII, cujo destaque tecnológico foi a máquina a vapor, aprimorando os 
meios de transporte, como locomotivas e navios; além do tear mecâni-
co, para a produção têxtil (BRANCO, 2007).
Esses avanços se deram, em primeiro momento, em países da Euro-
pa (como Inglaterra, Alemanha, França, Bélgica, Holanda, entre outros), 
nos EUA e no Japão.
Confira a seguir outros fatores da revolução que trouxeram modifica-
ções para a sociedade.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL12
Deslocamento do emprego
Houve grande diminuição do trabalho artesanal feito pelo homem. Os 
produtos passaram a ser manufaturados na indústria, provocando um 
deslocamento no emprego.
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Aumento de produtividade
O trabalho produzido em série, com apoio de máquinas, e o avanço 
dos sistemas de transporte acarretaram no aumento da produtividade.
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A INDÚSTRIA 4.0 13
Aumento da circulação
Com a estruturação de ferrovias e a implantação de navios a vapor, 
houve aumento da circulação de mercadorias e pessoas.
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20
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FIQUE POR DENTRO
Você sabia que a Revolução Industrial também influenciou, entre ou-
tras coisas, a mudança do modo de se vestir das pessoas?
Isso se deu principalmente pelo fato de que foram criadas máquinas 
agrícolas capazes de coletar com mais agilidade o algodão e pela mo-
dernização das máquinas de tear, barateando o produto e tornando as 
roupas mais acessíveis à população de menor renda (FERRAZ, 2007).
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20
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TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL14
1.1.2. SEGUNDA REVOLUÇÃO INDUSTRIAL
Já a Segunda Revolução Industrial teve início nos Estados Unidos, no 
final do século XIX e começo do século XX. Teve como principais desta-
ques de inovação a utilização do aço, a invenção da energia elétrica e dos 
motores elétricos e o desenvolvimento de combustíveis derivados do pe-
tróleo (BRANCO, 2007). Veja, a seguir, outros fatores dessa revolução.
Diminuição de custos de produção
O aperfeiçoamento das tecnologias aplicadas às máquinas industriais 
trouxe maior eficiência e consequente diminuição de custos de produção.
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20
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Aumento da qualidade dos produtos
O aperfeiçoamento das tecnologias aplicadas às máquinas indus-
triais, que se tornaram mais eficientes, possibilitou a produção de mi-
lhares de peças idênticas e com a mesma qualidade.
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A INDÚSTRIA 4.0 15
Melhoria das formas de comunicação
Avanços na área de telecomunicações, como o rádio e o telefone.
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1.1.3. TERCEIRA REVOLUÇÃO INDUSTRIAL
A Terceira Revolução Industrial teve início no século XX, a partir da 
década de 1970, quando houve grande demanda por tecnologia e mão 
de obra. Teve como destaques de inovações, que viraram os pilares da 
produção industrial: o computador, a informática, a biotecnologia, e a 
microeletrônica (GOMES, s.d.). 
Reestruturação do trabalho
O sistema de trabalho passou a ser polivalente, flexível, integrado em 
equipes e menos hierárquico.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL16
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Flexibilização da produção
A informatização traz uma flexibilização para a programação e repro-
gramação dos processos de fabricação, conforme necessidade, dando 
mais eficiência à produção.
Nesse período houve aumento da importância, no cenário econômico 
global, dos países emergentes, como a China, a Rússia, o Brasil e a Índia.
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20
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])
A INDÚSTRIA 4.0 17
?
PERGUNTA
Você sabia que as primeiras tentativas de criação do que viria a ser um 
aparelho televisor aconteceram já no século XIX?
Contudo, somente em 1925 o engenheiro escocês John Logie Baird 
conseguiu fazer sua primeira transmissão em casa. Em 1927, Baird fez 
uma transmissão de Londres até Glasgow e, no ano seguinte, de Lon-
dres para Nova York. 
Da
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02
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O televisor foi aperfeiçoado por vários cientistas de diferentes lugares, 
mas, pela falta de comunicação e por conta da tecnologia da época, o 
processo levou quase um século (CASTRO, s.d.).
1.1.4. QUARTA REVOLUÇÃO INDUSTRIAL 
Segundo a consultoria McKinsey, em seu relatório “Industry 4.0: how 
to navigate digitization of the manufacturing sector” (2015), os mode-
los tradicionais de alavancagem de produtividade estão superados, e é 
por esta razão que as empresas estão visualizando na Quarta Revolução 
Industrial uma nova resposta para manutenção de sua competitivida-
de. Nas décadas de 1970 e 1980 tivemos o Sistema Toyota de produção 
como a grande alternativa de diferencial de produtividade.
Dez anos mais tarde, as empresas investiram na terceirização e no 
deslocamento da produção para países com baixos custos de mão de 
obra. Porém, nos anos 2000, esses custos foram migrando para patama-
res superiores aos identificados inicialmente.
Em paralelo, percebe-se a evolução e redução de custos com roboti-
zação e automação e as empresas passam a usufruir destas tecnologias 
como garantia de competitividade, construindo um caminho facilitado 
para se tornarem, futuramente, fábricas inteligentes. 
Partindo deste contexto é que vem sendo implementada a Indústria 4.0.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL18
Ph
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Considerando este cenário, percebendo a alta disponibilidade da tec-
nologia da informação, comunicação e sistemas embarcados em suas 
empresas, máquinas, equipamentos, e visualizando a tendência de 
uma computação ubíqua e de conectividade, a Alemanha criou em 2011 
um projeto estratégico denominado Industrie 4.0. Este projeto avan-
çou fortemente, criando uma série de mecanismos para consolidar as 
empresas alemãs como os principais players da Indústria 4.0.
Em 2011, o presidente Barack Obama foi alertado sobre as graves 
consequências da desindustrialização vivenciada nos Estados Unidos 
naquela época. Observando este problema e as oportunidades trazidas 
pelo avanço tecnológico, o governo americano lançou naquele ano uma 
iniciativa chamada “Manufatura avançada”. Esta iniciativa visava revita-
lizar a indústria americana e posicioná-la como líder global em compe-
tividade industrial.
Juntos, estes dois países com suas respectivas inciativas vêm apre-
sentando ótimos resultados conforme se verifica no relatório, de 2016, 
sobre o índice de competitividade industrial da consultoria Deloitte.
1.2. TECNOLOGIAS HABILITADORAS DA INDÚSTRIA 4.0
Como você pôde verificar, a indústria veio evoluindo em capacidade 
de produção com maior eficiência, qualidade e segurança para o chão 
de fábrica. Esses avanços foram possíveis com a integração de sistemas 
mecânicos, elétricos e eletrônicos. Isso trouxe mais complexidade aos 
projetos e maior desenvolvimento e manutenção desses sistemas.
PLAYERS
Os players de mercado 
são grupos que dividem 
sua expertise em um 
segmento crescente, ge-
ralmente localizado em 
regiões aparentemente 
não tão promissoras, 
mas que no final das con-
tas acabam apresentan-
do um grande potencial 
lucrativo.
A INDÚSTRIA 4.0 19Da
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02
0)
A Indústria 4.0 tem trazido vantagens além do imaginável. Porém, as-
sim como antes, a ideia é trazer novas tecnologias para serem agrega-
das às atuais que são utilizadas no chão de fábrica, agora conectando 
também os sistemas de gestão. 
?
PERGUNTA
Isso traz maior complexidade e desafios para os projetos dessa nova 
indústria?
Você será um profissional 4.0 e deverá compreender essa nova reali-
dade. Não é possível ser especialista em todas as áreas que a Indústria 
4.0 abrange, mas é importante entender que essas tecnologias existem 
e, obrigatoriamente, será necessário interagir com elas.
Segundo o relatório do BCG (Boston Consulting Group), são nove as 
principais tecnologias da Indústria 4.0, sendo estas determinantes para 
a produtividade e crescimento das indústrias. 
Acompanhe na tabela a seguir quais são estas tecnologias e uma bre-
ve descrição de cada uma. Nos capítulos a seguir, você irá conhecê-las 
uma a uma com detalhes. 
TECNOLOGIA 
HABILITADORA DESCRIÇÃO
Big data e 
inteligência artificial 
A big data é uma das áreas mais importantes para a otimização 
da produção. Envolve muitos dados (como o próprio nome 
diz) retirados de sensores e controladores nas linhas de produ-
ção, além de dados gerados pelos produtos já vendidos e em 
utilização por clientes. A inteligência artificial (analytics) é parte 
essencial nesse processo, pois é necessário filtrar esses dados 
para gerar informações relevantes sobre os produtos, clientes, 
entre outros, na busca do aprimoramento constante dos meios 
de produção e dos produtos em si.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL20
Computação em 
nuvem ou cloud 
computing
A computação em nuvem se baseia no conceito de que os bancos 
de dados devem estar todos em servidores conectados à internet 
(que são utilizados para analytics). Dessa forma, dados podem 
ser compartilhados em tempo real para sistemas de todo o 
mundo. É daí que vem o conceito de nuvem: está acima de todos, 
acessível a todos, em qualquer lugar e a qualquer hora.
Segurança digital ou 
cybersecurity
Ninguém vai querer utilizar servidores em nuvens não seguras, 
correto? Por isso a importância da segurança. Criptografia é uma 
área de extrema relevância nesse contexto, pois as informações 
coletadas precisam ser guardadas de forma segura e em locais 
seguros.
Integração de siste-
ma ou horizontal & 
vertical integration
Integração vertical significa integrar sistemas desde os níveis 
mais baixos de produção até os sistemas complexos de gerên-
cia e relacionamento com cliente. Já a integração horizontal 
significa tornar possível a troca de informações entre diferentes 
equipamentos, de diferentes fabricantes, utilizados na produção.
Robótica avançada 
ou robotics
Essa área envolve a utilização de robótica integrada a outros 
sistemas. O objetivo é tornar as funções dos robôs mais flexíveis e 
suas tarefas mais eficientes e seguras.
Realidade aumen-
tada ou augmented 
reality
A realidade aumentada vem para diminuir custos e aumentar 
a segurança em diversas atividades industriais. Treinamentos, 
simulações de operações ou mesmo atuações remotas podem 
ser realizados utilizando essa tecnologia.
Manufatura aditiva 
ou additive manu-
facturing
A área da manufatura aditiva ainda está em ascensão. Trata-se 
das conhecidas impressoras 3D. Enquanto fresadoras e tornos 
CNC fabricam peças removendo material de blocos (desperdi-
çando esforço e matéria-prima), as tecnologias de adição e ma-
terial possibilitam a fabricação de peças mais complexas e com 
menor desperdício de matéria-prima. Pode-se dizer que ainda é 
uma tecnologia cara, porém promissora.
Manufatura digital 
ou simulation
Prever todos os detalhes envolvidos na montagem e teste de 
uma nova linha de produção é tarefa praticamente impossível. 
Qualquer ponto que passe despercebido no momento do projeto 
pode resultar em muito prejuízo no momento da construção 
da linha. Portanto, ferramentas de simulação estão sendo cada 
vez mais utilizadas para evitar esses prejuízos, além de otimizar 
processos de fabricação encontrando as melhores soluções de 
leiaute e organização das plantas industriais.
A INDÚSTRIA 4.0 21
Internet das coisas 
ou internet of things 
(IoT)
A internet das coisas é uma das principais tecnologias em desen-
volvimento atualmente, devido a seu enorme potencial. Com a 
utilização do IPv6, pretende-se conectar tudo à rede, e isso inclui 
os equipamentos industriais. Como integrar esses equipamentos 
e garantir a segurança das informações é o grande desafio a ser 
enfrentado. Perceba então que a IoT está intimamente relaciona-
da à Indústria 4.0.
Com todas estas tecnologias, quais serão as profissões do futuro? Con-
fira a seguir o resultado do mapeamento realizado pelo Senai em 2018.
1.3. O FUTURO DAS PROFISSÕES
As últimas duas décadas, tem sido marcada por transformações tec-
nológicas extremamente impactante advindas da Indústria 4.0. A tec-
nologia melhorou estruturas e agilizou processos, mas também colocou 
em dúvida a necessidade de muitas profissões em um futuro próximo. 
“As profissões não são imutáveis. Elas são um ar-
tefato que construímos para atender a um deter-
minado conjunto de necessidades em uma sociedade 
industrial baseada em impressão”, explicam os pes-
quisadores Richard Susskind e Daniel Susskind.
Estes pesquisadores acreditam que, conforme a sociedade avança em 
tecnologia, muitos trabalhos serão extintos por não atenderem às de-
mandas do novo modelo do mercado.
FIQUE POR DENTRO
Richard Susskind e Daniel Susskind são autores do livro O Futuro das 
Profissões: Como a tecnologia vai transformar o trabalho de especialis-
tas humanos, lançado em 2015.
Estima-se que 2 bilhões de postos de trabalho desaparecerão até 2030 
de acordo com pesquisa do DaVinci Institute. Além disto o relatório The 
Future of Jobs and Skills (O Futuro do Trabalho e das Habilidades), pu-
blicado em 2016 pelo Fórum Econômico Mundial, aposta que a inteli-
gência artificial, a robótica, a nanotecnologia e a impressão 3D serão 
algumas das áreas que movimentarão o mercado do futuro.
IPV6
O IPv6 é a versão mais 
recente do chamado in-
ternet protocol (protocolo 
de internet), mais conhe-
cido como IP.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL22
Por outro lado, funções de apoio à gestão e trabalho operacional ten-
dem a ser eliminadas total ou parcialmente.
“Profissões que são muito repetitivas obviamente 
serão substituídas por softwares. E as que são 
por natureza muito humana, como serviços de cui-
dadores e de atendimento, tendem a ter seus valo-
res pressionados para baixo em razão da roboti-
zação, por exemplo”. (Arthur Igreja, especialista 
da multiplataforma AAA, em entrevista ao IDGNow).
No entanto, apesar da extinção de muitos trabalhos, outras profissões 
serão criadas. Para cada posto de trabalho eliminado pelo avanço da 
tecnologia, 2,4 novos serão criados, especialmente em startups.
REFLITA
Você está preparado para este futuro já tão presente? 
O novo mercado de trabalho vai priorizar profissionais mais focados 
em desenvolver sua vida profissional como um todo do que em consti-
tuir carreira. 
Conheça a seguir, pesquisa realizada pelo SENAI que aponta as áreas 
que mais irá precisar de profissionais.
O levantamento do Senai aponta as profissões, de nível médio e supe-
rior, que devem ganhar relevância em um mercado de trabalho que se 
transforma diante da 4ª Revolução Industrial. 
A previsão é que surjam 30 novas ocupações em oito áreas que devem 
sofrer o maior impacto da Indústria 4.0. Essas áreas estão entre as que 
mais devem ter seus processos transformados e que apostam na domi-
nância das tecnologias digitais para a competitividade dos seus negó-
cios na próxima década.
Acompanhe a seguir quais são estas oito áreas e quais as profissões 
que cada uma irá necessitar.
STARTUP
Startup é uma em-
presa jovem com um 
modelo de negócios 
repetível eescalável, 
em um cenário de in-
certezas e soluções a 
serem desenvolvidas. 
Fonte: https://www.
startse.com/noticia/
startups/18963/afi-
nal-o-que-e-uma-s-
tartup
A INDÚSTRIA 4.0 23
Automotivo
• Mecânico de veículos híbridos
• Mecânico espcialista em telemetria
• Programador de unidades de controles eletrônicos
• Técnico em informática veicular
Da
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02
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Tecnologias da informação e comunicação
• Analista de IoT (internet das coisas)
• Engenheiro de cibersegurança
• Analista de segurança e defesa digital
• Especalista em big data
• Engenheiro de softwares
Da
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0)
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL24
Alimentos e bebidas
• Técnico em impressão de alimentos
• Especialista em aplicações de TIC para 
rastreabilidade de alimentos
• Especialista em aplicações de embalagens 
para alimentos
Da
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(2
02
0)
Máquinas e ferramentas
• Projetista para tecnologias 3D
• Operador de High Speed Machine
• Programador de ferramentas CAD/CAM/CAE/CAI
• Técnico de manutenção em automação
Da
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(2
02
0)
A INDÚSTRIA 4.0 25
Construção Civil
• Integrador de sistema de automação predial
• Técnico de construção seca
• Técnico em automação predial
• Gestor de logística de canteiro de obras
• Instalador de sistema de automação predial
Da
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02
0)
Têxtil e vestuário
• Técnico de projetos de produtos de moda
• Engenheiro em fibras têxteis
• Designer de tecidos avançados
Da
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0)
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL26
Petróleo e gás
• Especialista em técnicas de perfuração
• Especialistas em sismologias e geofísica de poços
• Especialistas para recuperação avançada
 de petróleo
Da
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n 
(2
02
0)
Você finalizou a primeira etapa de seus estudos. Confira no Resumin-
do, a seguir, os principais conceitos tratados nesse capítulo.
A INDÚSTRIA 4.0 27
RESUMINDO
Indústria 4.0
Revolução industrial Tecnologias habilitadoras
1ª Revolução Industrial Big data e analytics
2ª Revolução Industrial Cloud computing
Petróleo e gás
Augmented reality
Simulation
Internet of things (IOT)
Additive manufacturing
Cybersecurity
Horizontal & vertical
integration
Automotivo
Têxtil e vestuário
Robotics
Máquinas e ferramentas
Alimentos e bebidas
Construção civil
Tecnologias da informação
e comunicação
Profissões do futuro
3ª Revolução Industrial
4ª Revolução Industrial
Ca
rlo
s A
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ré
 M
. A
. (
20
20
)
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL28
ANOTAÇÕES
CAPÍTULO 2
29internet • objetos • ágilciberfísico • integração
INTERNET DAS COISAS
Olá, o tema 
agora é IoT!
Vou lhes 
explicar com 
um exemplo.
Pensem em um 
smartphone. 
Este smartphone 
pode enviar sinais ao 
portão da sua casa, e 
abri-lo automaticamente 
quando você ainda 
está próximo.
Achei muito legal! 
Eu quero saber mais 
sobre isto!! Quero saber 
como podemos utilizar 
em uma empresa.
Nunca ouvi, 
o que é?
Que legal! 
FIMFIM
Internet das coisas, 
o que é isto?
INTERNET DAS COISAS 31
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
 ■ Entender os benefícios da IoT para diversos setores.
 ■ Entender como o fluxo de comunicação contínua de dispositivos 
na IoT contribui para tornar a indústria ágil.
2.1. O QUE É INTERNET DAS COISAS
Com base na ideia do pesquisador Kevin Ashton, percebeu-se a opor-
tunidade de interligação direta entre dispositivos, de modo que eles pu-
dessem se comunicar entre si (M2M-machine to machine). 
Para Santos et al. (2016), a internet das coisas é uma extensão da inter-
net atual, que proporciona aos objetos, com capacidade computacional 
e de comunicação, se conectarem à internet. Essa conexão permite aos 
usuários controlar os objetos remotamente e/ou torná-los provedores 
de serviços.
Já os objetos (things) são elementos que possuem capacidade de co-
municação e/ou processamento aliados a sensores. Eles não são ape-
nas computadores convencionais, mas também TVs, notebooks, auto-
móveis, smartphones, webcams, sensores ou qualquer equipamento 
que possua uma forma de conexão à rede.
Tudo isso só é possível graças a um combinado de tecnologias que se 
complementam para viabilizar a integração dos objetos nos ambientes 
físico e digital.
Veja a seguir algumas destas tecnologias e como cada uma contribui 
para a transformação digital das empresas.
Identificação óptica
As informações sobre o objeto são arma-
zenadas como um código de barras ou um 
código Data Matrix bidimensional e são 
lidas via tecnologia de imagem digital ou à 
laser. Sistemas de código de barras e Data 
Matrix são uma alternativa econômica 
para a tecnologia RFID (Identificação rádio 
frequência).
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Identificação óptica
As informações sobre o objeto são arma-
zenadas como um código de barras ou um 
código Data Matrix bidimensional e são 
lidas via tecnologia de imagem digital ou à 
laser. Sistemas de código de barras e Data 
Matrix são uma alternativa econômica 
para a tecnologia RFID (Identificação rádio 
frequência).
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL32
Comunicação
São tecnologias e elementos utilizados 
para conectar objetos inteligentes. 
Normalmente, são utilizadas tecnologias 
como redes cabeadas, WiFi, ou bluetooth 
para conexão e comunicação dos objetos, 
observando os diversos protocolos de 
comunicação.
Da
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Comunicação
São tecnologias e elementos utilizados 
para conectar objetos inteligentes. 
Normalmente, são utilizadas tecnologias 
como redes cabeadas, WiFi, ou bluetooth 
para conexão e comunicação dos objetos, 
observando os diversos protocolos de 
comunicação.
Computação
Há um anseio para que os objetos tenham 
a capacidade de realizar processamento. 
Para isto, é preciso dotá-los de elementos 
de processamento, como microcontro-
ladores, processadores e FPGA (arranjo de 
portas programáveis em campo, do inglês 
(field programmable gate array).
Da
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Computação
Há um anseio para que os objetos tenham 
a capacidade de realizar processamento. 
Para isto, é preciso dotá-los de elementos 
de processamento, como microcontro-
ladores, processadores e FPGA (arranjo de 
portas programáveis em campo, do inglês 
(field programmable gate array).
Semântica
Semântica, em um sistema linguístico, 
significa “sentido das palavras”. No 
contexto de internet das coisas, a semânti-
ca é um atributo essencial para a comuni-
cação de múltiplos dispositivos por meio 
de um dialeto comum. Normalmente, os 
objetos vão dispor de protocolos de 
comunicação abertos, garantindo que 
diversas tecnologias possam ser desenvol-
vidas para explorar as possibilidades da 
comunicação. Um exemplo disso é a 
tecnologia bluetooth, que permite a 
extração e o envio de dados entre disposi-
tivos para prover novos serviços.
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Semântica
Semântica, em um sistema linguístico, 
significa “sentido das palavras”. No 
contexto de internet das coisas, a semânti-
ca é um atributo essencial para a comuni-
cação de múltiplos dispositivos por meio 
de um dialeto comum. Normalmente, os 
objetos vão dispor de protocolos de 
comunicação abertos, garantindo que 
diversas tecnologias possam ser desenvol-
vidas para explorar as possibilidades da 
comunicação. Um exemplo disso é a 
tecnologia bluetooth, que permite a 
extração e o envio de dados entre disposi-
tivos para prover novos serviços.
INTERNET DAS COISAS 33
Serviços
A aplicação das tecnologias utilizadas na 
IoT envolve novos modelos de negócios, 
desde possibilidades de personalização de 
produtos até o atendimento às necessida-
des dos clientes tanto na indústria 4.0 
como nas áreas de serviços de:
Transportes, fornecendo aos motoristas 
informações em tempo real sobre as 
melhores rotas, situação do trânsito e 
das estradas, demandas de atendimen-
to. E aos usuários, indicando o melhor 
meio a ser utilizado (trem, metrô, ônibus, 
taxi), tempo e custo de viagem etc.
Comércio, pela produção automática 
de acordo com a demanda estatística 
do estabelecimentocomercial, pratelei-
ras inteligentes que controlam disponi-
bilidade e reposição de produtos.
Saúde, com a possibilidade de transmi-
tir ao médico, em tempo real, os sinais 
vitais do paciente para um acompanha-
mento a distância.
Serviços públicos, com sensores para o 
alerta de enchentes ou necessidade de 
limpeza em bueiros e galerias, câmeras 
de monitoramento inteligente de 
trânsito com controle de semáforos, 
sistemas inteligentes de verificação de 
sonegação de impostos etc.
Agronegócio, com sensores para 
verificação das condições do solo, da 
previsão do tempo, de identificação e 
controle de animais.
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Serviços
A aplicação das tecnologias utilizadas na 
IoT envolve novos modelos de negócios, 
desde possibilidades de personalização de 
produtos até o atendimento às necessida-
des dos clientes tanto na indústria 4.0 
como nas áreas de serviços de:
Transportes, fornecendo aos motoristas 
informações em tempo real sobre as 
melhores rotas, situação do trânsito e 
das estradas, demandas de atendimen-
to. E aos usuários, indicando o melhor 
meio a ser utilizado (trem, metrô, ônibus, 
taxi), tempo e custo de viagem etc.
Comércio, pela produção automática 
de acordo com a demanda estatística 
do estabelecimento comercial, pratelei-
ras inteligentes que controlam disponi-
bilidade e reposição de produtos.
Saúde, com a possibilidade de transmi-
tir ao médico, em tempo real, os sinais 
vitais do paciente para um acompanha-
mento a distância.
Serviços públicos, com sensores para o 
alerta de enchentes ou necessidade de 
limpeza em bueiros e galerias, câmeras 
de monitoramento inteligente de 
trânsito com controle de semáforos, 
sistemas inteligentes de verificação de 
sonegação de impostos etc.
Agronegócio, com sensores para 
verificação das condições do solo, da 
previsão do tempo, de identificação e 
controle de animais.
Sensores
É por meio de sensores que são coletados 
dados sobre o contexto no qual os objetos 
se encontram. Esses dados são enviados à 
centros de armazenamento em servidores 
locais ou em nuvem.
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Sensores
É por meio de sensores que são coletados 
dados sobre o contexto no qual os objetos 
se encontram. Esses dados são enviados à 
centros de armazenamento em servidores 
locais ou em nuvem.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL34
FIQUE POR DENTRO
Indicadores de radiofrequência (RFID, em inglês radio-frequency identi-
fication), redes wireless, dispositivos móveis e sensores têm permitido a 
construção de grandes aplicações e sistemas industriais em áreas como 
agricultura, indústria de processamento de alimentos, indústria de ser-
viços de saúde, monitoramento ambiental, transporte, entre outros.
2.2. IOT NA INDÚSTRIA 4.0
Na Indústria 4.0, a internet das coisas contribui para a integração dos 
ambientes físico e digital, resultando no chamado ambiente ciberfísico.
Um ambiente de produção ciberfísico pode ser entendido como uma 
rede on-line de máquinas organizadas de forma semelhante às redes 
sociais. De modo geral, há conexão entre a Tecnologia da Informação 
(TI), os componentes mecânicos e os componentes eletrônicos das má-
quinas e dos equipamentos, que também se comunicam entre si por 
meio de seus protocolos de comunicação.
Dentro da indústria, esse processo de comunicação entre os mundos fí-
sico e digital vem sendo chamado de internet industrial das coisas (IIoT).
Ela também cria uma rede inteligente entre máquinas, propriedades, 
sistemas de comunicação, produtos inteligentes e indivíduos em toda 
a cadeia de valor da empresa, durante todo o ciclo de vida do produto.
Isso é possível graças aos sensores e elementos de controle que per-
mitem que as máquinas sejam ligadas a plantas, frotas, redes e aos se-
res humanos através da internet.
Com base nas informações disponíveis nesta rede inteligente, pro-
cessos e contratos podem ser coordenados com o objetivo de aumen-
tar a eficiência da empresa, otimizar os tempos de produção e de logís-
tica, reduzir energia, aumentar a qualidade dos produtos, otimizar as 
vendas e as compras.
Graças à IIoT, a empresa ganha agilidade na tomada de decisão, pois 
há compartilhamento de informação em tempo real. Observe algumas 
representações dessa conectividade.
INTERNET DAS COISAS 35
Indústria 4.0
Cyber-físicoModalidade
inteligente
Internet das 
coisas
Internet
de serviços
Internet de
dados
Internet
de pessoas
Logística
inteligente
Negócios
na WEB
Redes
sociais
Casas
inteligentes
Prédios
inteligentes
Gestão
inteligente
de energia Fábrica
inteligente
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Figura 2 - IoT na Indústria 4.0
Fonte: Adaptado de Deloitte (2017)
Veja a seguir exemplos da aplicação da internet das coisas. 
EXEMPLO
Fábrica inteligente
Para as empresas que fabricam produtos exclusivamente para mon-
tadoras (OEM, em português “fabricante original de equipamentos”), 
como é o caso da empresa Hirotec America, o tempo de inatividade 
operacional é um problema significativo.
Normalmente, essas paradas na fábrica são causadas por máquinas 
que operam fora das condições adequadas. Ou seja, sem manutenção 
preventiva ou preditiva, esses equipamentos são mantidos em opera-
ção até a falha ocorrer, e quando ocorre, a equipe de manutenção (ou 
o técnico) é contatada e o equipamento fica parado até que os reparos 
sejam realizados.
A fim de eliminar essa tendência de manutenção reativa, a Hirotec pro-
curou usar seus sistemas e registros para obter uma visão mais pro-
funda de suas operações. Nesse processo, os profissionais da empresa 
perceberam a necessidade de conectividade, acesso a dados e esca-
labilidade, e viram na internet das coisas (IoT) a ferramenta ideal para 
alcançar esse objetivo.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL36
Com isso, desenvolveram uma estratégia competitiva para capitalizar 
os potenciais benefícios da IoT. A iniciativa começou por identificar as 
tecnologias fundamentais que alimentariam a IoT. A empresa optou 
por uma plataforma IoT para permitir que os dispositivos da empresa 
se conectassem à nuvem.
Ao implementar esta solução, a Hitotec alcançou maior visibilidade de 
seus ativos e recursos, e de suas necessidades e prioridades, o que per-
mitiu à empresa melhorar sua produtividade.
Para Justin Hester, pesquisador sênior da Hirotec America, com a so-
lução IoT a empresa ganhou mais visibilidade em seis semanas do que 
em toda a sua existência.
Adaptado de: Industrie 4.0 Maturity Index, Acatech - National Academy 
of Science and Engineering, 2017.
 
EXEMPLO
Cidade inteligente
Com a massificação da conexão dos objetos à internet surge uma 
gama de aplicações como em cidades inteligentes, por exemplo, que 
se sustentam nos pilares: sustentabilidade, eficiência, pessoas e segu-
rança. Acompanhe na imagem algumas situações nas quais a IoT pode 
ser aplicada.
Gerenciamento de água: detectar 
a qualidade da água observando 
a vida marinha por meio de 
câmeras.
Luzes inteligentes: sensores que 
permitam que as luzes sejam 
acesas aos detectarem presença 
humana.
Monitoramento de tráfego: 
câmeras com análise de vídeo 
em grandes avenidas e estradas 
pela detectar trânsito, acidentes 
ou condução perigoso.
Manutenção preditiva de 
elevadores: sensores que 
enviam dados das peças, uso e 
desempenho do elevador à 
empresa de manutenção a fim 
de evitar acidentes.
Detecção de fogo e de fumaça: 
uso de análise de vídeo e de 
câmeras para detectar fumaça ou 
fogo em locais públicos.
Reconhecimento facial: câmeras 
com sistema de reconhecimento 
que ajudam a polícia na busca 
por bandidos/ suspeitos ou 
pessoas desaparecidas.
Câmeras inteligentes: uso de 
análise de vídeo e de câmeras 
para facilitar a contagem de 
pessoas, invasão, objetos 
suspeitos deixados ou esqueci-
dos, reconhecimento de placas 
de veículos.
Análise de comportamento: 
câmeras em piscinas públicas 
que detectam se o usuário está 
se afogando.
Banheiros inteligentes: sensores 
que detectam piso molhado ou 
falta de papel em banheiros 
públicos, a fimde que a 
manutenção e a limpeza sejam 
feitas sob demanda e não por 
escala (período).
Monitoramento de idosos: 
instalação de sensores nas 
casas a fim de monitorar o 
bem-estar e o movimento dos 
idosos.
Casas inteligentes: sistema de 
controle de energia e da água 
(local e remotamente) a fim de 
reduzir o consumo.
Gestão compartilhada: canal de 
comunicação com o poder 
público, de modo que os cidadãos 
possam participar da gestão, fazer 
sugestão, denúncia, reclamação 
sobre os problemas da cidade.
Gerenciamento de energia: 
coletar dados do uso de energia 
para orientar as empresas sobre 
como reduzir o consumo.
Monitoramento do clima: usar 
dados sobre alteração de 
temperatura, previsão de volume 
de chuvas a fim de garantir a 
saúde e a segurança da popula-
ção e/ou evitar alagamentos.
IoT
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INTERNET DAS COISAS 37
Gerenciamento de água: detectar 
a qualidade da água observando 
a vida marinha por meio de 
câmeras.
Luzes inteligentes: sensores que 
permitam que as luzes sejam 
acesas aos detectarem presença 
humana.
Monitoramento de tráfego: 
câmeras com análise de vídeo 
em grandes avenidas e estradas 
pela detectar trânsito, acidentes 
ou condução perigoso.
Manutenção preditiva de 
elevadores: sensores que 
enviam dados das peças, uso e 
desempenho do elevador à 
empresa de manutenção a fim 
de evitar acidentes.
Detecção de fogo e de fumaça: 
uso de análise de vídeo e de 
câmeras para detectar fumaça ou 
fogo em locais públicos.
Reconhecimento facial: câmeras 
com sistema de reconhecimento 
que ajudam a polícia na busca 
por bandidos/ suspeitos ou 
pessoas desaparecidas.
Câmeras inteligentes: uso de 
análise de vídeo e de câmeras 
para facilitar a contagem de 
pessoas, invasão, objetos 
suspeitos deixados ou esqueci-
dos, reconhecimento de placas 
de veículos.
Análise de comportamento: 
câmeras em piscinas públicas 
que detectam se o usuário está 
se afogando.
Banheiros inteligentes: sensores 
que detectam piso molhado ou 
falta de papel em banheiros 
públicos, a fim de que a 
manutenção e a limpeza sejam 
feitas sob demanda e não por 
escala (período).
Monitoramento de idosos: 
instalação de sensores nas 
casas a fim de monitorar o 
bem-estar e o movimento dos 
idosos.
Casas inteligentes: sistema de 
controle de energia e da água 
(local e remotamente) a fim de 
reduzir o consumo.
Gestão compartilhada: canal de 
comunicação com o poder 
público, de modo que os cidadãos 
possam participar da gestão, fazer 
sugestão, denúncia, reclamação 
sobre os problemas da cidade.
Gerenciamento de energia: 
coletar dados do uso de energia 
para orientar as empresas sobre 
como reduzir o consumo.
Monitoramento do clima: usar 
dados sobre alteração de 
temperatura, previsão de volume 
de chuvas a fim de garantir a 
saúde e a segurança da popula-
ção e/ou evitar alagamentos.
IoT
Conseguiu compreender o que é e como pode-se aplicar a IoT? E na 
empresa onde você está realizando as atividades práticas, como essa 
tecnologia poderia ser aplicada? Siga em frente e continue explorando 
esses conhecimentos. 
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL38
RESUMINDO
Internet das coisas
Tecnologias IoT na indústria 4.0
Identificação óptica Fábrica inteligente
Comunicação Cidade inteligente
Computação
Semântica
Serviços
Sensores
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39
CAPÍTULO 3
COMPUTAÇÃO EM NUVEM
cloud computing • informação 
modelo de serviço • modelo de 
plataforma
Como assim?
Sim, isto mesmo.
Agora, você vai
conhecer mais uma tecnologia
que auxilia na transformação
digital das empresas: a
computação em
nuvem!
A nuvem 
é um grande reservatório de 
recursos para armazenar dados e 
disponibilizá-los em tempo real por 
meio da internet.
Vamos ver se eu entendi. Então eu posso 
acessar, de qualquer lugar, minha conta 
de e-mail, fotos, músicas, softwares, 
arquivos de todos os formatos 
e tamanhos.
É o caso da Netflix onde 
assisto filmes e séries sem 
fazer download?
FIMFIM
Computação em nuvem, 
o que é isto?
Computação em nuvem, 
o que é isto?
COMPUTAÇÃO EM NUVEM 41
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
 ■ Entender como a tecnologia disponibiliza e amplia o acesso à 
informação.
 ■ Reconhecer os diferentes modelos de serviço.
 ■ Diferenciar as formas de implementação.
 ■ Identificar formas de aplicação na empresa.
3.1. O QUE É COMPUTAÇÃO EM NUVEM?
Na busca pela definição do conceito de computação em nuvem (em 
inglês, cloud computing) encontramos múltiplas abordagens e pouco 
consenso com relação a uma definição.
Informalmente, é possível imaginar a nuvem como um grande reser-
vatório de recursos, que foi construído para se adaptar às necessida-
des de armazenamento de dados de seus clientes e estar disponível em 
tempo real por meio da internet.
Dessa forma, a computação em nuvem pode ser compreendida como 
um modo pelo qual os usuários acessam, por meio da internet, os recur-
sos computacionais disponíveis, sendo que tais recursos têm capacida-
de de se adaptar às necessidades desses usuários (clientes).
Para melhor entender a nuvem, acompanhe a seguir a evolução dos 
sistemas de armazenamento.
1880
O cartão perfurado, inventado no século 
XIX, foi o precursor da memória usada em 
computadores.
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1880
O cartão perfurado, inventado no século 
XIX, foi o precursor da memória usada em 
computadores.
1950
A fita magnética, originalmente inventada 
para gravar áudio, se tornou na década de 
1950 o novo método para o armazena-
mento de dados.
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1950
A fita magnética, originalmente inventada 
para gravar áudio, se tornou na década de 
1950 o novo método para o armazena-
mento de dados.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL42
1962
Já na década de 1960 é lançado o primeiro 
compacto áudio-cassete com capacidade 
de armazenamento de 660 KB em cada 
lado.
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1962
Já na década de 1960 é lançado o primeiro 
compacto áudio-cassete com capacidade 
de armazenamento de 660 KB em cada 
lado.
1963
O primeiro disco de memória removível 
(conhecido hoje como HD externo) tinha 
capacidade de memória de 2.6 MB.
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1963
O primeiro disco de memória removível 
(conhecido hoje como HD externo) tinha 
capacidade de memória de 2.6 MB.
1971
Os disquetes, que começaram a ser 
produzidos com 8” e capacidade de 
armazenamento de 80 KB, evoluíram para 
5.25”, com armazenamento de 1.2 MB
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1971
Os disquetes, que começaram a ser 
produzidos com 8” e capacidade de 
armazenamento de 80 KB, evoluíram para 
5.25”, com armazenamento de 1.2 MB
1990
Inventado em 1982 originalmente para 
áudio, com a versão de 1990, que permitia 
gravar e apagar arquivos, passou a ser 
utilizado na informática por sua capaci-
dade de armazenamento de até 700 MB, o 
equivalente a 486 disquetes.
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1990
Inventado em 1982 originalmente para 
áudio, com a versão de 1990, que permitia 
gravar e apagar arquivos, passou a ser 
utilizado na informática por sua capaci-
dade de armazenamento de até 700 MB, o 
equivalente a 486 disquetes.
COMPUTAÇÃO EM NUVEM 43
1994
O zip drive, com capacidade de 100 MB, 
tinha a proposta de substituir o disquete, 
mas não chegou a conquistar o mercado.
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1994
O zip drive, com capacidade de 100 MB, 
tinha a proposta de substituir o disquete, 
mas não chegou a conquistar o mercado.
1995
A evolução do CD, o DVD chegou com 
capacidade de 4,7 GB de espaço.
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1995
A evolução do CD, o DVD chegou com 
capacidade de 4,7 GB de espaço.
1999
O cartão de memória, com capacidade de 
1 GB, chegou com a proposta de aumentar 
a memória de câmeras fotográficas e 
celulares.
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1999
O cartão de memória, com capacidade de 
1 GB, chegou com a proposta de aumentar 
a memória de câmeras fotográficas e 
celulares.
2000
O pen-drive substituiu definitivamente o 
disquete. Com capacidade atualmente de 
512 GB de armazenamento, há promessa 
de lançamentode versão com capacidade 
de 1 TB.
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2000
O pen-drive substituiu definitivamente o 
disquete. Com capacidade atualmente de 
512 GB de armazenamento, há promessa 
de lançamento de versão com capacidade 
de 1 TB.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL44
2013
Do ponto de vista de quem armazena os 
dados, a nuvem elimina o equipamento 
físico. Ou seja, o usuário não precisa se 
preocupar com o equipamento que vai 
guardar os seus arquivos. Precisa apenas 
de um aparelho para acessá-los. Além 
disso, poderá acessar, de onde estiver, sua 
conta de e-mail, fotos, músicas, softwares, 
arquivos de todos os formatos e 
tamanhos.
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2013
Do ponto de vista de quem armazena os 
dados, a nuvem elimina o equipamento 
físico. Ou seja, o usuário não precisa se 
preocupar com o equipamento que vai 
guardar os seus arquivos. Precisa apenas 
de um aparelho para acessá-los. Além 
disso, poderá acessar, de onde estiver, sua 
conta de e-mail, fotos, músicas, softwares, 
arquivos de todos os formatos e 
tamanhos.
FIQUE POR DENTRO
Na ciência da computação, os fatores multiplicativos são Megabytes, 
Gigabytes e Terabytes (mega, giga e tera) que equivalem a:
1 MB = 1 megabyte = 1.000.000 de bytes
1 GB = 1 gigabyte = 1.000.000.000 de bytes
1 TB = 1 terabyte = 1.000.000.000.000 bytes 
Confira agora os modelos de serviços da computação em nuvem. 
3.2. MODELOS DE SERVIÇO
A nuvem é dinâmica e seus recursos são provisionados à medida que 
a demanda cresce ou diminui, em um modelo baseado em métricas de 
uso. Dessa forma, sua precificação, na maioria das vezes, é calculada de 
acordo com o uso do serviço. Ou seja, o cliente paga por um serviço de 
armazenamento proporcionalmente ao espaço que faz uso.
Algumas vantagens do modelo de computação em nuvem são a con-
fiabilidade e a tolerância a falhas, pois os clientes podem estabelecer 
acordos de nível de serviço com os provedores, de modo a garantir a 
disponibilidade apenas dos recursos que precisam. Além disso, tarefas 
como backup e proteção contra vulnerabilidades de segurança da in-
formação passam a ser de responsabilidade dos provedores e não mais 
dos clientes.
Essa flexibilidade permite que as indústrias tenham maior agilidade, pois 
no momento que acontece a maior demanda, a nuvem se adapta a esta 
necessidade, o que garante que a empresa seja ágil na resposta ao cliente.
De uma forma genérica, é possível dizer que o que diferencia os tipos de 
modelos de serviço em nuvem é o tipo de cliente ao qual cada um se des-
tina. Veja a seguir os tipos e como implementar a computação em nuvem.
BACKUP
VULNERABILIDADES
Backup: É uma cópia 
de segurança dos seus 
dados (informações) de 
um dispositivo de arma-
zenamento (celulares, 
tablets, computadores) 
ou sistema (aplicativos, 
softwares e jogos) para 
outro ambiente para que 
esses mesmos dados 
possam ser restaurados 
em caso de perda dos 
dados originais ou ocor-
rência de um acidente.
Vulnerabilidade: É a ca-
racterística de quem ou 
do que é vulnerável, ou 
seja, frágil, delicado e 
fraco.
COMPUTAÇÃO EM NUVEM 45
3.3. MODELOS DE IMPLEMENTAÇÃO DE NUVENS
O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) define também 
modelos para a implementação de nuvens. Os modelos definidos mais 
consagrados são: nuvem pública, nuvem privada, nuvem comunitária e 
nuvem híbrida. 
Centenas de empresas podem usá-la ao 
mesmo tempo, mas separadamente. Ela 
pode ser acessada por qualquer usuário.
O provedor da nuvem é responsável pela 
manutenção e pela segurança.
Por ser de uso geral, há maior risco à falta 
de privacidade.
Nuvem pública
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Centenas de empresas podem usá-la ao 
mesmo tempo, mas separadamente. Ela 
pode ser acessada por qualquer usuário.
O provedor da nuvem é responsável pela 
manutenção e pela segurança.
Por ser de uso geral, há maior risco à falta 
de privacidade.
Nuvem pública
Propriedade de uma única empresa que 
faz uso exclusivo dos recursos (servidores 
e software), com a utilização apenas de 
pessoas específicas. Protegida pelo 
firewall e administrada de acordo com o 
regimento da organização. Seu custo, no 
entanto, pode ser alto e, consequente-
mente, impeditivo para muitas empresas. 
Nuvem privada
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Propriedade de uma única empresa que 
faz uso exclusivo dos recursos (servidores 
e software), com a utilização apenas de 
pessoas específicas. Protegida pelo 
firewall e administrada de acordo com o 
regimento da organização. Seu custo, no 
entanto, pode ser alto e, consequente-
mente, impeditivo para muitas empresas. 
Nuvem privada
Pode ser compartilhada por diversas 
empresas que, normalmente, possuem 
interesses em comum. A administração 
geralmente é realizada por uma das 
empresas parceiras. 
Os custos também são divididos. 
Nuvem 
comunitária
Da
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n 
(2
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0)
Pode ser compartilhada por diversas 
empresas que, normalmente, possuem 
interesses em comum. A administração 
geralmente é realizada por uma das 
empresas parceiras. 
Os custos também são divididos. 
Nuvem 
comunitária
O firewall é o sistema de 
segurança ou mecanis-
mo desenvolvido para 
evitar que, através da 
internet, hackers ou pro-
gramas de conteúdo du-
vidoso tenham acesso a 
um computador pessoal: 
verifico sempre se o fire-
wall do meu computador 
está ligado antes de bai-
xar um programa.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL46
Composta de duas ou mais nuvens, 
preservam as características originais de 
seu modelo, interligadas por uma tecnolo-
gia que possibilita a portabilidade de 
informações e aplicações.
Nuvem 
híbrida
Da
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n 
(2
02
0)
Composta de duas ou mais nuvens, 
preservam as características originais de 
seu modelo, interligadas por uma tecnolo-
gia que possibilita a portabilidade de 
informações e aplicações.
Nuvem 
híbrida
3.4. A NUVEM NA INDÚSTRIA 4.0
A computação em nuvem, na Indústria 4.0, permite que diversos sis-
temas atuem com alta performance, disponibilidade, acessibilidade e 
economia de recursos.
Além disso, a computação em nuvem se mostra como uma ferramenta 
fundamental na quebra de barreiras geográficas, aumento da produtivi-
dade, conectividade e geração de novas oportunidades para empresas 
de todos os portes e segmentos. 
As soluções em computação em nuvem podem garantir este desem-
penho, já que ajudam com as ferramentas de colaboração e integração 
entre os departamentos, possibilitando mais agilidade na produção, 
melhor comunicação e redução de erros.
Por exemplo, a indústria pode utilizar um serviço de virtualização que 
permita construir, implementar e compartilhar soluções de análise em 
tempo real da operação de um parque fabril. E por meio de armazena-
mento e serviços na nuvem, a indústria pode aplicar algoritmos de inte-
ligência artificial para auxiliar na análise preditiva.
Com base nesses dados, a indústria poderá tomar decisões mais 
assertivas quanto aos recursos materiais e humanos, etapas e volu-
me de produção, períodos de manutenção etc., visando redução de 
custos e aumento de produtividade.
ASSERTIVAS
Aquilo que se afirma ou 
se declara como verdade.
COMPUTAÇÃO EM NUVEM 47
EXEMPLO
Fórmula 1
A Fórmula 1 é um bom exemplo da junção de tecnologias com a com-
putação em nuvem, big data e internet das coisas, pois antes, durante 
e depois dos treinos e das corridas, vários dados são coletados, arma-
zenados e analisados.
Os engenheiros das equipes analisam em tempo real dados de, apro-
ximadamente, 150 sensores em cada carro, que contemplam informa-
ções sobre pressão dos pneus, consumo de combustível, força do ven-
to, localização na pista, via GPS, temperatura dos freios, entre outras. 
Cada sensor se comunica tanto com a equipe no boxe como com um 
time de engenheiros na fábrica. Eles podem transmitir 2 GB de dados 
em uma volta e 3 TB em uma corrida.
Os resultados dessas análises têm aumentado a segurança dos pilo-
tos e mecânicos, reduzido o consumo de peças, pneus e combustível e 
aumentado a competitividadeentre as escuderias. Mas não é só isso, 
no conceito de Horizontalização, os dados obtidos pelas equipes são 
compartilhados com os seus fornecedores, a indústria, que os usam 
para aprimorar seus produtos seja no design, durabilidade e eficiência 
das peças, seja na eficiência do combustível.
Adaptado de: FIT. Fast Cars, Big Data - How Streaming Data Can Help 
Formula 1, 2017.
EXEMPLO
Indústria automotiva
Da criação da linha de produção em série aos dias de hoje, muita coisa 
mudou na indústria automotiva que, por sinal, é uma das áreas da in-
dústria que mais têm se beneficiado dos avanços da tecnologia.
Don Butler, diretor executivo de uma montadora de veículos, explica 
que a computação em nuvem permite que a empresa “colete dados 
dos veículos, armazene-os e os analise a fim de descobrir o valor que 
pode derivar deles como, por exemplo, reparar mais facilmente esses 
veículos considerando como as pessoas os estão usando”. Em outras 
palavras, a computação em nuvem permite que a indústria automo-
tiva crie mais produtos, serviços e experiências baseados nos dados 
coletados, em tempo real, sobre a necessidade do consumidor e em 
sua experiência de uso.
Além disso, Don Butler está pilotando, no Google Earth, uma solução 
desenvolvida pela Siemens que, baseada na nuvem, habilita a nave-
gação virtual das linhas de montagem em suas plantas, até o nível de
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL48
estações de trabalho individuais. Com isso, a empresa busca obter 
melhoria em comunicação, eficiência, globalização e padronização 
de seus processos e produtos.
Adaptado de: ITIF. How Cloud Computing Enables Modern Manufac-
turing, 2017.
REFLITA
Conseguiu compreender o que é e como pode-se aplicar a computação 
em nuvem? E na empresa onde você está realizando as atividades prá-
ticas, como essa tecnologia poderia ser aplicada?
Você chegou ao final deste capítulo. Ainda há muito a conhecer, siga 
em frente. 
RESUMINDO
Computação em nuvem
O que é computação em nuvem?
Modelos de serviços
Modelos de implantação de nuvens
Nuvem pública
Nuvem privada
Nuvem comunitária
Nuvem híbrida
A nuvem na Indústrial 4.0
Da
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02
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49
CAPÍTULO 4
big data • mineração de dados 
analytics • inteligência artificial
BIG DATA
Mas o que 
é isto?
Pode dar 
um exemplo?
Já estou curioso 
para aprender sobre 
big data.
Eu também!
Agora, é a vez 
de falarmos 
sobre o big data! 
Você já percebeu 
na quantidade de 
dados disponíveis 
hoje? O que fazer 
com tudo isto? 
É possível realizar 
análises preditivas 
e prescritivas!
Na análise preditiva é possível 
identificar “o que vai acontecer”. 
Já na análise prescritiva, é possível 
dizer “o que devemos fazer”.
Sim... imagine que você esteja realizando 
corridas e está usando um relógio que 
avalia os seus batimentos cardíacos. 
Considerando os seus dados pessoais, 
se houver algum risco a sua saúde, você 
será avisado pelo relógio e orientado a 
descansar e beber mais líquidos.
FIMFIM
BIG DATA 51
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
 ■ Entender como a tecnologia do big data pode ser utilizada para 
beneficiar a indústria e a sociedade.
 ■ Reconhecer as características do big data.
 ■ Diferenciar as técnicas de mineração de dados.
4.1. O QUE É BIG DATA?
Estamos vivendo a era da informação, na qual diariamente são gera-
dos milhões de dados. No ano de 2017, por exemplo, foram gerados 2.5 
quintilhões de bytes de dados por dia (DOMO, 2017). Se fôssemos ar-
mazenar esses dados em discos Blu-ray seriam necessários 10 milhões 
de discos. Para se ter uma ideia da velocidade na geração dos dados, é 
sabido que 90% dos dados disponíveis hoje foram gerados nos últimos 
dois anos. Ou seja, a sociedade atual está gerando uma quantidade de 
informação muito superior à gerada por toda a humanidade ao longo 
dos séculos.
A internet é uma das principais fontes de dados. 
Globalmente, a web recebe os mais diversos forma-
tos de dados, de artigos científicos a publicações 
nas redes sociais, nos formatos de texto, imagem, 
vídeo e áudio.
Este grande volume de dados recebe o nome de big data. No entanto, 
big data não deve ser entendido apenas pelo volume de dados. O fator 
principal, para a indústria, no uso dessa tecnologia é a capacidade de 
processar e avaliar as informações relevantes, pois de nada serve pos-
suir grandes volumes de dados se não puder fazer uso deles. É preciso 
extrair conhecimentos úteis e valiosos, de modo que se faz necessário o 
uso de ferramentas e técnicas de gestão para processar grande volume 
de dados, em diversos formatos, em velocidade adequada.
Há cinco características-chave em big data: volume, velocidade, va-
riedade, veracidade e valor.
BLU-RAY
Blu-ray é um tipo de DVD 
com grande capacidade 
para armazenamento de 
áudios e vídeos de alta 
definição.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL52
Refere-se à quantidade de dados cada vez 
maior que está sendo gerada e/ou consu-
mida.
O desafio é de armazenar e recuperar esse 
grande volume de dados por meio de 
soluções computacionais capazes de 
armazenar volumes massivos de dados e 
indexá-los para uma rápida pesquisa e 
recuperação.
Além disso, o custo para armazenagem 
dos dados está mais barato. De acordo 
com a revista Computer World, em 1970, 
por exemplo, armazenar 1 gigabyte de 
dados custava $185.000 (cento e oitenta e 
cinco mil dólares). Essa mesma quantida-
de, em 2017, estava sendo ofertada por 
$0.02 (2 centavos de dólar).
Volume
Da
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(2
02
0)
Refere-se à quantidade de dados cada vez 
maior que está sendo gerada e/ou consu-
mida.
O desafio é de armazenar e recuperar esse 
grande volume de dados por meio de 
soluções computacionais capazes de 
armazenar volumes massivos de dados e 
indexá-los para uma rápida pesquisa e 
recuperação.
Além disso, o custo para armazenagem 
dos dados está mais barato. De acordo 
com a revista Computer World, em 1970, 
por exemplo, armazenar 1 gigabyte de 
dados custava $185.000 (cento e oitenta e 
cinco mil dólares). Essa mesma quantida-
de, em 2017, estava sendo ofertada por 
$0.02 (2 centavos de dólar).
Volume
Refere-se à velocidade com que os dados 
são gerados e/ou recuperados.
De acordo com o site domo.com (2018), 
em 2017, a cada minuto, foram realizadas 
mais de 150 mil chamadas no Skype e 
mais de 4 milhões de visualizações no 
YouTube.
Em 1992, por exemplo, a humanidade 
gerava 100 GB de dados por dia. Em 2013, 
passamos a gerar 28.875 GB de dados por 
segundo! A previsão para 2018 é de 50.000 
GB sendo gerados a cada segundo.
A velocidade dos dados está ligada à taxa 
de geração, mas também à taxa de 
consumo. Para a indústria, essa velocida-
de é um desafio de big data, pois é preciso 
desenvolver mecanismos capazes de 
processar esses dados em tempo real.
Velocidade
Da
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0)
Refere-se à velocidade com que os dados 
são gerados e/ou recuperados.
De acordo com o site domo.com (2018), 
em 2017, a cada minuto, foram realizadas 
mais de 150 mil chamadas no Skype e 
mais de 4 milhões de visualizações no 
YouTube.
Em 1992, por exemplo, a humanidade 
gerava 100 GB de dados por dia. Em 2013, 
passamos a gerar 28.875 GB de dados por 
segundo! A previsão para 2018 é de 50.000 
GB sendo gerados a cada segundo.
A velocidade dos dados está ligada à taxa 
de geração, mas também à taxa de 
consumo. Para a indústria, essa velocida-
de é um desafio de big data, pois é preciso 
desenvolver mecanismos capazes de 
processar esses dados em tempo real.
Velocidade
Refere-se aos mais diversos formatos de 
dados. No início da era digital, buscou-se 
fazer uso de dados estruturados, como 
em modelos de banco de dados relacio-
nais. Porém, com o avanço da internet e a 
proliferação das redes sociais, passamos 
a utilizar dados não-estruturados, como 
vídeos, imagens, textos (mensagens). 
Processar tais formatos de dados requer 
o desenvolvimento de tecnologias 
especializadas.
Variedade
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Refere-se aos mais diversos formatos de 
dados. No início da era digital,buscou-se 
fazer uso de dados estruturados, como 
em modelos de banco de dados relacio-
nais. Porém, com o avanço da internet e a 
proliferação das redes sociais, passamos 
a utilizar dados não-estruturados, como 
vídeos, imagens, textos (mensagens). 
Processar tais formatos de dados requer 
o desenvolvimento de tecnologias 
especializadas.
Variedade
BIG DATA 53
Refere-se à obtenção de dados verídicos. 
O conceito de velocidade está alinhado 
com o conceito de veracidade, pois os 
dados devem ser analisados em tempo 
real. Ou seja, os dados devem ser analisa-
dos de forma constante para dar veracida-
de à análise.Veracidade
</>
Da
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0)
Refere-se à obtenção de dados verídicos. 
O conceito de velocidade está alinhado 
com o conceito de veracidade, pois os 
dados devem ser analisados em tempo 
real. Ou seja, os dados devem ser analisa-
dos de forma constante para dar veracida-
de à análise.Veracidade
</>
Refere-se ao valor agregado do processo: 
coleta, armazenamento e análise de 
dados. Em outras palavras, o processo de 
análise de dados pode gerar novos 
conhecimentos e valor para a indústria.
Valor
$ Dav
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(2
02
0)
Refere-se ao valor agregado do processo: 
coleta, armazenamento e análise de 
dados. Em outras palavras, o processo de 
análise de dados pode gerar novos 
conhecimentos e valor para a indústria.
Valor
$
4.2. BIG DATA ANALYTICS
Tirar o melhor proveito do big data requer a capacidade de tratamento 
desses dados. Esse processo pode ser definido como big data analytics, 
formado por métodos de gestão, técnicas de processamento, mineração 
de dados e descoberta de conhecimento, inclusive com o uso da inteligên-
cia artificial. Conheça uma proposta de processo de big data analytics.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL54
2- Adquirir
dados
3- Limpar
dados
7- Analisar
resultados
8- Refinir
o problema
Queremos
algo a mais?
4- Realizar
modelo
5- Análisar
dados
6- Apresentar
1- Estabelecer
questionamentos
Dados coletados
Dados para modelo
Modelo de dados
Resultados
x
x
x
x
x
x
Fontes de dados
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BIG DATA 55
1 - ESTABELECER QUESTIONAMENTOS
A primeira coisa a fazer é estabelecer as perguntas para as quais bus-
caremos respostas. Normalmente, essa formulação acontece em dois 
estágios: em Adquirir dados (2) e em Realizar modelo (4), no qual as per-
guntas são refinadas.
2 - ADQUIRIR DADOS
Nessa etapa, são consultadas diversas fontes de dados a fim de esta-
belecer os elementos da análise.
3 - LIMPAR DADOS
Essa etapa consiste na aplicação de técnicas de limpeza de da-
dos (data cleaning), com o objetivo de detectar e sanar imperfeições 
nos dados coletados. Isso porque nem todos os dados coletados são ne-
cessários para responder ao questionamento estabelecido, pois podem 
conter informações irrelevantes, duplicadas ou em formato inapropria-
do para o modelo.
4 - REALIZAR MODELO
Se os dados coletados apresentarem formato adequado para a resolu-
ção do problema, serão transformados em uma semântica que permita 
ao analista de dados proceder com a análise. Nesse estágio, os dados são 
agrupados, formatados e/ou transformados para os métodos analíticos, 
normalmente empregando técnicas de aprendizagem de máquina.
5- ANALISAR DADOS
Esse é considerado o passo fundamental do processo. É nesse estágio 
que, com uso de técnicas estatísticas, de manipulação de dados e de apren-
dizado de máquina, os dados são transformados em conhecimento.
6 - APRESENTAR
Os resultados dos métodos analíticos são compostos por diversos ele-
mentos e a sua compreensão não é imediata e de fácil assimilação. Por 
isso, são utilizadas técnicas de visualização para representar o novo co-
nhecimento de uma maneira coerente e de fácil compreensão.
7 - ANALISAR RESULTADOS
Nesse momento, as considerações sobre os resultados obtidos são apre-
sentadas por meio de um conjunto de relatórios que descrevem o proces-
so realizado e as descobertas geradas ao longo das etapas anteriores.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL56
8 - REFINAR O PROBLEMA
Normalmente, o processo de big data analytics busca a melhoria 
contínua e o aperfeiçoamento das análises. Dessa forma, nesse estágio 
o problema é refinado, seja para novos questionamentos ou para maior 
detalhamento do problema abordado.
Agora que você já conheceu uma proposta de processo para big data 
analytics, é hora de aprender como surgiu a inteligência artificial e como 
ela pode beneficiar a indústria.
4.3. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Você viu que na análise de dados são empregadas técnicas de apren-
dizagem de máquina, ou seja, inteligência artificial. Mas, você sabe o 
que é inteligência artificial e como ela surgiu?
Na década de 1950, pesquisadores descobriram que ao descrever as 
ações humanas por meio de uma série de deduções e lógicas matemá-
ticas seria possível programar o computador para realizar estas opera-
ções, simulando a inteligência humana. A esta linha de pesquisa deu-se 
o nome de inteligência artificial (AI, do inglês artificial intelligence), que 
desde sua criação tem se buscado fazer com que os computadores si-
mulem a forma de pensar e agir dos seres humanos, modelando ele-
mentos como ações reativas e até sentimentos.
Para melhor compreender os objetivos da inteligência artificial, co-
nheça o teste proposto em 1950 por Alan Turing, conhecido com o pai 
da computação.
No teste de Turing, um humano (interrogador) utiliza um teclado para fa-
zer perguntas a duas entidades ocultas: outro humano e um computador.
! !
?
Humano Computador
Da
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(2
02
0)
BIG DATA 57
Para Turing, o comportamento inteligente de uma máquina é expres-
so pela habilidade de obter o desempenho humano em todas as tarefas 
cognitivas, podendo, assim, enganar um interrogador humano. Nenhum 
computador foi aprovado nesse teste, pois, para isso, seria necessário 
uma máquina com diversas habilidades, dentre as quais destacamos:
 ■ processamento de linguagem natural de modo a permitir que 
uma máquina compreenda e se comunique em uma linguagem 
humana;
 ■ representação do conhecimento, permitindo ao computador ar-
mazenar informações antes e/ou durante o interrogatório;
 ■ raciocínio automatizado para utilizar a informação armazenada 
para responder às questões, assim como obter novas conclusões 
a partir dos fatos adicionados a cada interrogatório;
 ■ aprendizado de máquina para se adaptar às circunstâncias, detec-
tar e extrapolar padrões;
 ■ visão computacional para reconhecer possíveis imagens ou obje-
tos utilizados no interrogatório; e
 ■ robótica para atuar na percepção e para manipular objetos.
FIQUE POR DENTRO
Essa tecnologia tem sido adotada por muitas empresas para tratar su-
gestões, informações, reclamações e dúvidas de seus clientes. Exem-
plos de inteligência artificial são as assistentes virtuais das empresas 
Google (Google Assistant), Apple (Siri) e Amazon (Alexa).
Para conhecer mais sobre inteligência artificial, assista aos fil-
mes Ela e Inteligência artificial.
Ela (Her). Direção: Spike Jonze. EUA, 2013. Inteligência artificial (A.I.: 
Artificial Intelligence). Direção: Steven Spielberg. EUA, 2001.
O que Turing propôs foi um desafio e tanto na área da computação, 
pois desenvolver todas essas habilidades requer conhecimento prove-
nientes de múltiplas áreas. Dessa forma, o que se viu ao longo da história 
da inteligência artificial foi o desenvolvimento isolado de cada habilida-
de, sem ter o teste de Turing como foco.
Em relação ao big data, a inteligência artificial contribuiu com a cons-
trução de modelos computacionais para análise e descoberta de padrões 
em grandes conjuntos de dados. A área da inteligência artificial que mais 
se relaciona a tais processos é denominada “aprendizagem de máquina”, 
com a subárea “mineração de dados” (em inglês, data mining). 
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL58
4.4. MINERAÇÃO DE DADOS
Por meio das técnicas de mineração é possível obter dados, normal-
mente, na forma de regraslógicas ou predições computacionais, que 
irão subsidiar um processo de tomada de decisão. Exemplo disso são as 
aplicações que buscam fazer previsões (denominadas modelagens pre-
ditivas), descobrir novos padrões ou associações (denominadas mode-
lagens descritivas), refinar agrupamentos por critérios de semelhança 
ou compreender anomalias de comportamento. 
As técnicas de mineração de dados podem variar de acordo com o ob-
jetivo da pesquisa.
O objetivo dessa técnica é encontrar 
regras de associação entre itens que 
ocorrem simultaneamente. Por exemplo, 
um conjunto de dados das vendas anuais 
de uma rede de supermercados possui 
todos os itens que foram comprados por 
uma pessoa, a data/hora da compra e o 
sexo do cliente. Por meio de regras de 
associação pode-se compreender quais 
itens são comprados em conjunto 
(sempre que os clientes compram o item 
X também compram o item Y: sabão 
lava-roupas e amaciante, por exemplo). 
Com isso, a rede de supermercados pode 
compreender fenômenos de associação e 
colocar os produtos lado a lado nas 
prateleiras a fim de garantir a continuida-
de desse comportamento.
Associação
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(2
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O objetivo dessa técnica é encontrar 
regras de associação entre itens que 
ocorrem simultaneamente. Por exemplo, 
um conjunto de dados das vendas anuais 
de uma rede de supermercados possui 
todos os itens que foram comprados por 
uma pessoa, a data/hora da compra e o 
sexo do cliente. Por meio de regras de 
associação pode-se compreender quais 
itens são comprados em conjunto 
(sempre que os clientes compram o item 
X também compram o item Y: sabão 
lava-roupas e amaciante, por exemplo). 
Com isso, a rede de supermercados pode 
compreender fenômenos de associação e 
colocar os produtos lado a lado nas 
prateleiras a fim de garantir a continuida-
de desse comportamento.
Associação
As técnicas de classificação são utilizadas 
para predizer possíveis valores (classes) a 
partir de uma série de exemplos previa-
mente rotulados.
Por exemplo, em um conjunto de dados 
provenientes de sensores instalados em 
máquinas da linha de produção de 
automóveis, os dados foram rotulados 
para dizer se o produto apresentará 
problemas na etapa de controle de 
qualidade. 
Classificação
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As técnicas de classificação são utilizadas 
para predizer possíveis valores (classes) a 
partir de uma série de exemplos previa-
mente rotulados.
Por exemplo, em um conjunto de dados 
provenientes de sensores instalados em 
máquinas da linha de produção de 
automóveis, os dados foram rotulados 
para dizer se o produto apresentará 
problemas na etapa de controle de 
qualidade. 
Classificação
BIG DATA 59
As técnicas de agrupamento consistem em 
segmentar em subgrupos um conjunto de 
registros a partir da similaridade de seus 
atributos.
Observe a ilustração que mostra dados 
não rotulados. No processamento, os 
padrões são detectados e os dados são 
rotulados. Em seguida, um algoritmo de 
agrupamento é utilizado para agrupar um 
conjunto de dados a partir do conceito de 
similaridade entre os dados.
Agrupamento
Da
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As técnicas de agrupamento consistem em 
segmentar em subgrupos um conjunto de 
registros a partir da similaridade de seus 
atributos.
Observe a ilustração que mostra dados 
não rotulados. No processamento, os 
padrões são detectados e os dados são 
rotulados. Em seguida, um algoritmo de 
agrupamento é utilizado para agrupar um 
conjunto de dados a partir do conceito de 
similaridade entre os dados.
Agrupamento
Dados não
rotulados
Dado não
classificado
Algoritmo de
agrupamento Da
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0)
Figura 3 - Algoritmo de agrupamento
Fonte: IIEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 16, no. 1, First Quarter (2014)
Agora que você já estudou sobre big data, acompanhe a seguir alguns 
exemplos de aplicação na Indústria 4.0.
4.5. BIG DATA NA INDÚSTRIA 4.0
Big data e inteligência artificial podem ser utilizados no contexto da 
Indústria 4.0 por meio da leitura de dados gerados por dispositivos e 
sensores, bases históricas de downtime, além de alertas de manutenção 
preventiva.
Os dados coletados a partir de dispositivos e sensores podem ser 
utilizados em processos analíticos, integrados com bases externas, ou 
utilizados por algoritmos de mineração de dados. Os algoritmos utiliza-
dos podem fornecer predições ou novos conhecimentos que auxiliarão 
na redução de defeitos, na otimização da matéria-prima e da energia 
elétrica, assim como para definir a melhor configuração do ambiente 
produtivo para atender flutuações do mercado.
DOWNTIME
Tempo de inatividade.
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL60
Computação
em nuvem
Big data
Análise
avançada
Smart
data
Indústria 4.0
2
4
3
1
Cliente
Fornecedores
Aplicação de algoritmo e de 
soluções automatizadas.
Sensores e equipamentos
Segurança da
informação
Dados do
negócio
• Redução de defeitos.
• Redução de matéria-prima 
e de energia.
• Aderência ao mercado.
• Dados de máquinas e processos.
• Período de parada e uso de energia.
• Alertas de manutenção preditivas.
Da
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n 
(2
02
0)
Figura 4 - Ambiente produtivo Indústria 4.0
Fonte: Adaptado de PCL Design (2019)
Esse processo ajuda a empresa a ser ágil na tomada de decisão em 
resposta aos eventos da planta e às demandas do mercado, e a apren-
der com as ações tomadas de sua cadeia de valor.
BIG DATA 61
RESUMINDO
Big data
O que é o big data
Características de big data?
Volume
Velocidade
Veracidade
Variedade
Valor
Big data analytics
Inteligência artificial
Mineração de dados
Tipos de mineração
Associação
Classificação
Agrupamento
Big data na indústria 40
Da
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02
0)
TRANSFORMAÇÃO DIGITAL NO SETOR INDUSTRIAL62
ANOTAÇÕES
63ROBÔ • CONTROLADOR • SENSORES MULTIFUNCIONAL • INTEGRAÇÃO
CAPÍTULO 5
ROBÓTICA 
AVANÇADA
Robótica 
avançada, 
o que é isto?
Robótica 
avançada, 
o que é isto?
Bernardo, você sabia que a 
robótica está revolucionando 
o funcionamento das empresas?
Sim, os benefícios são inúmeros! Os robôs 
são recomendados para a realização de 
tarefas padronizadas e que dependem de 
um número limitado de variáveis, sendo 
apropriados para executar o atendimento 
de demandas massivas.
A utilização dos robôs dentro 
da indústria traz grandes 
vantagens no aumento da 
produção, qualidade dos 
produtos e retorno econômico.
Pode me dar
um exemplo?
Que legal!
Ouvi dizer que a utilização 
de robôs nas empresas apresenta 
diversos benefícios. Mas quais são?
Ao montar um carro, um robô 
em formato humano pode pegar a bateria 
em uma pilha e instalá-la no motor.
FIMFIM
ROBÓTICA AVANÇADA 65
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
 ■ Selecionar o robô mais adequado para cada tipo de trabalho.
 ■ Entender como esta tecnologia pode contribuir para tornar a 
indústria ágil.
5.1. O QUE É ROBÓTICA?
Robótica é o uso dos robôs para a execução de atividades, em substi-
tuição do ser humano em locais insalubres e em atividades que possam 
colocar em risco a saúde do homem.
A utilização da robótica requer conhecimentos de mecânica (pneumá-
tica, hidráulica, cinemática), eletrônica (sensores e atuadores), softwa-
res e programação (Microcontroladores e CLP – Controladores Lógicos 
Programáveis).
?
PERGUNTA
Mas, o que são robôs?
Segundo a Robotics Industries Association – RIA (2017), “[...] um robô é 
um dispositivo automático com conexões de realimentação [feedback] 
entre os sensores, atuadores e o ambiente sem que haja a ação de con-
trole direto do ser humano para a realização das tarefas”. 
No setor industrial, os robôs vêm contribuindo com o aumento da 
produtividade e da qualidade dos produtos, melhorias na saúde e se-
gurança do trabalhador, redução do consumo de energia e de insumos.
O robô industrial é definido por Norma ISO como uma máquina 
multifuncional, que pode ter base fixa ou móvel, e ser usada em 
aplicações de automação industrial. Ele pode ser controlado 
automaticamente e ser usado para manipulação, com vários