Industria 4 0

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Como você viu, a 4ª Revolução Industrial é um conjunto de tecnologiasque se beneficia da redução dos limites ou barreiras entre as pessoas e os mundos digital e físico, permitindo que as máquinas e os seres humanos trabalhem e se comuniquem de maneira colaborativa, o que promove a eficiência, minimiza a ociosidade e o desperdício, além de possibilitar a criação de processos e mercados.
Essas mudanças foram impulsionadas pelo acesso maciço da sociedade ao mundo digital, que passou a influenciar todos os mercados. Pode-se dizer, portanto, que essa evolução partiu das necessidades da sociedade para o mercado, atingindo os meios produtivos e de serviços.
No contexto da Indústria 4.0, esse conjunto de tecnologias, chamadas habilitadoras, possibilita que as linhas de produção sejam ágeis e atendam o consumidor final de maneira personalizada, sem prejudicar sua produtividade.
Do ponto de vista do consumidor, a Indústria 4.0 adequa sua linha de produção para a customização em massa com bens ou produtos que atendam aos desejos e necessidades de cada consumidor, com custos semelhantes aos dos produtos não customizados e com prazo de entrega relativamente curto.
Por exemplo, por meio de um menu no site da empresa, o consumidor escolhe as configurações de um computador, como tipo de HD (disco rígido), tamanho do monitor, capacidade de memória. A empresa monta o computador personalizado e entrega em poucos dias ao consumidor.
Outro diferencial desse modelo, agora do ponto de vista da empresa, é a rastreabilidade que possibilita acompanhar um produto, desde a fabricação até a entrega ao consumidor. Permite, ainda, que a empresa analise o comportamento dos produtos durante o uso pelo consumidor e implemente, automaticamente, melhorias decorrente desta análise, por meio de um processo ágil.
A grande utilização de sensores nos equipamentos e processos produtivos alavanca a produtividade porque as informações geradas pelos sensores permitem que a empresa identifique e corrija desvios e até erros de processos, o que impacta a qualidade do produto, o custo de produção, e a credibilidade da empresa.
PRINCÍPIOS DA INDÚSTRIA 4.0
O conceito de Indústria 4.0 agrega as principais inovações tecnológicas de vários segmentos e as aplica nos processos de fabricação e de serviços. São tecnologias que têm permitido o surgimento de novos modelos de negócio, produtos e serviços, e fomentado melhorias significativas em modelos existentes.
Essas tecnologias são como pilares que dão sustentação e diferenciam a Indústria 4.0 da 3ª Revolução Industrial.
Clique nas setas a seguir para conhecer esses pilares.
Capacidades de tomada de decisão e modificação dos processos produtivos em tempo real
Em um mundo competitivo, conseguir obter dados e analisá-los em tempo real é uma vantagem na tomada de decisão das empresas. A capacidade de gestão da operação em tempo real se beneficia da possibilidade de obter informações precisas de cada etapa do processo, ampliando as possibilidades de análise nos processos. Embora os sistemas de gestão da produção tenham sido o primeiro passo nesta direção, falamos agora de tecnologias como inteligência artificial para análise de dados e o reconhecimento de padrões que correlacionam os dados à decisão a ser tomada de forma automatizada.
Virtualização
A representação digital do processo produtivo, ou seja, do conjunto de máquinas, dispositivos e robôs, simulando o processo, suas interferências, tempos, velocidades, consumos de modo a identificar gargalos, prevenir problemas e encontrar a situação ótima do processo.
Descentralização
Com o objetivo de melhorar a produção na indústria, surge a descentralização dos processos decisórios, os quais ficam menos dependentes das decisões humanas, passando, agora, a ocorrer decisões mais assertivas e seguras geradas por sistemas cyber-físicose baseadas na análise de dados gerados pelas máquinas do processo.
 Ampliação da inter-relação entre produção e serviços (Orientação a serviços)
Dentro deste grande conceito de indústria 4.0 um dos maiores elementos disruptivos é a orientação a serviço. Mas, o que é orientação a serviço?
A orientação a serviços está associada, em geral, a softwares.
Neste sentido, o cliente é agente de mudanças no processo ao requisitar novas aplicações que viabilizem suas necessidades de utilização. Essas alterações, em geral, atualizam o sistema para corrigir falhas de projeto, evitar retrabalhos em larga escala, ou para fornecer novas aplicações a este sistema.
Por exemplo, os aplicativos de smartphones são atualizados constantemente, mas, para isso, os usuários não precisam ir às lojas físicas. As atualizações ficam disponíveis na Internet e quem decide se irá ou não atualizar o App é o usuário.
Modularidade
O conceito de modularidade é a divisão do sistema produtivo em subunidades que poderão ser conectadas ou desconectadas do processo, de forma independente, maximizando a eficiência dos processos necessários à customização da produção.
Neste conceito, cada parte do processo é um módulo, um sistema independente, mas que interage com os demais, fornecendo informações e realizando tarefas de forma interativa. Veja um exemplo de sistema modular:
Interoperabilidade
Capacidade de comunicação entre os sistemas cyber-físicos, produtos, sensores, humanos, fábricas inteligentes (M2M - machine to machine) por intermédio de diferentes protocolos de comunicação, tendo a Internet das Coisas (IoT) como facilitadora.
Benefícios
“O Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial - SENAI, entende que a chamada Indústria 4.0 é a grande oportunidade para a indústria brasileira ser mais produtiva, por meio de tecnologias digitais que vão ajudar as empresas a aprenderem e a serem mais ágeis.” (Carta da Indústria 4.0 - CNI).
 TECNOLOGIAS HABILITADORAS
A Indústria 4.0 pode ser vista como um mosaico que é composto por tecnologias que têm modificado os diversos setores da sociedade, as chamadas tecnologias habilitadoras.
As tecnologias habilitadoras são tecnologias, desenvolvidas ou em desenvolvimento, capazes de implementar no universo industrial e social parte das mudanças que as bases da Indústria 4.0 propõem.
Neste curso estudaremos as tecnologias que têm gerado maior impacto para a indústria e para a sociedade. São elas:
 
 
Desvendando a Indústria 4.0
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Módulo 02
INTERNET DAS COISAS
Neste módulo, você conhecerá como os termos Internet das Coisas - IoT e Internet Industrial das Coisas - IIoT surgiram; e verá como tecnologias e processos possibilitam a conexão de objetos nos ambientes físico e virtual e a sua rastreabilidade em toda a cadeia de valor.
Esperamos que ao final deste módulo, você tenha entendido os benefícios da IoT para diversos setores como industrial e de serviços e, em especial, como o fluxo de comunicação contínua de dispositivos na Internet das Coisas contribui para tornar a indústria ágil.
 O QUE É INTERNET DAS COISAS
Em meados de 1999, o pesquisador britânico Kevin Ashton apresentou o termo Internet das Coisas – IoT (em inglês Internet of Things), como uma possibilidade de se etiquetar eletronicamente os produtos da linha de produção de uma empresa, facilitando a logística por meio de identificadores de radiofrequência.
Com base nessa ideia, percebeu-se a oportunidade de interligação direta entre dispositivos, de modo que eles pudessem se comunicar entre si (M2M machine to machine). Por exemplo, um smartphone que pode enviar sinais ao portão de uma residência, abrindo-o automaticamente quando o morador está próximo.
Para Santos et al. (2016), a Internet das Coisas é uma extensão da Internet 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 comunicação e/ou de processamento aliados a sensores. Eles não são apenas computadores convencionais, mas tambémTVs, notebooks, automóveis, smartphones, webcams, sensores ou qualquer equipamento que possua uma forma de conexão à rede.
Observe a previsão do aumento de dispositivos conectados. Atente-se à relação entre população e aparelhos:
Adaptado de Cisco IBSG, 2011.
Agora, observe uma previsão mais recente:
 IoT E INDÚSTRIA 4.0
Na Indústria 4.0, a Internet das Coisas contribui para a integração dos ambientes físico e digital, resultando no chamado ambiente cyber-físico.
Um ambiente de produção cyber-físico pode ser entendido como uma rede on-line de máquinas organizadas de forma semelhante às redes sociais. De modo geral, há conexão entre a TI, os componentes mecânicos e os componentes eletrônicos das máquinas 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 físico 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 permitem que as máquinas sejam ligadas à plantas, frotas, redes e aos seres humanos através da Internet.
Com base nas informações disponíveis nesta rede inteligente, processos e contratos podem ser coordenados com o objetivo de aumentar a eficiência da empresa, otimizar os tempos de produção e de logística, 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 a representação dessa conectividade:
 
Desvendando a Indústria 4.0
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 DESAFIOS E OPORTUNIDADES EM IoT
O desenvolvimento de IoT também traz novos desafios. Os dados providos pelos objetos podem apresentar imperfeições (calibragem do sensor), inconsistências (fora de ordem, outliers) e serem de diferentes tipos (gerados por pessoas, sensores físicos, fusão de dados). Assim, as aplicaç̧ões e algoritmos devem ser capazes de lidar com esses desafios.
As previsões de investimento em tecnologias e aplicações baseadas em IoT apontam que até 2020 haverá um aumento considerável do investimento nas áreas de manufatura, transporte e logística, como mostra o gráfico.
Adaptado de Statista, 2016.
Agora, veja o mapa das oportunidades em IoT, que demonstra as previsões de crescimento dos mais diversos setores com relação ao uso de tecnologias e elementos baseados em Internet das Coisas.
Adaptado de Foster, 2017
 
Desvendando a Indústria 4.0
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 NA PRÁTICA
Veja nos cases a seguir a aplicação da Internet das Coisas. Em seguida, reflita sobre como essa tecnologia poderá ser aplicada em sua empresa e/ou em suas atividades.
Fábrica Inteligente
Para as empresas que fabricam produtos exclusisamente para montadoras (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 operação 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 procurou usar seus sistemas e registros para obter uma visão mais profunda de suas operações. Nesse processo, os profissionais da empresa perceberam a necessidade de conectividade, acesso a dados e escalabilidade, e viram na Internet das Coisas (IoT) a ferramenta ideal para alcançar esse objetivo.
Com isso, desenvolveram uma estratégia competitiva para capitalizar os potenciais benefícios da Internet das coisas. 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 permitiu à empresa melhorar sua produtividade.
Para Justin Hester, pesquisador sênior da Hirotec America, com a solução 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.
Cidade Inteligente
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.
O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia - NIST, órgão do departamento de governo dos Estados Unidos da América, define computação em nuvem como:
[...] um modelo para habilitar acesso sob demanda, conveniente e ubíquo, por meio de redes, a um reservatório compartilhado de recursos computacionais configuráveis, por exemplo, redes, servidores, armazenamento, aplicações, etc. que podem ser provisionados rapidamente e liberados com esforço mínimo de gerenciamento ou interação com o provedor de serviços. 
Informalmente, podemos imaginar a nuvem como um grande reservatório de recursos, que foi construído para se adaptar às necessidades 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 recursos computacionais disponíveis, sendo que tais recursos têm capacidade de se adaptar às necessidades desses usuários (clientes).
Para melhor entender a Nuvem, clique nas datas na linha do tempo e conheça a evolução dos sistemas de armazenamento.
 
1880
O cartão perfurado, inventado no séc. 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 armazenamento de dados.
 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.
 1971
Os disquete, 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 capacidade de armazenamento de até 700 MB, o equivalente a 486 disquetes.
 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.
1999
O cartão de memória, com capacidade de 1GB, chegou como a proposta de aumentar a memória de câmeras fotográficas e celulares.
2000
O Pendrive substituiu definitivamente o disquete. Com capacidade atualmente de 512 GB de armazenamento, há promessa de lançamento de versão com capacidade de 1TB.
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.
SAIBA MAIS.
Na ciência da computação, os fatores multiplicativos são Megabytes, Gigabytes e Terabytes (mega, giga e tera) que equivalem: 
1 MB = 1 megabyte = 1.000.000 de bytes 
1 GB = 1 gigabyte = 1.000.000.000 de bytes 
1 TB = 1 terabyte = 1.000.000.000.000bytes 
ACESSO SOB DEMANDA E ESCALABILIDADE
Você viu que a Computação em Nuvem possibilita o armazenamento de recursos, mas não é só isso. Ela é, também, um modelo para habilitar acesso sob demanda. Essa característica está ligada à escalabilidade e à rápida disponibilidade dos recursos na rede. A escalabilidade é uma das características mais importantes na Nuvem, pois permite que seus recursos sejam rapidamente provisionados, atendendo à mudanças no fluxo de demandas.
Na computação tradicional, os recursos disponíveis para um serviço são fixos. Por exemplo, o número de servidores e o espaço para armazenamento. Já no modelo em nuvem, é possível que os recursos se adaptem às variações no fluxo de demanda, otimizando custos e respondendo de uma maneira dinâmica e rápida a tais variações. Há, portanto, uma economia no projeto e uma capacidade de reação mais rápida frente às mudanças nas demandas.
Observe a diferença entre o uso de recursos na computação tradicional e o uso de recursos na Computação em Nuvem:
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.
Na definição do NIST, para Computação em Nuvem são descritos três modelos de serviços, também chamados de camadas de arquitetura em nuvem. Observe, nas imagens, as diferenças entre eles.
Clique sobre os modelos e nas áreas em destaque para saber mais.
Gerenciado pelo cliente
APLICAÇÕES
DADOS
RUNTIME
MIDDLEWARE
O/S
Gerenciado pelo provedor
VIRTUALIZAÇÃO
SERVIDORES
ARMAZENAMENTO
NETWORKING
Gerenciado 
pelo cliente
APLICAÇÕES
DADOS
Gerenciado pelo provedor
RUNTIME
MIDDLEWARE
O/S
VIRTUALIZAÇÃO
SERVIDORES
ARMAZENAMENTO
NETWORKING
Gerenciado pelo provedor
APLICAÇÕES
DADOS
RUNTIME
MIDDLEWARE
O/S
VIRTUALIZAÇÃO
SERVIDORES
ARMAZENAMENTO
NETWORKING
Outras vantagens do modelo de computação em nuvem são a confiabilidade e a tolerância à 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 informação passam a ser de responsabilidade dos provedores e não mais dos clientes.
Essa flexibilidade permite que as indústrias tenham maior agilidade, pois no momento em 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, podemos dizer que o que diferencia os tipos de modelos de serviço em nuvem é o tipo de cliente ao qual cada um se destina.
Clique nas setas e avance para conhecer mais sobre cada um desses modelos.
Infraestrutura como um serviço (IaaS)
O objetivo desse modelo é tornar mais acessível o fornecimento de recursos computacionais, como servidores, redes, armazenamento etc. que são fundamentais na construção de um ambiente na rede.
No IaaS, o provedor é responsável fisicamente pelos servidores, dispositivos de armazenamento e pela rede. O cliente da nuvem se torna responsável por obter as máquinas provisionadas pelo provedor de serviços, instalar e configurar o sistema operacional e as demais aplicações de seu interesse.
Em geral, o cliente não administra ou controla a infraestrutura da nuvem, mas tem controle sobre os sistemas operacionais, armazenamento, aplicativos implantados e, eventualmente, seleciona componentes de rede, tais como firewalls
.
Em outras palavras, o IaaS é um serviço destinado a uma equipe de tecnologia da informação (TI). Sendo assim, a equipe precisa instalar e configurar, por conta própria, todos os recursos necessários para as suas necessidades, desde o sistema operacional até as aplicações que serão disponibilizadas. Normalmente, é adotado por empresas que visam reduzir investimentos em hardware, eliminando custos como segurança e manutenção, além de liberar o espaço físico que seria ocupado por servidores, por exemplo.
DICA.
Há diversos provedores de computação em nuvem que fornecem esse modelo, sendo a solução Amazon Elastic Cloud Computing – EC2 uma das principais referências.
Plataforma como um serviço (PaaS)
Esse é um modelo intermediário, composto por um hardware virtual disponibilizado como um serviço. O provedor do serviço disponibiliza o sistema operacional, linguagens de programação e ambientes de desenvolvimento de aplicações.
O cliente não administra ou controla a infraestrutura subjacente, mas tem o controle sobre as aplicações implantadas e, possivelmente, sobre as configurações de aplicações hospedadas nessa infraestrutura.
O foco desse serviço são os desenvolvedores de softwares, pois o PaaS é um ambiente completo para o desenvolvimento de aplicações, tais como compiladores, depuradores, bibliotecas etc.
Enquanto o IaaS disponibiliza recursos de uma maneira genérica, isto é, com pouca ligação com o objetivo final do cliente, o PaaS disponibiliza recursos diretamente ligados ao negócio do cliente.
DICA.
As soluções Google App Engine e Microsoft Azure se destacam como provedores do PaaS.
Software como um serviço (SaaS)
Esse modelo provisiona soluções de software com diferentes propositivos para os clientes da nuvem, acessíveis, por meio da internet, pelos mais variados dispositivos do usuário. O cliente não administra ou controla a infraestrutura subjacente (rede, servidores, sistema operacional, discos rígidos etc.).
Esse modelo provê serviços de computação para o usuário final. O usuário enxerga apenas o software que precisa usar e não tem conhecimento de onde estão localizados os recursos empregados, nem quais linguagens de programação foram utilizadas para desenvolver o serviço, assim como desconhece detalhes do sistema operacional e do hardware que o suporta.
DICA.
Os serviços de armazenamento oferecidos pela Dropbox e pela Google são exemplo desse modelo.
 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. 
Clique sobre as nuvens e conheça as características de cada modelo.
Centenas de empresas podem usá-la ao mesmo tempo, mas separadamente. Pode ser acessada por qualquer usuário.
O provedor da nuvem é responsável pela manutenção e pela segurança.
Por serem de uso geral, há maior risco à privacidade.
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, consequentemente, impeditivo para muitas empresas. 
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. 
Composta de duas ou mais nuvens, que preservam as características originais de seu modelo, interligadas por uma tecnologia que possibilite a portabilidade de informações e aplicações.
A NUVEM NA INDÚSTRIA 4.0
A computação em nuvem, na Indústria 4.0, permite que diversos sistemas 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 produtividade, conectividade e geração de novas oportunidades para empresas de todos os portes e segmentos. As soluções em computação em nuvem podem garantir este desempenho, 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 virtualizaçãoque permita construir, implementar e compartilhar soluções de análise em tempo real da operação de um parque fabril. E por meio de armazenamento e serviços na nuvem, a indústria pode aplicar algoritmos de inteligência 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 volume de produção, períodos de manutenção etc. visando redução de custos e aumento de produtividade.
Saiba Mais.
Para saber mais sobre a aplicação da Nuvem na Indústria 4.0, leia este artigo:
Benefícios da Cloud para indústrias de manufatura
 NA PRÁTICA
Navegue pelos cases e saiba como as empresas estão usando a Computação em Nuvem. Aproveite para pensar de que maneira essa tecnologia pode ser utilizada na área ou na empresa em que você trabalha.
Fórmula 1
A Fórmula 1 é um bom exemplo da junção de tecnologias como Computação em Nuvem, Big Data e Internet das Coisas, pois antes, durante e depois dos treinos e das corridas, vários dados são coletados, armazenados e analisados.
Os engenheiros das equipes analisam em tempo real dados de, aproximadamente, 150 sensores em cada carro, que contemplam informações sobre pressão dos pneus, consumo de combustível, força do vento, 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 2GB de dados em uma volta e 3TB em uma corrida.
Os resultados dessas análises têm aumentado a segurança dos pilotos e mecânicos, reduzido o consumo de peças, pneus e combustível e aumentado a competitividade entre 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.
Eficiência Energética
Em 2008, quando os Estados Unidos da América enfrentavam uma crise de energia, e a escalada do preço dos barris parecia não ter limites, a pergunta não era mais se haveria crise mundial no setor de Energia, mas quando ela começaria.
Então, a aplicação das novas tecnologias na exploração do xisto transformou a indústria e em apenas alguns anos a produção de petróleo e de gás de xisto dobrou nos EUA.
Os geólogos sabiam sobre os depósitos de rocha de xisto ricos em petróleo há pelo menos 100 anos, o que eles não sabiam era como aproveitar essas formações para produzir petróleo e gás a preços competitivos. Os avanços na perfuração horizontal e na fraturação hidráulica, no entanto, começaram a ser promissores: a ideia era perfurar, por kilometros, a superfície da Terra para muitos locais a partir de uma única plataforma acima do solo, então, injetar água pressurizada na rocha de xisto, liberando grandes quantidades de petróleo e de gás. Para encontrar essas formações de xisto e descobrir os melhores lugares para abri-las, é necessário uma modelagem 3D altamente sofisticada de formações sub-superficiais. As leituras sísmicas e a análise dos dados permitiram aos geólogos e engenheiros identificar os melhores locais para perfurar. Além disso, a coleta e análise de dados em tempo real, possibilitados pela computação em nuvem, aceleraram o aprimoramento dos processos, tendo com base os dados sobre o sucesso ou o fracasso dos poços, as formações rochosas e as técnicas.
Segundo Mark Mills, especialista em Energia, "A velocidade da melhoria tem sido notável, com praticamente nenhum aumento de capital”.
Agora é com você!
1. Como você viu, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia – NIST define modelos para a implementação de Nuvens. 
Imagine que a empresa na qual trabalha, a fim de se tornar mais ágil, pretenda utilizar essa tecnologia e que você tenha sido designado(a) para definir o tipo de Nuvem que a empresa deverá utilizar.
Considerando os seguintes requisitos especificados pela equipe de TI:
“Na escolha da Nuvem devem ser considerados o custo, que não deverá ser alto, uma vez que estaremos em fase de teste desta aplicação, e a privacidade, pois, eventualmente, poderemos armazenar documentos sigilosos. Além disso, ainda não dispomos de pessoal qualificado para administrá-la.”.
Selecione a Nuvem mais adequada às necessidades da empresa:
Parte superior do formulário
 Nuvem pública
 Nuvem privada
 Nuvem comunitária
 Nuvem híbrida
Parte inferior do formulário
Parabéns
Você compreendeu as características de cada nuvem.
2. Podemos dizer que a nuvem é mais do que um local remoto de armazenamento, ela é um serviço que colabora para que as empresas se tornem ágeis porque:
Selecione a alternativa que completa corretamente a afirmação.
Parte superior do formulário
 permite que elas aumentem o número de computadores na planta, a fim de utilizá-los no momento de maior demanda.
 permite que elas contratem, no momento necessário, o serviço que está sendo demandado. Por exemplo, processamento, espaço em disco ou software.
Parte inferior do formulário
Parabéns
Você compreendeu as vantagens proporcionadas pela computação em nuvem
Módulo 3
Neste Módulo, você conheceu o conceito de Computação em Nuvem, os tipos de Nuvens e de serviços oferecidos por provedores.
Você viu a evolução dos sistemas de armazenamento de dados digitais e que a Nuvem permite o acesso sob demanda, um grande diferencial desse novo sistema de armazenamento, dentre outros benefícios dessa tecnologia para a Indústria 4.0
No próximo módulo, você vai conhecer o conceito de Big Data, suas tecnologias e aplicações.
Avance para continuar seus estudos.
Módulo 04
BIG DATA
Neste módulo, você conhecerá o conceito de Big Data, suas características e aplicações; e entenderá como o uso dessa tecnologia possibilita que as empresas se tornem ágeis. Além disso, conhecerá como surgiram a Inteligência Artificial e o processo de análise de dados.
Esperamos que ao final desse módulo, você tenha entendido como Big Data, IoT, Computação em Nuvem e Inteligência Artificial podem ser utilizados para beneficiar a indústria, o setor de serviços e a sociedade.
O QUE É BIG DATA
Estamos vivendo a era da informação. Diariamente, são gerados milhões de dados. No ano de 2017, por exemplo, foram gerados 2.5 quintilhões de bytes de dados por dia (DOMO, 2017). Se fôssemos armazenar 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 formatos 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 possuir 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, variedade, veracidade e valor.
Clique nos ícones para saber mais. 
Refere-se à quantidade de dados cada vez maior que está sendo gerada e/ou consumida.
O desafio de armazenar e recuperar o 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 o armazenagem dos dados está mais barato. De acordo com a revista ComputerWorld, em 1970, por exemplo, armazenar 1 gigabyte de dados custava $185.000 (cento e oitenta e cinco mil dólares). Essa mesma quantidade, em 2017, estava sendo ofertada por $0.02 (2 centavos de dólar).
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, 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 a taxa de geração, mas também à taxa de consumo. Para a indústria, essa velocidade é um desafio de Big Data, pois é preciso desenvolver mecanismos capazes de processar esses dados em tempo real.
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 relacionais. 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.
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 analisados de forma constante para dar veracidade à análise.
IG 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 Inteligência Artificial. 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Você viu que na análise de dados são empregadas técnicas de aprendizagem 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 matemáticas, seria possível programar o computador para realizar estas operações, 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 simulem a forma de pensar e agir dos seres humanos, modelando elementos como ações reativas e até sentimentos.
Para melhor compreender os objetivos da Inteligência Artificial, conheça o teste proposto em 1950 por Alan Turing, conhecido com o pai da computação.
Clique nas setas abaixo e conheça mais sobre o Teste de Turing.
No teste de Turing, um humano (interrogador) utiliza um teclado para fazer perguntas a duas entidades ocultas: outro humano e um computador.
Para Turing, o comportamento inteligente de uma máquina é expresso 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 armazenar 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, detectar e extrapolar padrões;
Visão computacional para reconhecer possíveis imagens ou objetos utilizados no interrogatório; e
Robótica para atuar na percepção e para manipular objetos.
SAIBA MAIS.
Essa tecnologia tem sido adotada por muitas empresas para tratar sugestões, informações, reclamações e dúvidas de seus clientes.
Exemplos de Inteligência Artificial são as assistentes virtuais das empresas Google (Google Assistant), da Apple (Siri) e da Amazon (Alexa).
Para conhecer mais sobre Inteligência Artificial, assista aos filmes Ela e Inteligência Artificial.
Ela (Her). Direção: Spike Jonze. EUA, 2013.  
Inteligência Artificial (A.I. Artificial Intelligence). Direção: Steven Spielberg. EUA, 2001.
MINERAÇÃO DE DADOS
O que Turing propôs foi um desafio e tanto na área da computação, pois desenvolver todas essas habilidades requer conhecimento provenientes de múltiplas áreas. Dessa forma, o que se viu ao longo da história da Inteligência Artificial foi o desenvolvimento isolado de cada habilidade, sem ter o teste de Turing com foco.
Em relação ao Big Data, a Inteligência Artificial contribuiu com a construção 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).
Por meio das técnicas de mineração é possível obter dados, normalmente, na forma de regras lógicas ou predições computacionais, que irão subsidiar um processo de tomada de decisão. Exemplo disso são as aplicações que buscam fazer previsões (denominadas modelagens preditivas), descobrir novos padrões ou associações (denominadas modelagens descritivas), refinar agrupamentos por critérios de semelhança ou compreender anomalias de comportamento. 
As técnicas de mineração de dados podem variar de acordo com o objetivo da pesquisa.
Associação
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 continuidade desse comportamento.
Classificação
As técnicas de classificação são utilizadas para predizer possíveis valores (classes) a partir de uma série de exemplos previamente 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. Observe a tabela:
	Sensor 1
	Sensor 2
	Sensor 3
	Sensor 4
	Sensor 5
	Problemas
	1.0
	0.5
	0.3
	0.2
	1.8
	SIM
	0.5
	0.5
	1.0
	0.5
	0.5
	NÃO
	1.0
	0.5
	0.25
	0.34
	0.24
	SIM
	0.0
	1.0
	0.7
	0.5
	0.3
	NÃO
Nessa tabela, a classe “Problemas” é o rótulo de cada linha do conjunto de dados. A tarefa de classificação é predizer qual será o resultado da classe quando da análise de outros dados, como abaixo. Quando o sensor 1 está com 0,5, o sensor 2 com 0,8 e o sensor 3 com 0,9 haverá problema ou não?
	Sensor 1
	Sensor 2
	Sensor 3
	Sensor 4
	Sensor 5
	Problemas
	0.5
	0.8
	0.9
	0.2
	1.5
	???
	0.3
	0.4
	0.5
	0.1
	0.7
	???
Veja, na imagem, o processo de classificação. Um algoritmo de classificação é utilizado para rotular um novo dado a partir de um conjunto de dados previamente rotulados.
Fonte: IIEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 16, no. 1, First Quarter 2014.
Agrupamento
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 conjuntode dados a partir do conceito de similaridade entre os dados.
Fonte: IIEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 16, no. 1, First Quarter 2014.
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 utilizados 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.
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 aprender com as ações tomadas, as reações de sua cadeia de valor e decisões tomadas no processo.
Nesse módulo, você conheceu o conceito de Big Data, as etapas do processo de análise de dados, no Big Data Analytics, e os conceitos de Inteligência Artificial e Mineração de Dados.
Você viu, também, como Big Data e Inteligência Artificial podem ser utilizados no contexto da Indústria 4.0 para promover redução de defeitos, a otimização da matéria-prima e da energia elétrica, assim como para definir a melhor configuração do ambiente produtivo para atender flutuações do mercado.
No próximo módulo, você vai conhecer o conceito de Robótica Avançada, suas tecnologias e aplicações.
Avance para continuar seus estudos.
Módulo 05
ROBÓTICA AVANÇADA
Neste módulo, você conhecerá a Robótica Avançada e sua aplicação. Também, conhecerá  a composição, as características e os tipos de robôs, bem como sua aplicação dentro e fora da indústria.
Esperamos que ao final de seus estudos, você consiga selecionar o robô mais adequado a cada tipo de trabalho e tenha entendido como esta tecnologia contribui para tornar a indústria ágil.
 O QUE É ROBÓTICA
Robótica é o uso dos robôs para a execução de atividades, em substituição 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 (pneumática, hidráulica, cinemática), eletrônica (sensores e atuadores), softwares e programação (Microcontroladores e CLP – Controladores lógicos Programáveis).
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 controle 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 segurança 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 graus de liberdade. Pode, ainda, ser usado em ações colaborativas com seres humanos. Por exemplo, um robô que segura uma carga enquanto um operador humano a fixa a uma plataforma
A Robótica também se dedica à pesquisa e à construção de robôs que se movem em seus ambientes de maneira automática. Os robôs móveis, também conhecidos como AGV (Automatic Guided Vehicle), são veículos que se movimentam de forma automática, dispensando o auxílio de operadores. Esta área é chamada de Robótica Móvel.
Postado por: Jdietsch
Fonte: Wikimedia Commons
SAIBA MAIS.
Assista ao vídeo para conhecer exemplos de aplicação de AVG:
https://www.youtube.com/watch?v=WIlS3vNSuQ4
Cerca de 90% dos robôs industriais são do tipo manipuladores que podem realizar diversas atividades e também são os mais utilizados nas indústrias. Os AVG também começam a ter aplicação na área industrial.
Observe a projeção de uso desses robôs nos próximos anos e o potencial que o Brasil tem para desenvolver e aplicar essa tecnologia no campo da Indústria 4.0:
ESTIMATIVA GLOBAL DE VENDAS DE ROBÔS INDUTRIAIS
2008-2016 E 2017* - 2020*
Fonte:IFR World Robotics 2017
Números de robôs para cada 
10.000 trabalhadores por país
Fonte: IFR e Pollux Automation, 2016
Os componentes de um robô podem ser subdivididos, basicamente, em 7 grandes grupos:
Estrutura
Manipuladores
Atuadores
Controladores
Fonte de energia
Transmissão
Sensores
Para melhor compreender a composição dos robôs, clique nos pontos em destaque e observe a comparação entre um ser humano e um robô:
Classificação por sua estrutura cinemática
Os robôs são classificados de acordo com a configuração que lhes fornecem graus de liberdade. Ou seja, as possibilidades de deslocamentos lineares e angulares de suas partes para a execução de atividades:
Robô de Coordenadas Cartesianas ou Pórtico;
Robô Articulado ou Antropomórfico;
Robô Paralelo ou Delta.
Clique nas setas para conhecer mais sobre os tipos de robôs.
Robô de Coordenadas Cartesianas ou Pórtico
É um Robô industrial cujos três eixos principais de controle são lineares (movem-se em linha reta ao invés de girarem). Seus eixos estão em ângulos retos entre si. Muito utilizado para a manipulação e posicionamento de objetos em superfícies planas, com paradas muito precisas. Por se tratarem de robôs bastante robustos estruturalmente, no universo da Indústria 4.0 são muito utilizados em magazines verticais e em movimentação de cargas.
Robô de Coordenadas Articulado ou Antropormófico
É um Robô industrial que possui pelo menos 3 eixos de rotação. O eixo de rotação da base é ortogonal aos dois outros eixos de rotação que são simétricos entre si. Esta configuração permite maior mobilidade ao robô.
Esse é um dos robôs mais utilizados nos principais processos de fabricação devido a sua flexibilidade.
Robô Paralelo ou Delta
É um Robô industrial constituído de três ou quatro braços e um punho que une-se aos braços. Muito utilizado para separação, pega e montagem de pequenos componentes. Suas principais vantagens são a velocidade e a precisão dos movimentos. É utilizado em linha de produção onde vários Robôs Delta trabalham em conjunto sendo que cada um executa uma tarefa diferente.
Robô Autônomo
Robôs autônomos são capazes de operar em ambientes desestruturados sem contínuo ou explícito controle humano de seus movimentos. Recebem informações do ambiente, se deslocam de um ponto ao outro sem assistência humana e evitam situações perigosas para eles e para humanos.
Os robôs aplicados no campo da engenharia espacial são exemplos de robôs autônomos, pois nestes locais a comunicação pode falhar e eles precisam seguir com sua missão. Assim, eles precisam ser capazes de operar sem intervenção humana.
Além disso, os robôs autônomos dentro das indústrias fornecem dados ao sistema integrado e aumentam a agilidade e a assertividade nas tomadas de decisão.
Robô Colaborativo
O robô colaborativo é uma evolução dos robôs industriais, quando se trata do trabalho entre máquina e seres humanos. É um robô articulado, dotado de sensores em seus eixos, de força limitada, projetado para aprender e se adaptar a novas tarefas, conforme necessário, como se fosse um colega de trabalho humano.
Isso requer movimento controlado e seguro, habilitado por servo motor e diversos tipos de sensores implementados em cada eixo rotativo, a fim de operar com segurança ao lado de seres humanos.
Biomimética
Grande parte das invenções humanas foram baseadas nas formas da natureza. Essa inspiração é chamada de Biomimética. Ao observarem a natureza, os projetistas buscam soluções para problemas de design, a fim de produzirem robôs capazes de executar tarefas cada vez mais complexas.
Um exemplo é o projeto de robôs cooperativos móveis, inspiradonos insetos que vivem em colônias (formigas, abelhas), animais marinhos que vivem em grandes cardumes (águas-vivas) ou em pássaros que migram em grandes bandos. A ideia é que em um sistema multirobôs, cada um dos robôs tenha a capacidade de perceber seu comportamento enquanto grupo e, no contexto, de agir individualmente.
Os desafios das equipes de programação estão concentrados na comunicação e na interação desses robôs. Ao vencer esses desafios, os cientistas buscam alcançar o próximo nível – cooperação baseada em animais mais complexos, como bandos de mamíferos que executam funções coordenadas.
Essas habilidades são muito importantes quando tratamos da indústria. Imagine sistemas que percebam a necessidade de auxílio e consigam se reagrupar de forma a atender uma demanda maior ou menor. Isso permite maior agilidade e flexibilidade dentro da indústria 4.0
 
Sonda espacial
Sondas espaciais são naves espaciais não tripuladas, com autonomia de movimentos, programadas para a exploração de planetas, satélites, asteroides, cometas e tudo mais o que se deseja explorar fora da terra. São utilizadas para coletar informações em locais onde seria muito caro o envio e retorno de um ser humano ou mesmo locais desconhecidos, e que não seria seguro a exposição de humanos.
A primeira sonda espacial, a Luna 1, foi enviada à Lua, em 1959, pela antiga União das Repúblicas Socialistas Soviéticas – URSS, e desde então diversos países enviam sondas para o espaço a fim de coletar dados que subsidiem suas pesquisas sobre planetas, asteroides, satélites e cometas.
Indústria Farmacêutica
Na Indústria Farmacêutica, os processos demandam alto grau de confiabilidade e segurança a fim de garantir a qualidade dos produtos. Na fabricação, os processos assépticos são os mais críticos.
Por isso, são adotados Sistemas Avançados de Processos Assépticos (APP), que consiste na utilização de robôs para realizar a manipulação e o controle dos medicamentos.
Esses robôs passaram a ser utilizados depois que um estudo (Whyte, 1998) identificou que os operadores humanos, mesmo com vestimentas esterilizadas, geravam, em seus movimentos, partículas, o que causava risco de contaminação dos medicamentos, na seguinte proporção:
Humano em estado imóvel: 500.000 partículas por minuto,
Humano parado, com a cabeça, braços e corpo em movimento: 1.000.000 de partículas por minuto,
Humano caminhando a 2km/h: 5.000.000 de partículas por minuto.
O APP é composto por sistemas robóticos, braços e manipuladores aliados à barreiras físicas para eliminar a intervenção direta do operador no processo. O operador ainda pode fazer pequenos ajustes, utilizando portas de luvas. No entanto, a operação efetiva só ocorre se o operador estiver em uma distância segura do processo.
Nessa situação destacamos três elementos importantes:
O ser humano continua trabalhando na planta. A diferença é agora está em uma função mais segura, de supervisão.
A solução promovida pela robótica ultrapassa os limites da fábrica, pois a assepsia no processo de fabricação de medicamentos beneficia todos os seres humanos.
A fábrica passa a ser mais ágil na medida que diminuem os ajustem durante a execução dos processos.
Saúde e Qualidade de Vida
O Japão, famoso por sua tecnologia, vem apostando  na robótica para amenizar um problema causado pela redução na natalidade e do aumento do número de pessoas idosas que moram sozinhas ou em lares comunitários.
Os robôs cuidadores, alguns com formas de “ursinhos” e com vozes infantilizadas, vêm sendo usados como “cuidadores” de pacientes geriátricos. Além de monitorar os sinais vitais, fazer chamadas telefônicas de emergência, servir alimentação e lembrar sobre o horário de medicamentos e compromissos, os robôs interagem, jogam, ensinam, desafiam e divertem esses idosos. O que os ajuda a manter corpo e mente saudáveis.
Os resultados terapêuticos do uso de robôs são impressionantes e vão desde de reabilitação física de pacientes à redução de depressão.
Embora o maior investimento na área tenha sido no Japão, os EUA e países da Europa vêm acelerando o desenvolvimento dos “Carebot”, como são chamados os robôs cuidadores. Isso porque a preocupação com o isolamento social de idosos tem sido tema recorrente nos fóruns mundiais de saúde e qualidade de vida.
Neste case podemos observar o potencial que a robótica possui. Perceba que estes robôs cuidadores precisaram ser produzidos em grande volume e por empresas especializadas, com conhecimentos em diversos setores, gerando, assim, a criação de novos modelos de indústria.
MANUFATURA ADITIVA
Neste módulo, você conhecerá o conceito de manufatura aditiva, suas principais tecnologias, características e aplicações. E verá como esse processo contribui para tornar a indústria mais ágil.
Esperamos que ao final de seus estudos, você seja capaz de identificar as principais tecnologias utilizadas na manufatura aditiva e os benefícios desse processo em relação à manufatura por usinagem.
O QUE É MANUFATURA ADITIVA
A indústria aplica diversos métodos de fabricação. Um dos mais utilizados na produção é a usinagem, que aplica a técnica de manufatura por remoção de material. Nessa técnica, o material é extraído do bloco até se chegar à forma do produto esperado. Ela pode ser realizada manualmente, por exemplo: limar, cortar, alargar, ou com o auxílio de máquinas operatrizes como torno mecânico e fresadora.
Observe, no vídeo a seguir, como este processo é realizado em um centro de usinagem:
Já a manufatura aditiva é um processo de sobreposição de material para criar objetos a partir de dados de um modelo virtual tridimensional, usualmente a adição da matéria-prima ocorre em camada sobre camada.
Observe, no vídeo a seguir, como este processo é realizado em impressora 3D:
Além de manufatura aditiva, outros termos são utilizados para definir esse processo: impressão 3D, fabricação aditiva, processo aditivo, técnicas aditivas, manufatura aditiva por camadas, manufatura por camadas.
PROCESSO DE MANUFATURA ADITIVA
Popularmente, a manufatura aditiva é conhecida como impressão 3D, devido ao fato de a tecnologia ser vista como um hardware de impressão que imprime em três dimensões, e prototipagem rápida, devido à grande aplicação da tecnologia na produção de protótipos.
Observe a imagem e veja que cada fatia é como uma folha de papel e em cada folha será impressa a geometria da peça naquela posição.
Saiba mais!
Segundo o dicionário Michaelis, 
Manufatura é:
1- Ato ou efeito de manufaturar, de fabricar ou produzir; manufaturação.
2- Trabalho realizado à mão ou em máquina caseira.
O termo Manufatura Aditiva surgiu em 2010, quando a Sociedade Americana de Ensaios e Materiais - ASTM - American Society for Testing and Materials, definiu o nome desse processo produtivo para melhor descrever os potencias dessa tecnologia.
O conceito produtivo da manufatura aditiva é inovador, pois ao invés de extrair material, como na subtrativa, ele é depositado e fixado, camada por camada. Além disso, a espessura da camada depende da capacidade e da tecnologia do equipamento de impressão.
A forma correta do depósito das camadas é especificada no modelo 3D, em três dimensões, que é feito em softwares específicos de desenho, que podem ser AutoCad, Catia, Inventor, Solidwork, Sketchup, 3ds Max, Meshmixer, TinkerCAD, entre outros.
Observe a representação dos processos:
Manufatura subtrativa
Manufatura aditiva
Saiba mais!
A tecnologia de prototipagem rápida foi introduzida no mercado no fim da década de 1980. A partir de então, o desenvolvimento de novas tecnologias de impressão proporcionou maior precisão dos movimentos e maior resolução dos desenhos. Com isso, a partir dos anos 2.000, peças mais complexas e com maior precisão começaram a ser produzidas.
Vale lembrar que existem várias tecnologias de prototipagem, e a chamada manufatura aditiva não é a evolução do processo e sim um dos tipos. Para cada manufatura existe um processo que melhor se adequa à necessidade de produção.
 PRINCIPAIS TECNOLOGIASDA MANUFATURA ADITIVA
Como você viu, a capacidade de produzir geometrias complexas é um dos grandes diferenciais da manufatura aditiva. Além disso, essa tecnologia permite produzir peças mais leves, com resistência mecânica igual, ou superior, as peças produzidas por métodos produtivos convencionais.
Com a manufatura aditiva também é possível reduzir o número de ferramentas e dispositivos necessários para a produção, pois todas as informações do produto estão em um arquivo digital que pode ser armazenado tanto localmente como na nuvem.
Entre os benefícios proporcionados pela manufatura aditiva estão:
Agilidade na customização em massa;
Facilidade na produção de geometrias complexas;
Baixo custo de armazenamento das matrizes;
Velocidade de produção (projeto e produto).
Na customização em massa, por exemplo, essa tecnologia permite mudanças no produto a cada peça produzida, o que garante à empresa flexibilidade e agilidade no atendimento às demandas do mercado.
Veja exemplos de produtos manufaturados com essa tecnologia:
Fonte: Pixabay
Fonte: Pixabay
Veja abaixo as principais tecnologias utilizadas na manufatura aditiva:
Modelagem por Fusão e Deposição - Fused Deposition Modeling (FDM)
Este é o método mais difundido de impressão 3D. Nele é utilizada uma bobina de filamento, em geral polimérico. O equipamento conduz o filamento até um bico de extrusão que controla a deposição e a fusão do material em camadas. Para que a deposição aconteça em todos os pontos, esse bico possui um sistema de movimentação que permite o seu movimento em X, Y, Z. Com isso, ele pode ser movimentado lateralmente, para cima e para baixo, conforme as necessidades de produção.
Esse é também um dos métodos mais lentos da manufatura aditiva.
Os equipamentos com esta tecnologia são facilmente encontrados em laboratórios de experimentos e fabricação colaborativa (FabLabs), pois essa é umas das tecnologias mais baratas para impressão 3D. No entanto, também encontramos estas máquinas em plantas industriais devido à sua alta flexibilidade e possibilidade de produção com precisão.
O acabamento dos produtos oriundos desse processo consiste, basicamente, em retirar os suportes gerados pela impressora para dar sustentação ao produto impresso.
Estereolitografia - Stereolithography Aparattus (SLA)
Nesse processo são utilizadas resinas líquidas que se solidificam, camada por camada, para formar o objeto. A solidificação acontece por meio da emissão precisa e pontual de um laser. Conforme o laser percorre o caminho definido pelo software, a resina se solidifica criando a camada. Assim, a plataforma de impressão vertical desce um nível, permitindo que a resina se sobreponha ao produto criando uma nova camada líquida, no qual o processo pode ser repetido.
O acabamento nesse processo consiste em limpar o produto, retirando a resina sobressalente, e colocá-lo em um forno específico para a cura total da resina.
Embora esse seja um dos métodos mais precisos do mercado, em geral seus produtos precisam de tratamento posterior devido à sua fragilidade.
Saiba mais!
Assista ao vídeo para saber como esse processo ocorre:
https://www.youtube.com/watch?v=uCrczfO0s8Q
Estereolitografia por Processamento de Luz Digital - Digital Light Processing (DLP)
Esse método também funciona com uma resina líquida. A diferença entre esse e o SLA é que ao invés da cura acontecer por um feixe de laser, ela ocorre com a utilização da luz. A luz é projetada pela parte inferior do tanque e o produto vai sendo retirado do tanque, o que faz parecer que um objeto sólido está sendo retirado de um meio líquido.
O processo de acabamento da esteriolitografia acontece em 3 fases: limpeza da resina líquida que resta no produto, retirada dos suportes e, em muitos casos, a colocação do produto em uma câmara de calor ou de luz para concluir a cura da resina.
Sinterização a laser - Selective Laser Sintering (SLS)
Esse método utiliza dióxido de carbono a laser para sinterizar pós poliméricos e outros compósitos, criando, assim, camadas precisas de material sólido.
Com essa técnica é possível processar polímeros, cerâmicas e areia de fundição e criar, diretamente na impressora 3D, produtos ou moldes para fundição de produtos em metal.
Como finalização, esse processo exige apenas a extração do produto do tanque de impressão e algum pequeno acabamento superficial.
NA PRÁTICA
Leia o case e saiba como as empresas estão se beneficiando da Manufatura Aditiva. Aproveite para pensar de que maneira essa tecnologia pode ser utilizada na área ou na empresa em que você trabalha.
Otimização na Manufatura
Normalmente, os blocos hidráulicos são produzidos por usinagem. São compostos por aço inox ou liga de alumínio, usinados e, posteriormente, furados de forma a criar a passagem para os fluidos. Devido ao seu design curvilíneo, após as furações, é necessária aplicação de tampões em alguns pontos, a fim de garantir o caminho ideal para o fluido. Esse processo, além de consumir bastante matéria-prima, requer adição de material para os tampões e ferramental específico no processo de furação.
Com o desafio de reprojetar um coletor de bloco hidráulico a fim de reduzir a massa do bloco, uma empresa especializada em usinagem de precisão utilizou a manufatura aditiva. Durante o processo, verificou-se a possibilidade de otimizar o percurso para aumentar a eficiência do fluxo de fluidos.
No novo projeto, o bloco produzidos por manufatura aditiva proporcionou:
Aumento da eficiência do fluxo de fluidos em até 60%;
Redução expressiva de massa em até 79%;
Redução das ferramentas e dispositivos;
Liberdade total de projeto e flexibilidade de adaptações;
Construção de peça única, menos oportunidades para os defeitos;
Compatibilidade com o projeto anterior.
Resumo dos resultados:
	Manufatura
	Material
	Volume (cm³)
	Massa (Kg)
	Coletor hidráulico (Projeto original - Usinagem)
	Liga de alumínio
	9600
	25,6
	Projeto para 1ª iteração (Manufatura Aditiva)
	Liga de alumínio
	4650 (-52%)
	12,3
	Projeto para 2ª  iteração (Manufatura Aditiva)
	Aço inoxidável 316L
	2040 (-79%)
	16,3
Agora é com você!
Tomando como base o conteúdo que você acabou de estudar, identifique os benefícios proporcionados pela manufatura aditiva ao processo produtivo.
Preencha “V” para as afirmativas corretas e “F” para as incorretas.
Parte superior do formulário
 Facilidade na modificações de projeto e na customização em massa de produtos, o que torna a empresa mais ágil no atendimento às demandas do mercado.
 Possibilidade de construção de peças complexas, com reduções expressivas de matéria-prima despendida, o que reduz tanto o custo de produção como o impacto no meio ambiente.
 Redução do custo de armazenamento de ferramentas de produção, pois todos os dados do processo podem ser arquivados na nuvem ou em um computador local.
 Possibilidade de aumento no custo de produção, em relação ao processo de produção por usinagem, pois o tempo de projeto de ferramentas é maior e as fases do processo são mais longas.
Parte inferior do formulário
Muito bem!
Você identificou corretamente os benefícios da manufatura aditiva.
Módulo 07
MANUFATURA DIGITAL
Neste módulo, você conhecerá o processo de manufatura digital, os conceitos de comissionamento virtual, realidade aumentada e de realidade virtual, e verá as etapas de virtualização do produto, dos equipamentos e da célula.
Esperamos que ao final desse módulo, você tenha entendido como essas tecnologias contribuem para tornar a indústria ágil na implantação de projetos e na tomada de decisão, e possa listar o passo a passo para preparar a empresa para o uso das tecnologias habilitadoras da indústria 4.0.
 O QUE É MANUFATURA DIGITAL
Manufatura Digital é a utilização de ferramentas e softwares de modelagem tridimensional desde o produto até o processo produtivo. Com o uso dessas ferramentas, é possível realizar análises e simulações a fim de identificar melhorias e otimização dos processos de manufatura em estudo.
O ciclode um processo da Manufatura Digital engloba os conceitos de Planejar, Simular e Validar. Ou seja, o planejamento eficiente do processo, a simulação do processo em ambiente virtual e a validação dos resultados simulados com base nas metas de produção.
Esse ciclo traz as seguintes vantagens para a indústria:
Otimização do planejamento do processo e, consequentemente, a redução dos custos;
Redução do tempo de startup (entrada em produção) do processo em desenvolvimento;
Redução dos custos de protótipos e melhoria da qualidade com a utilização de modelos digitais (Digital Mockup) e simulação das linhas de manufatura;
Integração das fases de desenvolvimento do projeto (Engenharia Simultânea) devido a possibilidade de trabalho colaborativo entre as equipes de projeto do produto e de planejamento da produção;
Validação dos processos de manufatura devido a utilização de simulações e análise dos resultados com a implementação das melhorias antes do início da produção.
Todas essas vantagens fazem com que a empresa tenha melhor poder de resposta em relação às demandas de mercado e por consequência seja ágil em seus processos.
Saiba mais!
O desenvolvimento da Manufatura Digital teve origem em conceitos tais como:
Desenho para a Manufaturabilidade - DFM;
Manufatura Integrada;
Manufatura Flexível;
Lean Manufacuring;
Desenho e Colaboração de Processos.
As etapas de desenvolvimento da manufatura digital requerem recursos de informática com máquinas de engenharia, softwares específicos e recursos humanos com alto grau de conhecimento nas áreas de desenvolvimento. Acompanhe a seguir.
DESENVOLVIMENTO DA MANUFATURA DIGITAL
Para desenvolver o modelo de um processo de manufatura a ser simulado é necessário construir cada uma das etapas:
Clique nas abas.
Modelo virtual tridimensional do produto
O modelo virtual tridimensional do produto a ser produzido, conhecendo suas partes e os processos de fabricação e montagem. Nesta fase é possível simular o funcionamento cinemático do produto (caso exista) e as resistências mecânicas de seus componentes com relação aos esforços aplicados em seu uso final.
Modelo virtual dos equipamentos
O modelo virtual dos equipamentos necessários ao processo e a aplicação da cinemática de suas partes. Caso o equipamento seja uma máquina de usinagem CNC, será possível implementar na máquina um pós-processador de forma a simular os processos de usinagens, levando em conta todas as características de usinagem no modelo.
Geralmente, os modelos de robôs podem ser fornecidos pelos fabricantes ou adquiridos nas bibliotecas dos softwares.
Modelo virtual da célula
O modelo virtual da célula ou processo de manufatura utilizando os equipamentos, dispositivo, máquinas, robôs e infraestrutura como bancadas, áreas de armazenamento, esteiras etc.
Como você viu, a construção de um modelo virtual compreende várias etapas e permite diversas simulações. Clique nas abas para conhecer os detalhes de cada uma das etapas de virtualização:
Projetos de Engenharia
A modelagem tridimensional do produto contempla o produto e seus componentes, levando em conta a geometria e suas dimensões. Nesta etapa, existe a possibilidade de análise das interferências de montagem do conjunto, com base nos requisitos do projeto, e a análise cinemática do movimentos das peças quanto aos graus de liberdade e de deslocamento funcional.
O modelo proporciona a representação em vista explodida, o que permite criar procedimentos de montagem e desmontagem do produto para manutenção, fornecendo detalhes visuais inclusive com movimento entre as peças.
Simulações de Engenharia
Com base nas características geométricas da peça, nas características do material e nas condições de fixação, assim como no esforço atuante, é possível efetuar simulações cujos resultados fornecerão indicadores para aprovação ou reprovação da peça (ou produto) de acordo com a condição de uso em estudo. Geralmente, os modelos virtuais de análise são validados com ensaios das condições reais de uso.
A grande vantagem dos ensaios virtuais é que erros de projeto podem ser detectados nesta fase. Desta forma, a utilização de ensaios de protótipos reais cai drasticamente e, consequentemente, o custo do projeto. Há, ainda, o aumento da qualidade dos componentes analisados.
Simulações de Usinagem CNC
As simulações dos processos de usinagem possibilitam avaliar as melhores estratégias de usinagens, ferramentas, parâmetro, possibilidades de colisões para máquinas em CNC dos tipos Tornos, Centros de torneamento, Centros de usinagens 2, 3 e 5 eixos.
Após a simulação de usinagem, o programa CNC é gerado automaticamente. Esse programa será enviado à máquina CNC para a execução da operação. Observe nas ilustrações:
Simulação de usinagem
Geração do programa
Usinagem real conforme programa gerado
Simulações dos Processos Produtivos
Nas simulações dos processos produtivos são utilizados conhecimentos das técnicas de planejamento da produção, como o Lean Manufacturing, de forma a obter o processo mais produtivo. Podem ser considerados o produto a ser produzido, suas partes, o volume de produção solicitado, os equipamentos, tempos de máquina, tempos de parada, a modificação de layouts ou outros parâmetros.
 
Manufatura Digital
A montagem do processo produtivo traz todos os equipamentos e infraestruturas necessários e simula, virtualmente, o ambiente fabril.
Clique no botão “play” para assistir ao vídeo.
Simulações Manufatura Digital
O processo de simulação da Manufatura Digital conecta todos os conhecimentos da virtualização: modelamento tridimensional de produtos, componentes, máquinas, programações de unidades de usinagem, programações de sistemas robotizados necessários ao processo produtivo e as informações da análise da produção como o layout e tempos de processos, por exemplo.
REALIDADE AUMENTADA
A realidade aumentada - RA vem sendo utilizada no processo produtivo para ampliar o acesso à informação sobre máquinas, equipamentos, produtos e processos. Utilizando os óculos, como mostrado no vídeo a seguir, o colaborador poderá obter informações sobre a máquina, acessar seu manual e, ainda, contatar, por meio de vídeo-chamada, um especialista para ajudá-lo.
REALIDADE VIRTUAL
A Realidade virtual permite recriar, virtualmente, ambientes físicos e inserir elementos que levam o indivíduo, que imerge nesses ambientes, a simular experiências e sensações muito próximas àquelas vivenciadas em ambientes reais.
Entre as vantagens proporcionadas por esses ambientes virtuais, estão a integridade da saúde e da segurança do indivíduo, a preservação de máquinas e equipamentos e a oportunidade de testar inovações sem custo com mão de obra, matéria-prima e energia, entre outros.
Por exemplo, a análise de projetos em ambientes de projeção tridimensional permite aos analistas, especialistas e engenheiros uma visão geral de detalhes, erros e oportunidades de melhoria.
A RV é utilizada também em treinamentos. As tarefas de grande periculosidade em ambientes reais ou de alto custo são problemas no treinamento de pessoas. Com a utilização de ambientes virtuais, o indivíduo estará em um ambiente similar ao real e poderá simular movimentos e decisões sem correr riscos. Como exemplo, podemos citar os simuladores de voo para a aviação, os de autoescolas para treino de direção de veículos, no processo de habilitação de novos motoristas e os simuladores para condutores de trens.
GÊMEO DIGITAL (DIGITAL TWIN)
Digital Twin, ou Gêmeo Digital, em português, pode ser definido como uma réplica virtual de ativos, processos e sistemas de uma empresa. Essa réplica combina os dados digitais e operacionais gerados nessa empresa em uma plataforma de software que permite simulações e análise. Com base na análise dos dados gerados nas simulações de processos reais ou de processos futuros (com mudanças que se pretende implementar), por exemplo, a empresa pode tomar decisões que resultarão em melhoria na produção, redução nos custos, inovação em produtose processos etc.
O gêmeo digital integra processos e tecnologias como a Internet das coisas, Big Data, Análise de dado e, principalmente, Inteligência Artificial (com o aprendizado de máquina) uma vez que as premissas dessa réplica virtual são o aprendizado e a atualização contínuos para respostas em tempo real.
Ao longo desse curso, você viu que as máquinas possuem sensores que captam e enviam dados. O aprendizado do gêmeo digital se baseia nesses dados fornecidos pelas máquinas, equipamentos e ambiente conectados, nas informações inseridas pelos colaboradores envolvidos no processo (engenheiros, técnicos, especialistas) e até mesmo de outras máquinas semelhantes que possam ter sido usadas ou que possam vir a ser usadas no processo (para comparação de desempenho, por exemplo).
Nesse aspecto, ao integrar dados históricos do uso passado da máquina ao modelo digital, a empresa poderá tomar decisão assertiva quanto a substituição de ativos físicos, sistemas ou procedimentos para otimizar o seu processo de fabricação.
 
AGORA É COM VOCÊ!
Nas aulas anteriores, propomos o estudo de caso sobre a aplicação das tecnologias habilitadores. Nesta aula, propomos que você se prepare para participar ativamente das mudanças na sua empresa.
Como você tem visto, as diversas tecnologias habilitadoras aplicadas na Indústria 4.0 já estão no mercado há alguns anos, ou décadas. O que vem mudando ao longo dos anos são a aplicação e o custo dessas tecnologias. A aplicação dessas tecnologias tem sido impulsionada pelas demandas do mercado e as necessidades das empresas de responder a tais demandas. São exemplos de “demandas do mercado” a customização em massa, e de “necessidade das empresas” a redução de custo.
Considerando que o custo tem se tornado mais acessível, e que essas tecnologias deixam de ser privilégio das grandes corporações, a escolha da tecnologia será influenciada pelas respostas que a empresa pretende dar aos seus desafios. Ou seja, a empresa pode adotar uma ou diversas tecnologias habilitadoras, acoplando-as de acordo com suas necessidades e seus objetivos.
Mas, para isso, é preciso que a empresa se prepare para as mudanças, pois a aquisição da tecnologia é apenas uma das fases do processo. Veja algumas ações que devem ser tomadas.
Clique sobre as fases para saber mais:
1 - Analise as necessidades de cada área da empresa e estabeleça os objetivos. O que você quer alterar? Por que você quer alterar? E quais resultados espera obter com as mudanças? Com base nas respostas, você poderá identificar o tipo de tecnologia mais aderente ao seu negócio.
2 - Identificadas as áreas e as tecnologias, identifique as pessoas e prepare-as. A tecnologia por si só não trará soluções. É preciso que os colaboradores da empresa estejam capacitados para tirar o melhor proveito do novo modelo.
3 - Para preparar as pessoas, mapeie as capacidades e os conhecimentos necessários em cada etapa do processo. Tenha em mente que para atender as demandas do mercado e manter a empresa competitiva, é preciso agilidade de resposta e inovação. O que exige das equipes criatividade, flexibilidade e colaboração.
4 - Com as equipes preparadas, é hora de iniciar a adaptação da planta e dos processos. Dependendo do nível de mudança, é possível que sua cadeia de valor seja atingida. Se identificar essa possibilidade, tenha um plano para minimizar os impactos nos negócios dos fornecedores e até na comunidade.
5 - Abra espaço para a inovação. Colete e analise o feedback dos consumidores e manipuladores de seus produtos. Use esses dados para aplicar melhoria, seja nos processos, seja nos produtos. O seu foco pode estar no aumento da qualidade, na velocidade de resposta, na redução dos custos de produção ou do produto. Ou, ainda, em tudo isso junto, pensando na customização em massa.
6 - E antes de adquirir as tecnologias, conheça-as. Procure saber o que cada uma é capaz de fazer e o que precisa para funcionar. Lembre-se de que estamos na era da conectividade e que a manufatura digital depende, primordialmente, dessa conectividade e se beneficia das tecnologias que você já viu, como Manufatura Aditiva, Big Data, Internet das Coisas e Computação em Nuvem, por exemplo, e de outras que você verá a seguir, como Segurança Digital.
Módulo 08
INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS
Neste módulo, você conhecerá o conceito de integração sistemas, a verticalização e a horizontalização na indústria 4.0.
Esperamos que ao final de seus estudos, você tenha conseguido entender a diferença ente verticalização e horizontalização e como a integração dos sistemas e a capacitação dos recursos humanos contribuem para tornar a empresa ágil.
 SISTEMAS INTEGRADOS - VERTICALIZAÇÃO E HORIZONTALIZAÇÃO
Como você tem visto, as empresas buscam, cada vez mais, estratégias para se tornarem competitivas frente a um mercado altamente dinâmico. O aumento dos lucros já não está mais relacionado ao aumento do preço do produto, e sim à diminuição dos custos empresariais.
Frente às mudanças globais e à concorrência empresarial, velhos conceitos e bases estratégicas que visavam apenas a otimização dentro da fábrica começaram a ser questionados e modificados por meio de novas estratégias que envolvem todos os integrantes das cadeias de suprimentos, dando margem a um horizonte de possibilidades para redução de custos.
Um dos conceitos que abordam mudanças estratégicas da forma de atuação das empresas na elaboração de seus produtos é a integração de sistemas de maneira vertical e horizontal.
Este conceito é utilizado para apresentar como os dados, processos, produtos, sistemas de produção e sistemas de gestão se integram na Indústria 4.0.
É, também, um desafio para as empresas que estão, ou estarão, na transição para 4.0, uma vez que seus sistemas de TI - Tecnologia da Informação e de TA - Tecnologia da Automação ainda não estão integrados, e mais que isso, não foram pensados para serem integrados em sua totalidade.
Pois, com o advento da Industria 4.0, cresce a demanda pela comunicação entre sistemas para coleta, compartilhamento e análise de dados.
A integração dos sistemas, mapeando todos os processos da empresa, como o desenvolvimento de produtos, melhoria de produtos já existentes, planejamento estratégico e processos produtivos é chamada de verticalização. Ela permite uma visão sistêmica do funcionamento da empresa.
Já o processo de comunicação realizado entre a empresa e suas cadeias de valor e de suprimentos, ou seja, seus fornecedores, prestadores de serviço, clientes e outros agentes externos à planta é chamado de horizontalização. Nessa integração, é possível rastrear o ciclo de vida do produto, desde a matéria-prima que o compõe até a sua reciclagem.
Embora haja diferença entre a integração vertical e a horizontal, o objetivo em ambos os processos é transformar em informação de valor os dados gerados pelos sistemas e processos que evolvem a fabricação e a comercialização de produtos.
Clique na imagem abaixo e observe a representação gráfica dessa comunicação:
Os maiores benefícios que estas estratégias de integração oferecem para a indústria são a flexibilidade na produção e agilidade na tomada de decisão.
As tecnologias habilitadoras nesses processos são:
A Robótica avançada: os sensores e atuadores instalados nas máquinas captam e enviam para a rede os dados de seu funcionamento;
A Internet das coisas: que permite que os dados enviados pelos sensores e atuadores sejam disponibilizados na rede;
O Big Data: que agrega, em tempo real, dados dos ambientes interno e externo;
A Computação em nuvem: que viabiliza o armazenamento de dados, informação e sistemas fora dos domínios da fábrica;
A Segurança digital: que garante que a segurança dos equipamentos, dos sistemas e da informação que transita entre máquinas. Essa segurança é fundamental, pois mais do que roubar dados, dentro do contexto da Indústria 4.0, um invasor pode parar máquinas, operá-las remotamente e expor os trabalhadores da planta a riscos físicos. Você estudará esse tema no próximo módulo.