Indústria 4 0

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Olá, seja bem-vindo(a) ao Curso Desvendando a Indústria 4.0.
Neste curso, você terá uma visão geral da evolução da indústria, desde a 1ª Revolução Industrial até a integração da Tecnologia da Informação aos processos de produção e a aplicação das tecnologias habilitadoras, o que vem direcionando o futuro da manufatura na chamada Indústria 4.0.
Você verá:
· O que é a Indústria 4.0;
· Internet das Coisas;
· Computação em Nuvem;
· Big Data;
· Robótica Avançada;
· Manufatura Aditiva;
· Manufatura Digital;
· Integração de Sistemas; e
· Segurança Digital.
Resumo do que é indústria 4.0 e revolução industrial.
CONTEXTO DA INDÚSTRIA 4.0
Como você viu, a 4ª Revolução Industrial é um conjunto de tecnologias que 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 e 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-físicos e baseadas na análise de dados gerados pelas máquinas do processo.
Sistemas cyber-físicos (cyber-physical system – CPS) são sistemas computacionais e colaborativos nos quais as operações são monitoradas, coordenadas, controladas e integradas por núcleos de comunicação e computação. Assim como a internet transformou a maneira como os seres humanos interagem entre si, os sistemas cyber-físicos estão transformando como nós interagimos com o mundo físico. Muitos desafios aguardam em domínios economicamente vitais como: transporte, saúde, manufatura, agricultura, pecuária, energia, defesa e construção.
Adaptado de E-Aware Technologies
Sistemas Ciber-físicos: A Nova Revolução
12/09/2016 Jean Winter
Você talvez ainda não tenha ouvido falar do termo sistemas ciber-físicos, mas provavelmente ouvirá em breve dentro dos próximos anos.
E já existem algumas chances, caso você esteja lendo esta matéria, de você estar trabalhando ou buscando alguma solução que contemple algumas das características dos sistemas ciber-físicos. Então, vamos entender melhor o que o termo significa:
Sistemas ciber-físicos são sistemas computacionais e colaborativos os quais as operações são monitoradas, coordenadas, controladas e integradas por núcleos de comunicação e computação. Assim como a internet transformou a maneira como os seres humanos interagem entre si, os sistemas ciber-físicos vão transformar como nós interagimos com o mundo físico à nossa volta. Muitos grandes desafios aguardam em domínios economicamente vitais, tais como, transporte, saúde, manufatura, agricultura, pecuária, energia, defesa, construções e outros.
A falta de informações completas entre o mundo cibernético, onde a informação é trocada e transformada, e o mundo físico no qual vivemos, onde os processos acontecem, deverá ser superada pelos sistemas ciber-físicos, que por sua vez permitirão uma visão ampla e moderna para os novos serviços da sociedade, devendo transcender escalas do espaço e tempo nunca possíveis anteriormente.
O uso de sensores ciber-físicos nas diferentes aplicações, tal como a agricultura, é uma prática emergente para solução de falhas dos processos ou perdas que hoje ainda são desconhecidas ou não consideradas relevantes. O uso deste tipo de dispositivo resulta no aumento da produtividade, pois prove maior autonomia, confiabilidade e integração com a aquisição e tratamento de informações sensoriais dos processos. Isto é possível, pois sensores deste tipo podem conter o conhecimento especialista do meio físico que é monitorado. Em ciber-física, dispositivos eletrônicos com elementos de computação inteligente e comunicação estão integrados a componentes físicos da natureza. A arquitetura de uma plataforma sensorial é comumente organizada pela integração de dispositivos com recursos de computação embarcada, sensores e comunicação. Este tipo de sensor é capaz de processar um agente inteligente de software, cuja base de dados contém o conhecimento da natureza da variável especificada, em monitoramento e/ou controlada. Partindo deste princípio, tem-se um sistema capaz de fazer análises de padrões e comportamentos, assim como o controle inteligente do processo. O projeto de tais sistemas, portanto, requer a compreensão da dinâmica conjunta de determinados elementos. Entre estes elementos estão os do tipo: computacionais, agentes inteligentes, redes de comunicação e processos físicos. Em uma breve abordagem um sistema ciber-físico é definido como: A Ponte entre os Mundos Real e Virtual.
A distribuição futura de sensores, atuadores e dispositivosmóveis com tráfego de dados tanto determinístico como estocásticos requerem um novo paradigma de gerenciamento de recursos de comunicação em tempo real que vão além dos métodos tradicionais. Para poder atender os sistemas ciber-físicos é crucial uma infraestrutura de sensoriamento com capacidade dinâmica de topologia, auto-ajustável, permitindo um sistema com eficiência de desempenho. A aquisição de dados precisos e confiáveis de processos, máquinas e seus componentes é o primeiro passo no desenvolvimento de um aplicativo ciber-físico. Os dados podem ser diretamente medidos por sensores, cobrindo a área necessária para obter os principais dados do ambiente. Dois fatores importantes a este nível devem ser levados em conta. Em primeiro lugar, existem vários tipos de dados, sendo necessário o tratamento e processamento adequado para cada situação. A seleção de sensores apropriados (tipo e especificação) é a segunda consideração importante para o primeiro nível. O nível cibernético atua como hub central de informações nesta arquitetura. As informações estão sendo empurrados para ele de cada sensor conectado à rede. A disponibilidade de informação massiva reunida, permite análises específicas para extração de novas informações adicionais que proporcionam uma melhor visão sobre o status do processo, individualmente ou associado a outros processos. Estas análises fornecem processos com capacidade de auto-comparação, onde o desempenho de uma única área pode ser comparada e classificada entre as áreas conectadas.
Por outro lado, as semelhanças entre o desempenho dos processos e as atividades anteriores (informação histórica) pode ser medida para prever o comportamento futuro de um determinado processo.
A gestão de processos no nível ciber-físico permite uma abordagem muito mais ampla e com potencial de eficiência maior do que através de métodos tradicionais. Para os próximos anos espera-se que os sistemas ciber-físicos desempenhem um papel importante na concepção e desenvolvimento de sistemas de engenharia com novas capacidades que excedem em muito os níveis atuais de autonomia, funcionalidade, usabilidade, confiabilidade e segurança cibernética. Através da chegada das redes de computação convergentes, o sensoriamento inteligente e a possibilidade de controle do mundo físico, possibilitam o desenvolvimento dos sistemas ciber-físicos que vão transformar o nosso mundo novamente.
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:
Importante!
É importante entender que essas tecnologias têm feito diferença tanto na indústria como em diversos setores, inclusive no seu dia a dia. No entanto, isoladamente, elas não podem ser consideradas como uma evolução para a Indústria 4.0, pois o conceito implica a integração dessas tecnologias no processo produtivo.
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 também TVs, 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:
Fonte: Adapatado de IoT One Community, 2017.
 BLOCOS BÁSICOS DA IoT
Como você viu, a IoT está viabilizando uma série de aplicações, serviços, segmentos. Isso é possível graças a um combinado de tecnologias que se complementam para viabilizar a integração dos objetos nos ambientes físico e digital.
Clique em cada uma das tecnologias para saber mais.
Identificação óptica
As informações sobre o objeto são armazenadas 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).
Sensores
É por meio de sensores que são coletados dados sobre o contexto no qual os objetos se encontram. Esses dados são enviados a centros de armazenamento em servidores locais ou em nuvem.
Computação
Há um anseio para que os objetos tenham a capacidade de realizar processamento. Paraisto, é preciso dotá-los de elementos de processamento tais como microcontroladores, processadores e FPGA – Arranjo de Portas Programáveis em Campo (em inglês, Field Programmable Gate Array).
Semântica
Semântica, em um sistema linguístico, significa sentido das palavras. No contexto de Internet das Coisas, a semântica é um atributo essencial para a comunicação 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 desenvolvidas para explorar as possibilidades da comunicação. Um exemplo disso é a tecnologia bluetooth que permite a extração e o envio de dados entre dispositivos para prover novos serviços.
Serviços
A aplicação das tecnologias utilizadas na IoT envolve novos modelos de negócios, de possibilidades de personalização de produtos ao atendimento às necessidades dos clientes tanto na Indústria 4.0 como nas áreas de serviços como:
· Transportes - Fornecendo, aos motoristas, informações em tempo real sobre as melhores rotas, situação do trânsito e das estradas, demandas de atendimento. E aos usuários, indicando o melhor meio a ser utilizado (trem, metrô, ônibus, táxi), tempo de viagem, custo.
· Comércio - Produção automática de acordo com a demanda estatística do estabelecimento comercial, prateleiras inteligentes que controlam disponibilidade e reposição de produtos.
· Saúde - Possibilidade de transmitir ao médico, em tempo real, os sinais vitais do paciente para um acompanhamento a distância.
· Serviços Públicos - 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.
· Agronegócio - Sensores para verificação das condições do solo, da previsão do tempo, de identificação e controle de animais.
Comunicação
São tecnologias e elementos utilizados para conectar objetos inteligentes. Normalmente, são utilizadas tecnologias como redes cabeadas, Wi-Fi e Bluetooth para conexão e comunicação dos objetos. Observando os diversos protocolos de comunicação.
Saiba mais!
Indicadores de Radiofrequência – RFID (em inglês, Radio-Frequency Identification), 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 Serviços de Saúde, Monitoramento Ambiental, Transporte, entre outros.
Para entender melhor essa conectividade, veja o caminho dos dados na arquitetura dos elementos da IoT.
 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:
Adaptado de Deloitte, Industry 4.0. Zurich, 2017.
 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
 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 exclusivamente 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 Hirotec 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
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 Segurança. Observe o exemplo:
Agora é com você!
Você pôde perceber que a Internet das Coisas contribui para o aumento da competitividade da empresa, pois promove a agilidade ao trânsito da informação e acelera o processo de aprendizagem da empresa. No contexto da Indústria 4.0, preencha “V” para as afirmativas corretas e “F” para as incorretas no que diz respeito aos benefícios da IoT.
Parte superior do formulário
a.  Facilita a interconectividade de sistemas e componentes.
b.  Restringe a comunicação dos processos.
c.  Habilita a criação de uma rede inteligente que permite que todos os processos evoluam.
Parabéns!
Você soube identificar corretamente como a IoT contribui para o aumento da competitividade da empresa.
Parte inferior do formulário
Recapitulando o Módulo 2
Nesse módulo, você conheceu o conceito de IoT e as tecnologias que viabilizam a integração dos objetos nos ambientes físicoe digital.
Você viu que essa conectividade têm proporcionado a criação de novos modelos de negócios tanto na indústria como na área de serviços e que a expectativa é que as empresas usem a IoT para se tornarem ágeis e mais competitivas.
No próximo módulo, você vai conhecer o conceito de Computação em nuvem, suas tecnologias e aplicações.
Avance para continuar seus estudos.
Módulo 03
COMPUTAÇÃO EM NUVEM
Neste módulo, você conhecerá o conceito de Computação em Nuvem, a evolução dos sistemas de armazenamento, e os modelos de implantação de nuvem e de serviços fornecidos por provedores.
Esperamos que ao final de seus estudos, você tenha entendido como essa tecnologia disponibiliza e amplia o acesso à informação, e que seja capaz de selecionar o modelo de serviço e de plataforma adequados à cada aplicação.
 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
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 = 1.000.000.000.000 bytes 
 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:
Adaptado de UC Berkeley, 2009.
 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.
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.
Há diversos provedores de computação em nuvem que fornecem esse modelo, sendo a solução Amazon Elastic Cloud Computing – EC2 uma das principaisreferências.
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.
 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. 
Clique sobre as nuvens e conheça as características de cada modelo. 	
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 virtualização que 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:
Computação e Nuvem na Indústria 4.0
 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.
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.
Adaptado de: FIT. Fast Cars, Big Data - How Streaming Data Can Help Formula 1, 2017.
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 quilômetros, 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, possibilitadas pela Computação em Nuvem, aceleraram o aprimoramento dos processos, tendo como 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”.
Em menos de cinco anos, houve melhora de 50 a 100% nos três quesitos-chave: tempo, equipamento e distância de perfuração.
Adaptado de: ITIF. How Cloud Computing Enables Modern Manufacturing, 2017.
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 indústria 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 automotiva 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 navegação virtual das linhas de montagem em suas plantas, até o nível de 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 Manufacturing, 2017.
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 dadosdigitais 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 um 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 Computer World, 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 à 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.
Refere-se ao valor agregado ao 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.
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 Inteligência Artificial. 
Conheça uma proposta de processo de Big Data Analytics:
Clique sobre os destaques para conhecer cada atividade desse processo. Siga a sequência numérica.
1 - Estabelecer questionamentos
A primeira coisa a fazer é estabelecer as perguntas para as quais buscaremos respostas. Normalmente, essa formulação acontece em dois estágios: em Adquirir Dados (2) e em Realizar Modelo (4), no qual as perguntas são refinadas.
2 - Adquirir dados
Nessa etapa, são consultadas diversas fontes de dados a fim de estabelecer os elementos da análise.
3 - Limpar dados
Essa etapa consiste na aplicação de técnicas de limpeza de dados (data cleaning), com o objetivo de detectar e sanar imperfeições nos dados coletados. Isso porque nem todos os dados coletados são necessários para responder ao questionamento estabelecido. Pois podem conter informações irrelevantes, duplicadas ou em formato inapropriado para o modelo.
4 - Realizar modelo
Se os dados coletados apresentarem formato adequado para a resolução 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 aprendizado de máquina, os dados são transformados em conhecimento.
6 - Apresentar
Os resultados dos métodos analíticos são compostos por diversos elementos e a sua compreensão não é imediata e de fácil assimilação. Por isso, são utilizadas técnicas de visualização para representar o novo conhecimento de uma maneira coerente e de fácil compreensão.
7 - Analisar resultados
Nesse momento, as considerações sobre os resultados obtidos são apresentadas por meio de um conjunto de relatórios que descrevem o processo realizado e as descobertas geradas ao longo das etapas anteriores.
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.
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 como 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.
As respostas são fornecidaspelo computador e pelo humano, sendo que o computador é programado para simular o papel do humano, enquanto que o humano deve responder de maneira a confirmar a sua condição. Cabe ao interrogador distinguir qual  das respostas foi enviada pelo humano.
A Inteligência Artificial do computador será aprovada se o interrogador não conseguir distinguir quais respostas foram fornecidas pelo humano e quais foram fornecidas pelo 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 como 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.
Clique nos ícones e conheça as principais técnicas de mineração de dados:
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.
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 conjunto de 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.
Clique sobre os números para conhecer as fases do processo:
Adaptado de: PCL Design.
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.
 NA PRÁTICA
Para melhor entender a aplicação do Big Data, conheça um exemplo da indústria automotiva. Em seguida, reflita sobre como a sua empresa pode se beneficiar da coleta e análise dos dados gerados nos processos da empresa e de suas cadeias produtiva e de valor.
A indústria automotiva vem se beneficiando das novas tecnologias tanto para melhorar a experiência de condução do motorista como para otimizar os processos de produção. Por exemplo, sensores instalados no veículo coletam e enviam dados sobre o desempenho do automóvel...
❮❯
... tanto para o motorista ...
❮❯
... como para o fabricante do veículo.
❮❯
O fabricante pode usar os dados coletados para avisar o motorista sobre a necessidade de manutenção no veículo, com sugestão de data e local para essa manutenção...
❮❯
... ao mesmo tempo, o fabricante aciona o concessionário mais próximo do cliente a fim de que a oficina se prepare para realizar a manutenção do veículo.
❮❯
Os dados coletados ainda podem ser usados para otimizar a linha de produção, com peças ou acessórios mais demandados...
❮❯
... Ou para aprimorar os projetos de novas versões do veículo ou de outros modelos.
❮❯
Com isso, o fabricante, o motorista e o concessionário se beneficiam do uso da tecnologia.
❮❯
Módulo 4
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 InteligênciaArtificial 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 ao 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.
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:
COMPOSIÇÃO DOS ROBÔS
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:
Sensores
Podem ser comparados aos nossos cinco sentidos. São responsáveis por coletar informações do ambiente para que o robô as utilize para tomar decisões baseadas em sua programação. Para esta interação, são utilizados sensores que podem ser do tipo termopar (temperatura), GPS (localização), piezoelétrico (pressão), ultrassom (proximidade), ccd ou cmos (imagem), entre outros.
Manipuladores
São como os nossos membros, por exemplo, braço, antebraço e mão que são responsáveis por manipular objetos.
Transmissão
Equivalente ao nosso sistema circulatório. É responsável por levar energia e informação aos diversos pontos do sistema. É basicamente composta por fios, na transmissão de sinais elétricos, e tubos para transmissão de energia pneumática ou hidráulica.
Atuadores
São responsáveis pelo movimento do robô, assim como nossos músculos. Os atuadores podem ser elétricos, pneumáticos e hidráulicos.
Estrutura
Pode ser comparada ao nosso esqueleto, pois ela é a responsável por dar sustentação ao robô e auxiliar os seu movimentos.
Controladores
São o sistema nervoso responsável por tomar as decisões previamente programadas. São, basicamente, um computador que pode ser programado para repetir ações.
Fonte de energia
Como o alimento para nós, a fonte de energia do robô é responsável por garantir energia para as atividades. As principais fontes são:
· Elétrica: via cabo ou bateria.
· Pneumática: ar comprimido.
· Hidráulica: utiliza o movimento do fluido hidráulico para produzir movimentos.
· SAIBA MAIS.
· Para saber mais sobre a composição e o funcionamento dos robôs, visite os endereços abaixo.
· Atuadores que funcionam como os músculos humanos:
https://www.youtube.com/watch?v=2iG1ybuchx0
· Robôs com inteligência artificial, preparados para aprender e tomar decisões com base em suas experiências:
https://www.youtube.com/watch?v=5nCVE76LqZQ
· Principais tipos de sensores:
https://www.citisystems.com.br/sensor-voce-sabe-que-quais-tipos/
CLASSIFICAÇÃO DOS ROBÔS MANIPULADORES
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.
SAIBA MAIS.
Assista ao vídeo para conhecer o funcionamento de um robô cartesiano:
https://www.youtube.com/watch?v=mME-ykrfAYg
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 à sua flexibilidade.
SAIBA MAIS.
Assista ao vídeo para conhecer o funcionamento de um robô de coordenadas articulado:
https://www.youtube.com/watch?v=L2sk4qGY7-I
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.
ROBÔS NA INDÚSTRIA 4.0
A robótica sozinha, ou aplicada apenas no contexto da automação industrial, se caracteriza como modelo já estabelecido na 3ª Revolução Industrial.
No contexto da Indústria 4.0, considerando o atual cenário econômico e tecnológico, as empresas têm buscado tecnologias que associadas aumentam expressivamente a produtividade, a flexibilidade e a agilidade.
Nesse sentido, a robótica se apresenta como uma tecnologia com potenciais ímpares quando empregada em conjunto com outras tecnologias habilitadoras da Indústria 4.0.
Observe, no vídeo, os robôs trabalhando de maneira integrada. O colaborador humano assume a gestão do processo por meio das tecnologias de comunicação da planta. Repare que o colaborador humano não tem contato visual com o processo desolda, mas, quando a peça é finalizada, o robô envia a informação para o outro robô que a recolhe e a posiciona na esteira.
Em diversas plantas industriais pelo mundo pode-se observar a difusão da robótica com elementos de outras tecnologias: robôs sendo controlados via internet, com programações altamente flexíveis e adaptativas para diversos tipos de produtos presentes na linha produtiva e robôs que não são apenas executores, mas que, paralelamente à execução, fornecem informações à linha de produção, o que contribui com o processo de verticalização e integração de toda a cadeia produtiva.
Na Indústria 4.0, destacamos os robôs colaborativos que estão adaptados e preparados para trabalhar de maneira colaborativa e segura com os seres humanos.
Esses robôs são a materialização da interação entre os mundos cyber-físico e biológico; é a máquina que contribui e aprende com a atividade humana, respeitando e se adaptando às limitações físicas do homem.
Há, ainda, a presença de robôs movimentadores de carga e AVG. Estes já estavam presentes na Indústria 3.0, ou seja, em plantas com automação. Mas, nesse novo contexto, esses robôs aprendem, monitoram e se comunicam a todo momento com a planta, agindo de maneira integrada com a operação da fábrica.
Observe, na planta, a representação do processo de comunicação entre os robôs, máquinas e sistemas.
Para que essa comunicação seja possível, os sensores, atuadores e softwares enviam e recebem dados por meio da rede IIoT (Internet Industrial das Coisas).
Nesta planta, você pode perceber que não existe uma central que decide tudo, cada máquina possui certa autonomia respeitando os parâmetros com os quais foi programada.
ROBÓTICA AVANÇADA
Na robótica avançada há robôs que permitirão que empresas se tornem cada dia mais ágeis e que aumentem sua capacidade de aprendizado.
Clique nas setas para conhecê-los.
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 os 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.
SAIBA MAIS.
Para conhecer mais aplicações de robôs autônomos, acesse:
https://www.youtube.com/watch?v=S5t6K9iwcdw
https://www.youtube.com/watch?v=3plGzxnrnJk
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.
SAIBA MAIS.
Para conhecer mais aplicações de robôs colaborativos, acesse:
https://www.youtube.com/watch?v=oQJpSzgbLy0
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, inspirado nos 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.
SAIBA MAIS.
Conheça mais sobre a biomimética acessando o link:
https://www.youtube.com/watch?v=O5ASSKsVGXQ
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.
VOCÊ SABIA?
Que em 2011, o robô Curiosity foi enviado à Marte para explorar o planeta e coletar informações sobre sua geologia, clima e meio ambiente?
O robô, do tamanho aproximado de um jipe, possui diversas ferramentas embarcadas, mas as principais estão em um braço que fica guardado enquanto o robô se movimenta. Assista ao vídeo para saber mais:
https://www.youtube.com/watch?v=oe8X0iJka_M
NA PRÁTICA
Estude os cases e saiba como as empresas estão se beneficiando da Robótica avançada. Aproveite para pensar de que maneira essa tecnologia pode ser utilizada na área ou na empresa em que você trabalha.
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 que 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.
Adaptado de: STÄUBLI, Robótica na fabricação asséptica de fármacos, 2017.
SAIBA MAIS.
Acesse o vídeo abaixo e veja como os robôs são usados na Indústria Farmacêutica:
https://www.youtube.com/watch?v=1LV8P2JK_gI
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 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.
Adaptado de: TARANTOLA, A. Robot caregivers are saving the elderly from lives of loneliness, 2017.
SAIBA MAIS.
Acesse os vídeos abaixo e veja os Carebots em ação:
https://www.youtube.com/watch?v=RKqwzyC9O1k
https://www.youtube.com/watch?v=3csjRY8tGoI&feature=youtu.be
Agora é com você!
Imagine que você, como colaborador em um indústria de alimentos congelados, tenha sido designado para trabalhar com a equipe responsável por propor soluções para três problemas recorrentes na empresa:
· A exposição de colaboradores a temperaturas baixas, devido à necessidade de conservação dos alimentos.
· Lesões por trabalhos repetitivos na montagem de refeições congeladas.
· Excesso de movimentação interna no transporte de produtos.
A fim de preservar a saúde dos trabalhadores e dar maior agilidade para a empresa, a equipe sugere que as atividades que envolvem essas condições sejam realizadas por robôs avançados e que os profissionais operem esses robôs remotamente. Relacione as atividades ao tipo de robô.
Parte superior do formulário
a. Um robô avançado que interage e colabora de maneira harmoniosa com os seres humanos e pode ficar exposto a condições adversas, e que quando integrado a outras tecnologias habilita a Indústria 4.0.                                       
b. Um robô utilizado para a separação, pega e montagem de pequenos componentes. Que apresenta como principais vantagens a velocidade e a precisão dos movimentos repetitivos, e que quando integrado a outros robôs pode criar linhas de produção muito ágeis.                                       
c. Um robô utilizado nas atividades logísticas, capaz de transportar de forma automática, produtos entre pontos preestabelecidos de maneira ágil e de forma a garantir a segurança de outras pessoas e máquinas.                                       
Módulo 5
Neste módulo, você conheceu o conceito de robótica avançada, a composição e os tipos de robôs.
Você viu que a estrutura dos robôs foi inspirada na estrutura do ser humano e que um robô é composto por, basicamente, estrutura, sistema de sensoriamento, sistema de energia, sistema de controle e sistema de manipulação.
Você conheceu os tipos de robôs e suas aplicações tanto na indústria como no dia a dia das pessoas.
Além disso, pôde perceber como a robótica avançada tem permitido que indústrias se tornem ágeis e competitivas.
No próximo módulo, você vai conhecer o conceito de Manufatura Aditiva, suas tecnologias e aplicações.
Avance para continuar seus estudos.
Módulo 06
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:
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.
IMPRESSÃO EM 3D
Com a evolução das tecnologias, também no que se refere aos materiais que podem ser empregados, setores como o médico, odontológico, automobilístico, aeroespacial e bélico conseguem atender demandas muito específicas como a necessidade de customização, redução de massa (peso) e aumento da velocidade de fornecimento.
Além disso, a manufatura aditiva vem sendo usada em outras áreas industriais devido à sua capacidade de produzir peças de geometrias complexas.
Acompanhe o processo produtivo com impressão 3D, ou seja, a manufatura aditiva.
Clique sobre os números.
O primeiro passo consiste em desenhar o produto em um software de modelagem 3D, respeitando as condições mecânicas do produto.
Converter o arquivo (desenho) para um formato aceito pela impressora (por exemplo, extensão STL ou IGS).
Imprimir o produto.
Observe que antes da impressão, foram selecionados os materiais que serão utilizados como base do produto e o acabamento que será dado à peça. Essa escolha determina a resistência do produto de