Segundo o relatório BDO (2019), para obter uma visão completa de como a implementação da Industria 4.0 afeta toda a organização, foi desenvolvido um Modelo de Maturidade para a Industria 4.0 em seis dimensões: segurança, tecnologia, dados, processo, organização e governança (Figura 1).
Figura 1: Modelo de Maturidade para a Indústria 4.0 . Fonte: https://www.bdo.com/insights/industries/industry-4-0/industry-4-0-redefining-how-mid%E2%80%91market-manufactur
Conforme mencionado no relatório BDO (2019), qualquer mudança na tecnologia terá implicações correspondentes nas entradas de dados e na conexão entre os processos, gerando a necessidade de atualização de protocolos de segurança, pois, possivelmente haverá impactos de interoperabilidade e de novas vulnerabilidades.
Dentro do pilar tecnológico para a Industria 4.0 destacam-se: Análise de Dados, Cloud Computing, IoT, Automatização, Inteligência Artificial, Impressão 3D, Wireless, Realidade virtual e Aumentada (Figura 2).
Figura 2: Pilar tecnológico para a Indústria 4.0. Fonte: https://www.bdo.com/insights/industries/industry-4-0/industry-4-0-redefining-how-mid%E2%80%91market-manufactur
Segundo a ABDI (2019) as principais tecnologias que permitem a fusão dos mundos físico, digital e biológico que embasam a Industria 4.0 são:
1 – Manufatura Aditiva
A tecnologia de impressão 3D adiciona material para fabricar objetos camada por camada. Este conceito fundamental de fabricar objetos foi espalhado ao longo dos anos por vários nomes: Freeform Form Manufacturing, Rapid Prototyping, Layer Manufacturing e 3DPrinting. A ISO/ASTM 52900-15 estabeleceu o termo Manufatura Aditiva como a terminologia padrão (CUNICO, 2019).
Em relação à contribuição das impressoras 3D para a Indústria 4.0, elas são usadas em conjunto com tecnologias de digitalização em 3D, robôs independentes e prototipagem rápida de circuitos eletrônicos, além de recursos produtivos na prototipagem e no início da escalabilidade comercial. Por outro lado, as impressoras 3D também auxiliam na manutenção do sistema de produção, pois peças de equipamentos podem ser fabricadas pelas tecnologias de impressão 3D (CUNICO, 2019).
2 – Inteligência Artificial (IA)
Inteligência Artificial são sistemas baseados em hardware e software que tentam simular o comportamento e os padrões de pensamento humano (MORAIS, 2019). As principais aplicações da IA estão relacionadas às seguintes áreas:
- Robótica
- Aprendizado de Máquina
- Sistemas Especialistas/Autônomos
- Neurocomputação/Computação Evolucionária
As principais técnicas de softwares relacionados à IA são:
Sistemas especialistas: modelam o conhecimento como uma série de regras denominadas base de conhecimento; podem ser baseado em (i) casos: busca casos passados que estão armazenados na memória e aplica a solução a um novo caso semelhante; (ii) lógica difusa (fuzzy): trabalha com situações de imprecisão, com regras baseadas em valores aproximados ou subjetivos; Exemplos: resolver problemas de matemática complexa, dirigir um carro, pilotar um avião, controlar um robô, etc.
Aprendizado de Máquina: algoritmos utilizados para classificação, regressão, clustering e resolução de problemas de planejamento e controle. Exemplos: reconhecimento de voz/caracteres e imagens, predizer o valor futuro da bolsa de valores, inferir o local de residência de um usuário, detectar fraude em cartões de crédito, diagnóstico médico, etc.
Redes Neurais: voltadas para problemas complexos, com grande quantidade de dados, buscando padrões e relações, cujo encontro, de outra forma, seria improvável;
Algoritmos Genéticos: procuram reproduzir o processo de evolução de organismos vivos por meio de reprodução, mutação e seleção natural até encontrar soluções que produzam melhores resultados.
3 – IoT
A Iot representa a possibilidade de que objetos físicos estejam conectados à internet podendo assim executar de forma coordenada uma determinada ação.
Um dos grandes avanços desta era industrial é a Industrial Internet of Things (IIot) que permite a comunicação machine-to-machine sem intervenção humana. A IIoT está relacionada a um ecossistema que integra cidades inteligentes, transportes, máquinas, automação, saúde e fábricas.
4 – Biologia Sintética e Cobots
É a convergência de novos desenvolvimentos tecnológicos nas áreas de química, biologia, ciência da computação e engenharia, permitindo o projeto e construção de novas partes biológicas tais como enzimas, células, circuitos genéticos e redesenho de sistemas biológicos existentes (ABDI, 2019).
A biologia sintética tenta entender a célula através de um cálculo matemático, em comparação a um circuito eletrônico. Assim, ao entender o funcionamento de um organismo, será possível aplicar soluções para modificar seus propósitos. Exemplo: a Indústria de plástico utiliza um composto feito a partir de fermentação do açúcar para produzir um plástico biodegradável e com características dos modelos tradicionais, feitos de petróleo.
5 – Sistemas Ciberfísicos (CPS)
CPS é um ambiente de sistemas integrados com sensores inteligentes que podem se auto ajustar ou configurar automaticamente os processos de produção de forma descentralizada e em conformidade com os dados coletados e analisados em tempo real, sendo a fusão do mundo virtual com o físico (AZEVEDO, 2017 apud LEE, 2008)
Dentro desse conceito, todo o objeto físico (seja uma máquina ou uma linha de produção) e os processos físicos que ocorrem, em função desse objeto, são digitalizados. Na indústria de manufatura, o CPS inclui, por exemplo, todos os tipos de sensores, atuadores, dispositivos e máquinas que se tornam interativos através de softwares integrados e conectividade em rede para monitorar e controlar processos físicos com loops de feedback. O CPS coleta, armazena e analisa dados de sensores através de sua lógica de negócios local para fornecer e usar dados e serviços (ADVANTECH IIOT TEAM, 2018). A Figura x mostra uma estrutura de sistema ciberfísico de alto nível.
6 – Cloud Computing e Virtualização
A Computação em Nuvem (Cloud Computing) permite o compartilhamento de servidores de armazenamento de dados por meio da Internet. A interconexão de toda a cadeia produtiva da indústria pode ser armazenada de modo compartilhado, com dados provenientes de fornecedores e clientes, por exemplo. As vantagens de usar uma Cloud é a capacidade de armazenamento dos dados, segurança, sincronização automática e redução de custos.
A virtualização é a criação de uma infraestrutura virtual em Cloud, que permite acessar serviços, softwares e dados.
7 – Big Data e Data Analytics
A partir do uso de Iot, um grande volume de dados será coletado, gerando, assim, a necessidade de computação distribuída, algoritmos de Machine Learning e Inteligência Artificial para tratamento e análise desses dados. O objetivo do uso de tecnologias de Data Analytics na Indústria é fornecer orientações sobre como criar produtos com mais eficiência, auxiliando a tomada de decisão e proporcionando novos modelos e serviços agregados.
Referências:
ABDI, Agenda brasileira para a Industria 4.0, Ministério da Industria, comércio e serviço, 2019. Disponível em <http://www.industria40.gov.br/>. Acesso em: 03 de Novembro 2019.
ADVANTECH, Whitepaper: Indústria 4.0, IIoT Team, 2018.
BDO, Industry 4.0: Redefining How Mid‑Market Manufacturers Derive and Deliver Value, Bdo’s 2019 Middle Market Industry 4.0, Benchmarking Survey, BDO USA, LLP, 2019.
AZEVEDO, M. T., Transformação Digital na Indústria: Indústria 4.0 e a Rede de Água Inteligente no Brasil, Escola Politécnica da universidade de São Paulo, São Paulo, 2017.
CUNICO, Marlon Wesley Machado. 3D Printers and Additive Manufacturing: The rise of industry 4.0. Concep3d R&D. 2019.
MORAIS, Roberto Ramos de. Indústria 4.0: impactos na gestão de operações e logística (Conexão Inicial Livro 24). Editora Mackenzie. Edição do Kindle, 2019.