Indústria 4.0: Visões de Futuro

Transcrição

UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA
Jheinifer Nunes Teodoro
Natália Dantas de Almeida
Indústria 4.0: visões de futuro
ITUIUTABA
2015
Natalia Dantas de Almeida
Trabalho de Conclusão de Curso
apresentado ao curso de Engenharia de
Produção, da Faculdade de Ciências
Integradas do Pontal da Universidade
Federal de Uberlândia, como requisito
parcial para obtenção do título de
Graduação em Engenharia de Produção.
Gestão da Produção
Orientador: Antonio Álvaro de Assis
Moura
ITUIUTABA
2015
Natalia Dantas de Almeida
Trabalho de Conclusão de Curso
apresentado ao curso de Engenharia de
Produção, da Faculdade de Ciências
Integradas do Pontal da Universidade
Federal de Uberlândia, aprovado como
requisito parcial para obtenção do título
de Graduação em Engenharia de
Produção, pela banca examinadora
formada por:
Ituiutaba, 14 de dezembro de 2015.
Prof. Dr. Antonio Álvaro de Assis Moura (orientador)
Universidade Federal de Uberlândia
Prof. Me. Alzemar José Delfino
Prof. Dr. Marcus Vinícius Ribeiro Machado
AGRADECIMENTOS
Agradecemos primeiramente à Deus pela graça de nos proporcionar que chegássemos
até aqui.
Agradecemos aos nossos pais, por não medir esforços e nos proporcionar todo o
suporte e carinho dedicados ao longo desses anos.
Agradecemos aos nossos amigos pela paciência, apoio e incentivo que sempre nos
foram dados.
Agradecemos, em especial, ao nosso orientador Antonio Álvaro, pela oportunidade,
suporte, atenção e paciência que nos proporcionou desde o princípio.
Agradecemos aos colegas do grupo de reunião PDP que, caminhando juntos à nós, nos
incentivaram e contribuíram ao máximo para que nos preparássemos para esse momento.
Agradecemos à parceria mútua entre nós, autoras deste trabalho, ao compromisso,
empenho, dedicação e auxílio que pudemos proporcionar uma a outra.
Em especial eu, Jheinifer, agradeço à minha família, por todo incentivo e pela
compreensão com minha ausência em várias ocasiões por conta da necessidade de
dedicação ao trabalho.
Agradeço também ao meu amigo Talles, por toda paciência e capacidade de me
entender e ajudar nos momentos de dúvidas, aturar minhas crises e por compartilhar comigo
seu valioso conhecimento.
E por fim, agradeço ao inventor do precioso café, liquido de grande valor!
"Qualquer tecnologia suficientemente avançada é
indistinguível de magia."
Arthur C. Clarke
RESUMO
O
desenvolvimento
tecnológico,
posto
que
contínuo,
pode
apresentar
saltos
inesperados. Em alguns momentos históricos a descoberta de uma nova tecnologia permite
avanços significativos em um curto espaço de tempo. Estes momentos costumam ser
registrados historicamente como revoluções. No campo da indústria a “Revolução
Industrial”, iniciada em 1760, representou o crescimento econômico advindo da mudança
dos sistemas de produção artesanais para produção por máquina. A “Segunda Revolução
Industrial” foi marcada pela introdução da produção em massa, utilização do aço,
eletricidade e combustíveis derivados do petróleo, combinados com a invenção da máquina
a vapor e o desenvolvimento de produtos químicos. A “Terceira Revolução Industrial”
corresponde ao processo de inovação do domínio das Tecnologias de Informação aplicadas
à produção e ao consumo. O momento atual sugere, segundo vários autores, que estamos
no limiar da Quarta Revolução Industrial, e por esta razão recebe o nome de “Indústria 4.0”,
em que se visa chegar ao que se refere como “fábrica inteligente”. O presente trabalho tem
como objetivo, através de revisões bibliográficas de conceitos que caracterizam essa nova
revolução, descrever o que é a Indústria 4.0, apresentar as tecnologias existentes e os
principais desafios que se aplicam à sua concretização, bem como evidenciar seu potencial.
Palavras-chave: Avanços Tecnológicos. Revolução Industrial. Fábrica Inteligente.
ABSTRACT
Technological development, despite its continuity, sometimes shows unexpected jumps.
In some historical moments, the discovery of new technology allows significant progress in a
short time. These moments are historically recorded as revolutions. In industry field
the "Industrial Revolution", which began in 1760, represented the economic growth arising
from the change of handcrafted production systems for machine manufacturing. The “Second
Industrial Revolution” was marked by the use of steel, electricity and petroleum-based fuels,
combined with the invention of the steam engine and the development of chemical products.
The “Third Industrial Revolution” corresponds to the innovation process in the field of
Information Technology applied to production and consumption. The current moment
suggests, according to several authors, that we are facing the Fourth Industrial
Revolution, and by this reason receiving the name of “Industry 4.0”, as it seeks to get to the
case with “smart factory”. This work aims, through literature reviews concepts that
characterize this new revolution, describe what the Industry 4.0, presenting existing
technologies, and the main challenges that apply to their completion, as well as demonstrate
their potential.
Keywords: Technological Advances. Industrial Revolution. Smart Factory.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 Esquema ilustrativo das revoluções industriais. ..................................................................... 17
Figura 2 Interação de simuladores virtuais em ambientes industriais. ................................................ 19
Figura 3 Tecnologia de Sinterização Seletiva a Laser. ........................................................................... 22
Figura 4 Representação das fases da Internet. ..................................................................................... 24
Figura 5 Comparativo entre a quantidade de endereços IP oferecida pela versão 4 e o número de
pessoas na Terra.................................................................................................................................... 29
Figura 6 Etiqueta (tag) RFID. ................................................................................................................. 30
Figura 7 Funcionamento de um sistema RFID....................................................................................... 31
Figura 8 Exemplo de etiqueta RFID. ...................................................................................................... 32
Figura 9 QR Code. .................................................................................................................................. 33
Figura 10 “Smart sensor”. ..................................................................................................................... 38
Figura 11 Representação de uma rede de sensores inteligentes. ........................................................ 39
Figura 12 Esquema da evolução dos CPS. ............................................................................................. 40
Figura 13 Estrutura de base da AutomationML. ................................................................................... 42
Figura 14 Representação Firewall. ........................................................................................................ 46
Figura 15 Formas organizacionais e categorias de serviços da computação em nuvem...................... 48
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
ABB
Asea Brown Boveri
ARPANET
Advanced Research Projects Agency Network
BASF
Badische Anilin & Soda Fabrik
BMW
Bayerische Motoren Werke
CISC
Complex Instruction Set Computer
COLLADA
COLLAborative Design Activity
CPU
Central Processing Unit
DMDI
Digital Manufacturing and Design Innovation
DVD
Digital Versatile Disc
ERP
Enterprise Resource Planning
EUA
Estados Unidos da América
GPS
Global Positioning System
IP
Internet Protocol
IPv4
Internet Protocol version 4
IPv6
Internet Protocol version 6
KUKA
Keller und Knappich Augsburg
ML
Markup Language
OPC
Open Platform Communications
PARC
Palo Alto Research Center
PC
Personal Computer
PIB
Produto Interno Bruto
PwC
PricewaterhouseCooper
QR
Quick Response
RAM
Random Access Memory
RFID
Radio Frequency Identification
RISC
Reduced Instruction Set Computer
ROM
Read-Only Memory
SMLC
Smart Manufacturing Leadership Coalition
SLS
Selective Laser Sintering
TI
Tecnologia da Informação
USB
Universal Serial Bus
Wi-Fi
Wireless Fidelity
WiMAX
Worldwide Interoperability for Microwave Access
WMS
Warehouse Management System
WUSB
Wireless Universal Serial Bus
XML
Extensible Markup Language
SUMÁRIO
1
INTRODUÇÃO ............................................................................................................. 12
2
METODOLOGIA........................................................................................................... 14
3
REFERENCIAL TEÓRICO (REVISÃO DA LITERATURA) .......................................... 14
3.1
MANUFATURA ADITIVA.............................................................................................. 21
3.2
INTERNET DAS COISAS ............................................................................................. 23
3.2.1 Principais desafios ............................................................................................. 27
3.3
ETIQUETAS INTELIGENTES ........................................................................................ 30
3.3.1 Etiquetas de identificação por radiofrequência ................................................... 30
3.3.2 Quick Response Code - QR Code...................................................................... 33
3.4
SISTEMAS CIBERNÉTICOS FÍSICOS ........................................................................... 34
3.4.1 Sistemas ............................................................................................................ 35
3.4.2 Cibernética ......................................................................................................... 35
3.4.3 Sistemas embarcados ........................................................................................ 35
3.4.4 Atuadores........................................................................................................... 37
3.4.5 Sensores inteligentes ......................................................................................... 37
3.4.6 Rede de sensores sem fio .................................................................................. 38
3.4.7 Integração .......................................................................................................... 39
3.5
AUTOMATIONML ...................................................................................................... 40
3.6
BIG DATA ................................................................................................................ 43
3.6.1 Aplicações e Exemplos ...................................................................................... 44
3.6.2 Principais Desafios ............................................................................................. 45
3.7
COMPUTAÇÃO EM NUVEM ......................................................................................... 47
3.8
ÁREAS CHAVE ENVOLVIDAS NA INDÚSTRIA 4.0 ........................................................... 49
4
CONSIDERAÇÕES FINAIS.......................................................................................... 52
APÊNDICE 1 – QUESTIONÁRIO SOBRE A INDÚSTRIA 4.0 COM AS AUTORAS ........... 62
ANEXO 1 – QUESTIONÁRIO SOBRE A INDÚSTRIA 4.0 COM EXPOENTES DA ÁREA .. 65
11
1
INTRODUÇÃO
São 8h00 da manhã de um dia frio do ano de 2025. Seu relógio inteligente te desperta
em tempo hábil de chegar à reunião escolar do seu filho, conforme o trânsito do dia. Ao
entrar no banheiro a água do seu chuveiro é devidamente aquecida à temperatura que
demanda o ambiente. Após o banho, você abre seu guarda-roupas e ele te alerta a levar um
guarda chuva, o dia promete ser chuvoso. Você veste uma camiseta perfeitamente
desenhada para o seu corpo. Toma seu leite e coloca o litro já quase vazio na geladeira.
Uma caixa de leite já é demandada a ser produzida por sua marca favorita. Da garagem
escuta-se a partida do seu carro. A caminho do seu destino seu celular te alerta que você
deverá tomar um rumo diferente, uma das máquinas da empresa que você trabalha não está
funcionando da maneira correta. Você então segue o trajeto, cada vez mais raro, até o seu
trabalho. Na maioria das vezes é a fábrica que cuida de si mesma.
Este é o cotidiano que se vislumbra após a Quarta Revolução Industrial que, segundo
Oberhaus (2015), possibilitará que todos os objetos presentes no dia a dia da sociedade
sejam fabricados sob medida e que constantemente comuniquem-se uns com os outros em
benefício dessa sociedade.
Cada vez mais, processos tradicionais de produção estão se combinando com modernas
tecnologias da informação e comunicação. Conforme evidencia Santos (2015), o mundo da
produção está passando por uma verdadeira revolução.
Há quatro anos os alemães previam uma Quarta Revolução Industrial, introduz
Oberhaus (2015), prometendo transformar significativamente o ambiente de trabalho.
Segundo Group (2013) com a introdução da Internet das Coisas no ambiente industrial,
possibilitando a integração em rede de todas as “coisas” envolvidas no processo produtivo,
foi dada largada a uma nova Revolução Industrial, proposta e conceituada pela Alemanha
como Indústria 4.0, que conta com a colaboração de Sistemas Cibernéticos Físicos, do
inglês Cyber Physical Systems, estes que, por sua vez, de acordo com Tagliani (2015),
representam a contribuição de sistemas computacionais no controle dos processos físicos.
Segundo Steve (2014) a finalidade da iniciativa alemã é fazer o uso da Internet e de
sensores a fim de se produzir os melhores produtos com o propósito de personalização em
massa.
Esta nova forma de produção que devagar está se iniciando possibilitará aos produtos
serem elementos ativos da manufatura, onde por si mesmos, decidem como ser fabricados.
Tanto produto quanto máquinas serão capazes de controlar-se e monitorar-se nas fábricas
do futuro, de acordo com (GS1 BRASIL, 2014).
O site evidencia que a comunicação que se espera acontecer entre produtos e máquinas
não mais se tratará de uma simples transmissão de dados, o que requer de protocolos de
12
comunicação completamente novos, a fim de que sejam capazes de descrever os dados de
maneira legível por todas as máquinas envolvidas no processo. A AutomationML, linguagem
que possibilita a compreensão dos diversos componentes em um sistema de produção, foi
desenvolvida e possibilita tal descrição, segundo (FRAUNHOFER IOSB) (s.d.).
A integração que a Internet das Coisas possibilita alcançar promete gerar uma grande
quantidade de informações e exigirá, conforme GS1 Brasil (2014) de um banco de dados
com ampla capacidade que possibilite que tais informações sejam gravadas e analisadas. O
Big Data, definido por (VENTURELLI, 2015), é um banco de dados que permite o
armazenamento de um grande volume de dados variados e possibilita a tomada de decisões
de forma dinâmica.
Segundo Cooper (2015) um centro de hospedagem e compartilhamento de tais volumes
de dados e informações também se faz necessário. Atendendo a essa necessidade, para a
implementação da Indústria 4.0 será necessário também a utilização da Computação em
Nuvem, onde de forma altamente acessível e prática, o acesso de quaisquer informações se
torna possível, a qualquer parte, por todos os indivíduos envolvidos no processo produtivo.
Desta forma, cada componente incorporado ao sistema produtivo será capaz de ter as
informações necessárias de como irão produzir e se correções ou alterações em seu projeto
serão necessárias.
A fim de se emprestar a tecnologia necessária para a inteligência de produtos envolvidos
nessa nova forma de produzir GS1 Brasil (2014) enfatiza que tecnologias da informação
para tais acontecimentos demandam de principal preocupação.
Códigos de identificação de resposta rápida, os QR Codes, e as etiquetas de
identificação por rádio frequência, RFID tags, são opções em potencial para integração de
inteligência aos produtos, segundo o site.
Não menos significante, a colaboração da impressão 3D, de acordo com Steve (2014),
representa a arma fundamental de criação de um modelo econômico “sob medida” para a
indústria do futuro.
Embora tais tecnologias em potencial já existam como base para sua fomentação,
segundo Russwum (2013), para se chegar à versão 4.0 da Indústria existe ainda algum
caminho a se percorrer, principalmente quanto à infraestrutura tecnológica que se faz
necessária para sua realização.
De acordo com Albuquerque (2015) espera-se que em questão de poucos anos, a ideia
da concepção dos produtos até sua entrega, seja de tal forma que tudo estará conectado,
característica do sincronismo entre unidades físicas e ambientes fabris virtuais.
Nesse contexto, segundo Steve (2014), a Indústria 4.0 promete liderar a tendência de
desenvolvimento industrial global.
13
Este trabalho tem como objetivo, através de revisões bibliográficas de conceitos que
caracterizam essa nova revolução, descrever o que é a Indústria 4.0, apresentar as
tecnologias existentes e os principais desafios que se aplicam à sua concretização, bem
como evidenciar seu potencial.
2
METODOLOGIA
O presente trabalho consiste em abordagem de revisão da literatura de conceitos que
caracterizam e impulsionam o desenvolvimento de uma nova Revolução Industrial, cujo
nome está convencionado como Indústria 4.0.
Ao final, foi realizado um questionário para obter uma visão mais ampla dos caminhos de
futuro para a Indústria 4.0. O questionário foi aplicado a expoentes da área de engenharia. A
abordagem consistiu em contato eletrônico com os expoentes que, por sua vez, ficaram à
vontade em expor suas opiniões quanto às questões que acharam pertinentes serem
respondidas.
3
REFERENCIAL TEÓRICO (REVISÃO DA LITERATURA)
A economia de um país pode representar um instrumento de influência de poder sobre
as demais nações, segundo Duarte (1997). São vários os aspectos que contribuem para o
crescimento econômico de uma nação, onde a Indústria tem significativa representação,
visto que tal crescimento é avaliado pela variação do seu PIB, ou Produto Interno Bruto, que
representa um indicador, em valor monetário, de todos os produtos e serviços produzidos
em um determinado intervalo de tempo na localidade em questão, acrescenta
(INFOMONEY) (s.d.). Investimentos no desenvolvimento do setor industrial, portanto, é
sinônimo de positivos impactos sobre o crescimento de uma economia, ainda segundo o
site.
De acordo com Duarte (1997) a incorporação de melhores práticas de funcionamento e
novas estratégias de inovação aos ambientes industriais impulsionam o desenvolvimento
industrial de uma nação e agregam vantagem competitiva perante às demais.
Rocha (2015) evidencia em seu trabalho que através da percepção da oportunidade de
mudanças no que se refere aos pontos críticos e nos exemplos de sucesso a serem
replicados por outras companhias a Alemanha desenvolveu uma iniciativa envolvendo
empresas, governo, sindicatos e pesquisadores designada como “Indústria 4.0”, visando a
contribuição cada vez maior da indústria para o PIB do país.
A iniciativa alemã Indústria 4.0 deriva seu nome de uma iniciativa liderada por políticos,
empresários e acadêmicos anunciada pela primeira vez na Feira Industrial de Hannover em
14
2011, na Alemanha, onde a Indústria 4.0 foi listada como um dos primordiais projetos da
“estratégia de alta tecnologia para 2020”, estratégia esta lançada pelo governo alemão, que
vem sendo desenvolvida desde 2006. O Grupo de Trabalho Indústria 4.0 (Industrie 4.0
Working Group), um grupo envolvendo grandes indústrias, economistas, acadêmicos e
especialistas em inteligência artificial, conforme Oberhaus (2015), publicou um relatório em
abril de 2013 com as principais recomendações para a implementação da Indústria 4.0. Esta
foi oficialmente proposta por tal grupo na Feira Industrial de Hannover em 2013, segundo
Oberhaus (2015), tendo imediata aprovação do governo alemão, e abordada como um meio
de aumentar a competitividade da indústria transformadora da Alemanha por meio da
crescente integração nos ambiente fabris dos Sistemas Cibernéticos Físicos, em sua
fomentação, o que Lee (2008) descreve como a incorporação de computadores e redes
monitorando e controlando os processos físicos.
Tal iniciativa alemã teve também sua contribuição, segundo Steve (2014) a partir da
percepção da crise do “Made in Germany”, a partir do acelerado crescimento da indústria de
máquinas da China, o que ainda de acordo com Steve (2014), representa uma séria ameaça
para a Alemanha.
Outra contribuição para a iniciativa Indústria 4.0 partiu da noção de que se o país não
fizesse nada, em alguns anos seria ultrapassado por países como os EUA, que lideram o
controle de sistemas operacionais, CPU, softwares e computação em nuvem, e utilizam do
seu gigantismo da Internet e usam das informações para acelerarem seus processos físicos
de negócio, segundo Steve (2014). O autor acrescenta ser apenas uma questão de tempo
para que tal tendência atinja um impacto devastador sobre o mundo da fabricação.
Alessi (2014) evidencia a penetração da empresa norte americana Google, que controla
atualmente 97% das buscas na Internet realizadas pelos alemães, como preocupação
generalizada pelas indústrias alemãs que, em busca de um modelo de negócios voltado
cada vez mais à serviços, contam com a utilização da web. Segundo Tagliani (2015), o país
está tendo uma rápida reação em puxar sua indústria, em que o governo norte-americano
vem lançando algumas iniciativas de modernização de seu setor produtivo como a
manufatura aditiva (impressão 3D), Produção Digital e “Design Innovation” (DMDI) e, como
base para uma indústria informatizada, uma iniciativa nomeada como Smart Manufacturing
Leadership Coalition (SMLC) que, de acordo com Comstor (2015), consiste em uma
organização unindo fornecedores, empresas de tecnologia, universidades, profissionais de
produção, órgão governamentais, consórcios de fabricação e laboratórios que, com a
finalidade de facilitar a criação de uma indústria automatizada, objetiva desenvolver normas,
abordagens, plataformas e infraestrutura compartilhada, em um formato colaborativo.
Alemanha e EUA lideram, portanto, através do fortalecimento em automação, o processo
atual de mudança na indústria, segundo Rocha (2015). Entretanto, os alemães tomam a
15
frente dessa liderança, como consequência do diferente momento macroeconômico que se
encontram, onde os EUA fortalecem sua moeda internacionalmente e a Europa se torna
mais competitiva investindo na desvalorização do euro, acrescenta o autor.
Albuquerque (2015) relaciona esse avanço em tecnologia incorporado à indústria sendo
motivado pelas significativas mudanças que a Internet e suas tecnologias representam na
atualidade, assim como do aperfeiçoamento em potência, agilidade e custo barateado dos
computadores, movido pela corrida por alta produtividade e novas estratégias de inovação.
Tagliani (2015) ressalta a existência de uma transformação alavancada pelas tecnologias e
evidencia que empresas que preferirem não investir em produção e inovação certamente
correrão o risco de saírem do mercado.
Rodrigues (2011) acrescenta que nos últimos anos, a partir da introdução da Internet e
de sua crescente popularização, adentramos na era da informação, onde a ideia de
computadores conectados remotamente é ultrapassada e o acesso à informação e as
práticas de comunicação vem revolucionando sistemas, pessoas e, como foco desta
pesquisa, a indústria.
De acordo com o relatado por Russwurm (2013) se prevê um crescimento de 8% ao ano
nos próximos anos no mercado de TI na indústria. Ainda segundo o autor nunca a indústria
de manufatura e produção tecnológica viu antes avanços tão rápidos e significativos
acontecerem como hoje, acrescentando ainda que, do ponto de vista competitivo, a
integração proveniente da utilização dos sistemas de TI para planejar e produzir representa
significante vantagem na produção industrial.
Segundo (ESTADÃO PROJETOS ESPECIAIS) (s.d.), uma pesquisa com 235 empresas
globais realizada pela PricewaterhouseCooper (PwC), grande prestadora de serviços
profissionais do mundo, aponta que investimentos em tecnologias digitais proporcionaram
um ganho médio de 20% em eficiência para as empresas.
Frohelich (2015) ressalta que avanços tecnológicos contínuos em tecnologia da
informação visam permitir que o mundo real e a realidade virtual interajam entre si
vislumbrando uma “era inteligente”, onde objetos se comunicarão uns com os outros em
benefício do homem. A convergência entre mundos físicos e virtuais caracteriza, segundo
Group (2013), “ciberespaços” sob a forma de Sistemas Cibernéticos Físicos (CPS). De
acordo com Group (2013) os CPS compreendem, em ambientes industriais, máquinas
inteligentes, sistemas de armazenamento e instalações de produção trocando informações,
disparando ações e exercendo seu controle independente uns dos outros de forma
autônoma e em tempo real.
Ainda conforme Group (2013), com a introdução do novo protocolo de Internet, o IPv6,
em 2012, passaram a ser suficientes os endereços disponíveis para ativação de uma rede
universal de objetos inteligentes através da Internet.
16
Esta rede universal de objetos que, se conectam e trocam informação entre si, pode ser
designada como Internet das Coisas, segundo Singer (2012). A Internet das Coisas
vislumbra a incorporação em rede de todos os processos envolvidos no ambiente, e os
efeitos dessa evolução tecnológica na indústria podem ser traduzidos como um quarto
estágio das revoluções industriais, acrescenta (GROUP, 2013).
Revoluções Industriais na história foram marcadas por inovações que mudaram a forma
de produzir.
Figura 1 Esquema ilustrativo das revoluções industriais.
Fonte: Adaptado de (GROUP, 2013).
Venturelli (2015) introduz o marco histórico das três primeiras revoluções industriais:
Inicialmente, no século 18, aconteceu a primeira Revolução Industrial, a partir das
melhorias para a máquina a vapor, feitas por James Watt. Tal aperfeiçoamento fez com que
a indústria têxtil se tornasse o símbolo da produção sobressalente, gerando riquezas e
criando um novo modelo econômico.
17
Após praticamente 200 anos, Henry Ford desenvolveu a linha de produção em massa.
Logo, outras indústrias aderiram ao modelo de linhas de montagem visando o aumento da
produtividade e a redução de custos.
A terceira Revolução Industrial, que se iniciou há aproximadamente 40 anos, BDI (2013)
se caracterizou com a inserção do computador no chão de fábrica, sendo possível o uso de
alguns dispositivos de auxílio na gestão das muitas variáveis de produção, facilitando a
tomada de decisões.
A partir da introdução de serviços possibilitados pela Internet das Coisas ao ambiente
industrial, podemos considerar que a largada para uma Quarta Revolução Industrial já foi
dada. O quarto estágio das revoluções industriais também pode ser descrito como Indústria
4.0, segundo Group (2013). O termo, criado pela Alemanha, representa a evolução do
processo produtivo que se iniciou com a mecanização, passou pela produção em massa e
pela introdução da eletrônica, e agora atende à personalização em massa, de acordo com
(ESTADÃO PROJETOS ESPECIAIS) (s.d.).
A Indústria 4.0 é também sinônimo de “fábrica inteligente”, assim descrita por
Albuquerque (2015) onde se vislumbra a conexão e comunicação, em período integral, de
trabalhadores, máquinas, produtos e matérias-primas, através da colaboração dos CPS.
Tagliani (2015) acrescenta que a fábrica inteligente fará a integração de dados e
informações em rede, possibilitando que tudo o que se refere à fabricação e à cadeia de
suprimentos seja entendido, planejado e gerenciado.
Para Rocha (2015) esta nova Revolução Industrial implicará em um importante processo
de mudança na forma de organizar o processo produtivo e Santos (2015) evidencia a
escassez da qualificação de trabalho necessária para a força de trabalho em fábricas
inteligentes. O Departamento de Educação dos Estados Unidos aponta que apenas 20% da
força de trabalho atual possuem as habilidades exigidas para os 60% de novos empregos
que irão surgir.
Segundo Rocha (2015) a automação é uma das principais evidências desse processo de
mudança que irá acontecer na indústria, onde a diminuição da interferência humana será
evidenciada, visto que máquinas e sistemas ganham cada vez mais inteligência.
Ainda em seu trabalho Rocha (2015) evidencia que a maneira como os produtos serão
fabricados também é marco desse processo de mudança, onde cada produto passará a
carregar instruções de como será montado. De acordo com Albuquerque (2015) as
informações necessárias para a fabricação dos produtos serão inseridas a cada etapa de
produção, assim como o quanto de recurso, de máquinas e de turno de serviço irão
demandar, portanto, a descentralização do controle será evidenciada. Correções de falhas e
descartes evitados de acontecerem apenas ao final da produção serão possíveis graças à
presença de sensores que identificam, analisam e permitem que tais intervenções sejam
18
realizadas o quanto antes. Santos (2015) acrescenta que essa descentralização do controle
proporcionará a flexibilidade necessária para atender a personalização em massa em sua
crescente demanda assim como maior facilidade em alteração dos equipamentos conforme
a necessidade.
Simuladores virtuais também são evidenciados por Rocha (2015) como marco desse
importante processo de mudança na indústria. Ambientes virtualizados serão utilizados para
testar todos os processos industriais, e só depois disso serão incorporados, trazendo
eficiência ao sistema real, assim como redução em perdas de materiais e em custos de
produção.
Figura 2 Interação de simuladores virtuais em ambientes industriais.
Fonte: Repositório Digital de (NET VMI , 2015).
Todavia, um dos aspectos mais evidentes que a Quarta Revolução Industrial promete
alcançar, segundo Oberhaus (2015), é a ideia de “projeto orientado a serviço” onde os
objetos serão capazes de controlar o seu próprio uso e de determinar quando terão de ser
repostos. Por exemplo, se seu celular sabe que irá parar de funcionar em breve, os dados
serão enviados a fábrica que o produziu a fim de que se possam alterar seus níveis de
produção, possibilitando que já exista um novo aguardando por você quando o seu não mais
funcionar. Isso se torna possível a partir da comunicação entre produtos inteligentes por
meio da Internet das Coisas e da contribuição dos Sistemas Cibernéticos Físicos, e à
medida que tais processos se integram e se sofisticam, ainda será possível que suas
configurações personalizadas estejam prontamente inseridas no novo aparelho. Oberhaus
(2015) ressalta que tais processos estarão associados à qualquer tipo de objetos, sejam
eles sofisticados ou não. Roupas perfeitamente desenhadas para o corpo, sabonetes e
xampus personalizados, por exemplo, estarão disponíveis ao consumidor sem qualquer
custo adicional por personalização como existente no passado.
19
Steve (2014) acrescenta que a Indústria 4.0 não representa mudança apenas em
tecnologia e processos de produção, como também representa o ajuste quanto à gestão
global e estrutura organizacional.
De acordo com Group (2013) os sistemas de produção incorporados nas fábricas
inteligentes estarão verticalmente em rede com os processos de negócios e horizontalmente
conectados a redes de valor difusas que possibilitam ser gerenciadas em tempo real, desde
o pedido realizado até a logística de distribuição.
De acordo com Rocha (2015) o processo de mudanças que acontece na indústria se
encontra em estágios diferentes quanto à indústria como um todo, mas atribui à indústria
automotiva as primeiras práticas do que caracteriza as fábricas inteligentes, onde já se
encontram incorporadas em muitos de seus ambientes fabris a robótica e a automação
como práticas de inovação.
A fábrica da BMW que está localizada em Leipzig na Alemanha é um exemplo de como
as indústrias irão funcionar num futuro próximo, de acordo com (ESTADÃO PROJETOS
ESPECIAIS) (s.d.). A maioria das operações realizadas em sua linha de produção, de 1,6
km, são executadas por robôs (alguns dos mais de mil que existem em sua unidade).
Engenheiros e designers supervisionam o trabalho das máquinas por meio de laptops e
óculos computadorizados, além de ser possível que todos os demais funcionários da fábrica,
seja de qualquer departamento, visualizem de forma ampla toda a linha de produção.
Também evidenciada por (ESTADÃO PROJETOS ESPECIAIS) (s.d.) como um dos
principais modelos de representação de fábricas inteligentes a Siemens Eletronics
Manufacturing Plant localizada em Amberg, também na Alemanha, possui a maioria dos
seus processos fabris interligados e gerenciados de forma digital e seus produtos são
equipados de códigos de identificação que informam às maquinas como deverão ser
fabricados. Entretanto, Alessi e Cummer (2014) mencionam que se levaria ainda pelo
menos dez anos para a construção de um sistema de produção inteligente que, através da
Internet, conseguisse se auto operar, ressaltando terem em posse da fábrica apenas seus
elementos básicos.
De acordo com Koch, et al. (2014) a indústria alemã pretende investir até 2020, 40
bilhões de euros por ano em infraestrutura industrial para o desenvolvimento da Indústria
4.0, representando uma parte significativa do investimento total europeu esperado até o
mesmo ano, sendo 140 bilhões de euros por ano. Entretanto, Oberhaus (2015) acrescenta
que ainda não se pode prever o quanto a Alemanha irá ter de beneficio financeiro com a
adoção de fábricas inteligentes.
Segundo Group (2013) em pesquisa a 278 indústrias alemãs (em grande parte setores
de maquinários e manufatura), 131 afirmam se encontrarem envolvidas com a Indústria 4.0,
mas a maioria destas afirmam ainda estar aprendendo sobre esta Quarta Revolução
20
Industrial, onde apenas aproximadamente um quinto afirmam estar efetivamente adotando
em seus ambientes fabris componentes dos CPS.
Como exemplo destas que estão tendo participação ativa em meio a tal revolução,
ressalta-se a BASF (Badische Anilin & Soda Fabrik) que foi percursora de um experimento
desenvolvido pelo Centro de Pesquisa Alemão para Inteligência Artificial a fim de que se
demonstrasse a viabilidade da Indústria 4.0, de acordo com Oberhaus (2015). Uma
encomenda de teste foi inserida de forma online no sistema e, em frascos vazios, equipados
com etiquetas de identificação por radiofrequência, colocados em uma linha de produção, as
mesmas mandavam informações simultâneas às máquinas de que tipo de fragrâncias,
sabonetes, cor de rótulos e tampas iriam ser utilizados, possibilitando a cada frasco na
esteira, o potencial de diferirem um do outro, acrescenta (ALESSI, et al., 2014).
Conforme Albuquerque (2015) a popularização de computadores e da Internet que
aconteceu em apenas 15 anos comparada a um século de desdobramentos que a primeira
Revolução Industrial demandou para atingir uma escala global, assim como de
aproximadamente 70 anos da introdução da máquina a vapor para que dobrassem sua
capacidade, evidencia que em questão de poucos anos o sincronismo entre ambientes
fabris virtuais e unidades fabris serão uma realidade, e tudo incorporado ao ambiente
industrial estará conectado.
De acordo com Steve (2014) a “inteligência da planta” é o objetivo da Indústria 4.0 e
para que se possa ser atingido, se aplica às indústrias de tecnologias de informação e
comunicação, de produção de máquinas, dentre outras, reforçarem a cooperação ao invés
de apenas em seu próprio campo. Atualmente o mais próximo e significativo aspecto da
inteligência da planta para a fábrica inteligente é a manufatura aditiva.
3.1 Manufatura aditiva
A manufatura aditiva, assim como uma série de tecnologias que prometem reconstruir o
sistema tecnológico de produção, de acordo com Steve (2014), é uma forte aliada no
inevitável processo de mudança qualitativa do estágio de desenvolvimento referente à
Indústria 4.0. A partir do crescente avanço em tecnologia, em particular, do desenvolvimento
da manufatura aditiva, trabalhos tradicionais juntos a processos complexos são substituídos
por modelagem 3D e impressoras 3D para a produção de bens de forma rápida e eficiente.
Steve (2014) acrescenta que a fim de se ampliar ainda mais a personalização em
massa, o primeiro passo é compreender o modelo econômico “sob medida”. Serviços
personalizados poderiam maximizar o valor agregado ao fornecer produtos que atendam às
preferências pessoais e a manufatura aditiva é a arma fundamental para a criação de um
modelo econômico adaptado, segundo (STEVE, 2014).
21
A manufatura aditiva, de acordo com Usinagem Brasil (2014), já se encontra no mercado
desde o final dos anos 80, e tem conquistado espaço crescente no mercado industrial nos
últimos anos, onde ganha cada vez mais aplicabilidade em setores tais como automotivo,
aeroespacial, indústria eletrônica e de implantes odontológicos e ortopédicos.
De acordo com EESC USP (2014), a manufatura aditiva consiste em um processo de
impressão de objetos a partir da deposição de materiais em camadas. São várias as
tecnologias utilizadas na manufatura aditiva, uma destas é a Sinterização Seletiva a Laser,
do inglês Selective Laser Sintering (SLS), que utiliza de um laser como fonte de alimentação
para a sinterização do material em pó, gerando objetos sólidos em 3D, a partir de materiais
granulados de cerâmicas, plásticos e metais, de acordo com EESC USP (2014). Plástico,
metal e partículas de pó de cerâmicas são fundidos, camada por camada, por lasers de
dióxido de carbono de alta potência, a fim de que se forme um modelo sólido, segundo (3D
SYSTEMS).
De acordo com (3DILLA) (s.d.) as impressoras 3D SLS são equipadas de um rolete de
metal que permite a distribuição do material em pó na plataforma de impressão. O arquivo
em 3D instrui o laser a pontos específicos sobre a substância em pó, aquecendo o material
a altas temperaturas e fundindo as partículas em pó a fim de formar o material em um objeto
sólido. As camadas do objeto são traçadas pelo laser e, posteriormente à solidificação do
material, a plataforma de impressão rebaixa-se a uma mesma distância referente à
espessura de uma camada e, por conseguinte, o rolete distribui mais material em pó sobre a
plataforma, que é então aquecida pelo laser e, sucessivamente, o processo se repete até
que se conclua a última camada.
Figura 3 Tecnologia de Sinterização Seletiva a Laser.
Fonte: Repositório Digital de (3DILLA) Adaptado.
22
Como suas principais características, a manufatura aditiva possibilita flexibilidade para a
produção de peças a partir do seu projeto em 3D, sendo possível atender as necessidades
específicas dos clientes, mesmo que em baixos volumes, assim como permite a fabricação
de peças com geometrias extremamente complexas, inviáveis aos processos tradicionais de
manufatura, evidencia (ZANCUL, 2015).
No que tange aos novos avanços tecnológicos no desenvolvimento da Indústria 4.0,
processos de manufatura aditiva permitem a obtenção de peças customizadas, produzidas
por encomenda. Hoje já existem empresas de impressão 3D que possibilitam aos seus
clientes a fabricação de objetos desenhados ou selecionados por eles, por meio de serviços
em sites na Internet. São objetos como capa de celular, esculturas, bijuterias, entre outros.
Aplicam-se também como passo intermediário para obtenção de moldes de fundição para
produtos com alta complexidade geométrica, onde a indústria aeronáutica e de máquinas
lideram a introdução da manufatura aditiva na produção de seus produtos finais, acrescenta
(ZANCUL, 2015).
Segundo Miebach (2015) dentre os aspectos da Quarta Revolução Industrial que terão
maior impacto em nível de cadeia de suprimentos e logística, a manufatura aditiva se
destaca. Acrescenta que atualmente o custo de impressão de uma peça por meio da
manufatura aditiva é muito elevado, entretanto custos de fabricação, gerenciamento de
estoque, armazenagem, manipulação, custo de transporte, dentre outros, não são nada
desprezíveis.
Todavia, os custos de impressoras 3D assim como seus custos de impressão se
reduzirão radicalmente conforme a tecnologia permita sua utilização em massa, acrescenta
(MIEBACH, 2015).
A manufatura aditiva, como evidenciado, já é uma realidade, embora ainda exista muito
que evoluir, segundo Miebach (2015), porém está cada vez mais perto de ser uma opção
generalizada e, quando acontecer, irá transformar profundamente o modo de operar da
indústria.
Assim como a manufatura aditiva, uma série de tecnologias aceleram o ritmo da
inovação, prometendo reconstruir o sistema tecnológico de produção, e nesse contexto, a
Internet das Coisas é considerada, conforme GS1 Brasil (2014), como a tecnologia base
responsável pelo conceito da Indústria 4.0.
3.2 Internet das Coisas
Desde a antiguidade o homem consegue se relacionar com as “coisas” ao seu redor:
ferramentas, tecnologias como a eletricidade e computadores, o que teve como
consequência sua sobrevivência e prosperidade, evidencia (FOTON DROPS, 2008).
23
Uma das principais formas de comunicação dos tempos atuais é a Internet. A sociedade
não encontra dificuldade para utilizá-la em seus tablets, smartphones ou notebooks.
De acordo com FOTON DROPS (2008), a Internet teve origem no período da Guerra
Fria e era uma das formas das tropas americanas se comunicarem. Em 1969, a partir de um
projeto chamado ARPANET (Advanced Research Projects Agency Network), uma rede
experimental foi financiada pelos militares dos EUA, a qual interligava grandes
universidades e centros de pesquisa. Computadores de médio e grande porte eram ligados
permitindo assim a troca de informações entre pesquisadores. Com o tempo, várias outras
redes foram se interligando com o objetivo de aumentar e facilitar a interação das pessoas.
Segundo Br Nic (BR NIC, 2014), a história da Internet pode ser classificada em três
fases: a primeira em que havia uma rede de computadores, a segunda na qual a rede
passou a ser de pessoas e comunidades e hoje, em que se vive o nascimento de uma nova
fase, que visa interligar objetos e dispositivos inteligentes a partir da rede, interagindo-se
entre si e com seus usuários. Espera-se, desta nova fase, que objetos se comuniquem entre
si em próprio benefício do individuo, onde a complexidade computacional envolvida seja
imperceptível ao usuário. Isso se torna possível a partir da Internet das Coisas, termo que
designa uma série de tecnologias que possibilita a conexão de objetos comuns com a
Internet, de acordo com (ESTADÃO PROJETOS ESPECIAIS) (s.d.).
Figura 4 Representação das fases da Internet.
Fonte: Repositório Digital de (BR NIC, 2014).
Vale a pena ressaltar que há mais de duas décadas já se vislumbrava a presença de
computadores a toda parte auxiliando em tarefas diárias, possibilitando a sua unificação
24
com o ser humano ao redor do seu ambiente. Weiser (1991) descreveu essa visão como
computação ubíqua, também denominada de computação pervasiva.
Computação pervasiva, segundo Satyanarayanan (2001), foi inicialmente descrita por
Weiser (1991) em sua visão de computação ubíqua a partir da percepção de que “As
tecnologias mais profundas são aquelas que desaparecem. Tecem-se no tecido da vida
diária até que sejam indistinguíveis dela”. Weiser relaciona a presença da computação
ultrapassando a ideia de computadores pessoais portáteis ao potencial que as tecnologias
de informação podem atingir, que de forma natural no ambiente humano seja imperceptível
aos usuários, uma vez que passam a ser utilizadas sem muito pensar, como consequência
da psicologia humana em realizar tarefas de modo intuitivo.
Segundo Rodrigues (2011), uma tecnologia é considerada pervasiva quando possui uma
interface de fácil uso, sua aplicação se dá em diferentes contextos e se insere no cotidiano
do ser comum. Esta se sintetiza em interfaces de fácil leitura aos usuários, entretanto, com
sua complexidade de funcionamento presente de forma embarcada.
Entretanto, a visão inicialmente descrita por Weiser se fazia muito distante da realidade
da época, quanto ao desempenho de software e hardware existentes, de acordo com
Rodrigues (2011). Após duas décadas de progresso de hardware e software atualmente se
faz pertinente à computação pervasiva o uso de tais tecnologias que, quando visionadas,
não estavam ao alcance de serem usufruídas, mas já previstas. Segundo Weiser (1991):
Os meus colegas e eu da PARC acreditamos que o que chamamos de
computação ubíqua emergirá gradualmente como o modo dominante do
acesso de computador durante os vinte próximos anos. Como o computador
pessoal, a computação ubíqua não permitirá nada fundamentalmente novo,
mas fazendo tudo mais rápido e mais fácil, com menos tensão e ginástica
mental, transformará o que é ao que parece possível.
Neste sentido, Weiser (1991) introduzia um conceito que mais tarde viria a ser
mencionado como Internet das Coisas que, segundo Vásquez (2010), trata-se de nada mais
que uma implementação que promove a pervasividade da computação.
Segundo Ogliari (2013) o termo “Internet das Coisas” foi citado pela primeira vez apenas
em 1999, por Kevin Ashton em uma apresentação em uma conferência. Tal expressão
passou a ganhar força somente a partir de 2009, quando a quantidade de pessoas com
acesso à Internet foi ultrapassada pela quantidade de objetos (coisas) com acesso à rede. O
autor acrescenta que pesquisas previam que em 2015 seriam 15 milhões de dispositivos
conectados à Internet, apontando ainda que em 2020 esse número chegará a 50 bilhões,
onde 10 dispositivos são previstos para cada pessoa ter como posse.
Computing on Cloud (2010) define a Internet das Coisas como uma infraestrutura de
rede global que se baseia em padrão IP e possibilita, através de suas identidades únicas,
25
que objetos físicos ou virtuais se interoperem uns com os outros e com sistemas de
informação.
A Internet das Coisas possibilitará que todos os dispositivos do dia a dia
(eletrodomésticos, meio de transportes, roupas, etc.) estejam conectados à Internet,
segundo Br Nic (2014). O propósito de tal conexão é o que permite que ocorra a fusão do
mundo físico ao mundo digital, papel desempenhado pelos Sistemas Cibernéticos Físicos,
tornando-se possível que equipamentos se comuniquem entre si sem a intervenção
humana. O alcance de integração entre esses dois mundos que a Internet das coisas espera
alcançar prepara o homem para uma era em que máquinas falarão com máquinas e ainda
serão capazes de responder e agir para atender os seres humanos.
De acordo com Vásquez (2010) existe um processo de adaptação envolvendo os
usuários quanto ao uso da computação, entretanto, a ideia da Internet das Coisas é
promover a interação da computação na realidade da vida das pessoas de tal forma que sua
presença seja imperceptível.
Tal interação permite imaginar que num futuro não muito distante a análise do
comportamento do dia a dia do ser humano possibilitará, por exemplo, que o GPS sugira
que rumo prosseguir, conforme o trânsito, ou que se informe que está faltando leite para
casa e a informação chegue de imediato à empresa responsável por sua fabricação, ou
ainda que toda vez que sua expressão estiver tensa seja tocada uma música suave para
relaxar, acrescenta (ALCARAZ, 2014).
As pessoas se comunicarão com aparelhos eletrônicos, designando ordens aos
mesmos, que por sua vez, as compreenderão e as executarão. As casas passarão a ser
inteligentes e integradas, de modo que será possível saber se alguma parte dela se
encontra defeituosa por meio de sensores, que acionarão a manutenção necessária;
ambiente e iluminação se adaptarão ao gosto do morador; em caso de incêndio, o bombeiro
será acionado sem que o morador esteja em casa e, se estiver, sistemas de iluminação e
saídas de emergência facilitarão seu acesso. Enfim, segundo Vásquez (2010), diante de tais
cenários, é possível observar implicações, desde a áreas estratégicas até o nível
operacional, no que tange ao desenvolvimento do mundo corporativo.
Para que se tornem possíveis e viáveis os cenários descritos anteriormente, segundo
Vásquez (2010), um grande desafio técnico quanto às tecnologias computacionais ainda
deve ser vencido. Entretanto, vislumbram-se cenários não menos parecidos com os
descritos, implicando às empresas fornecedoras de bens de consumo que se preparem para
evoluir para o que a Internet das Coisas pretende promover, acrescenta o autor.
Embora o conceito pareça extremamente futurista, já é possível citar diversos exemplos
de aparelhos que tem total conceito de Internet das Coisas. Endeavor Brasil (2015) ressalta
o Google Glass, que se trata de um óculos inteligente, que possibilita a interação dos
26
usuários com diversos conteúdos em realidade aumentada. Também chamado de
Project Glass, o eletrônico é capaz de tirar fotos a partir de comandos de voz, enviar
mensagens instantâneas e realizar videoconferências.
De acordo com Endeavor Brasil (2015), já existe também, o Apple Watch, que é um
relógio inteligente capaz de monitorar batimentos cardíacos e outras informações através de
sensores, e é composto por aplicativos que evitam que o smartphone seja necessário em
mãos o tempo todo.
Ainda de acordo com o site, a Samsung já lançou geladeiras inteligentes que possuem
uma tela LCD na porta que pode reproduzir receitas, vídeos, músicas, determinar a previsão
do tempo e até mesmo possibilitar que o usuário faça compras online enquanto checa quais
itens precisam de reposição na sua geladeira.
Endeavor Brasil (2015) ainda ilustra exemplos quando diz que a Nike, em parceria com a
Apple, conseguiu desenvolver um sensor que é ligado a smartphones ou aos Ipods,
colocados nas palmilhas dos tênis. Tais sensores são capazes de permitir que o usuário
determine a distância que pretende correr, quantas calorias pretende eliminar, as músicas
que quer escutar durante a prática de exercício e essas informações formam um histórico
que o usuário pode acompanhar posteriormente num site.
A Amazon também se destaca nesse quesito, pois está investindo na Internet das
Coisas para o consumidor final, com a criação do Dash Button, que se trata de um
dispositivo que contem a marca de determinados produtos do dia a dia do indivíduo e que
basta ser acionado para que o fornecedor receba a informação de que pode enviar o
produto para o consumidor, de acordo com (ENDEAVOR BRASIL, 2015).
Por tudo isso, nota-se que algumas empresas são responsáveis por traçar o caminho
dessa nova era tecnológica, fazendo com que as demais incorporem a Internet das Coisas a
seu favor, uma vez que já se encontra como uma realidade. Entretanto, de acordo com
(EXAME, 2000) avanços em alguns campos ainda são necessários a fim de se cumprir a
integração esperada acontecer entre mundo real e virtual, como: um sistema eficiente de
identificação para ligar objetos e aparelhos do dia a dia a grandes bases de dados e a
Internet, inteligência própria para objetos, tecnologia sensorial que seja capaz de detectar
mudanças físicas em determinado processo e a miniaturização de objetos que se
comunicam entre si.
3.2.1 Principais desafios
Para que se torne possível um cenário com total introdução da Internet das Coisas
Vásquez (2010) evidencia que os desafios técnicos, em baixo nível, envolvem a evolução de
redes sem fio, como Bluetooth, Wi-Fi, WiMAX, WUSB, e da qualidade de transmissão dos
27
dados, assim como da evolução de outros mais complexos, como sensores de interação
humana, que identifiquem desde movimentos e gestos até temperatura e alterações de
humor. Muitos destes já existem e estão sendo testados, possibilitando que já se possa
visualizar suas aplicações no cotidiano das pessoas.
D’Avila (2014) evidencia que as transformações esperas pela Internet das Coisas
preveem gerar grandes impactos no dia a dia das pessoas e empresas. A nova era
tecnológica, que promete conectar todos os aparelhos utilizados pelo homem, traz inúmeras
vantagens, maior conveniência e várias melhorias em serviços de áreas distintas.
Entretanto, deve-se ficar atento ao fato de que muitos dados pessoais e de negócios serão
disponibilizados em nuvem, o que faz surgir novos riscos de segurança e tipos de ataques.
Os profissionais de TI e da Internet das Coisas devem se unir para conseguirem que
toda a rede seja protegida e controlada de forma dinâmica fazendo com que a segurança
seja flexível e atenda de forma igual as necessidades de cada uma das áreas, acrescenta
(D'AVILA, 2014).
Como já acontece com dispositivos inteligentes, na Internet das Coisas existe grande
volume de dados que fornecem informações pessoais dos usuários e, caso não seja seguro,
abre espaço para invasão de privacidade. De acordo com Atheniense (2010) as novas
tecnologias podem trazer variadas formas de escândalos que ocasionam danos
exponenciais, afetando a imagem profissional do indivíduo, por exemplo.
O conceito de Internet das Coisas propõe que todas as coisas sejam ligadas a Internet e
se comuniquem, desde objetos sofisticados até os mais simples do cotidiano do homem.
Para acontecer essa comunicação, cada objeto conectado precisa de um endereço único
que permita a sua diferenciação dos demais. O Protocolo de Internet, ou mais conhecido
como IP, de acordo com Renato (2012), possui a função de delimitar para cada dispositivo
conectado à rede, um endereço único que permita a sua identificação.
A quarta versão do Protocolo de Internet, ou IPv4, descrita por uma sequência numérica
no formato x.x.x.x, na qual o ‘x’ é um número real entre 0 a 255, possibilita, na teoria,
4294967296 endereços distintos, introduz (ALECRIM, 2013). Embora seja uma quantidade
muito grande, de acordo com Renato (2012), atualmente, unindo o crescimento da Internet
com algumas questões da área técnica de distribuição dos endereços, as mais de 4 bilhões
de combinações são insuficientes para atender à quantidade de objetos a serem
identificados.
28
Figura 5 Comparativo entre a quantidade de endereços IP oferecida pela versão 4 e o número de pessoas na
Terra.
Fonte: (HOERPS, 2012).
Coan (s.d.) acrescenta que, além da escassez da quantidade de endereços e de
serviços em tempo real que usam sons e vídeos, o desenvolvimento de novas tecnologias
não são suportadas de maneira eficiente pelo IPv4. Para substituir o IPv4 e solucionar tal
problema foi proposto e lançado, em 2012, o IPv6.
O protocolo IPv6, do inglês “Internet Protocol version 6”, que significa Protocolo de
Internet versão 6, assim como o IPv4, basicamente identifica cada um dos elementos
pertencentes a uma rede. Este, porém é limitado em 128 bits de espaço para os endereços,
o que possibilita gerar aproximadamente 340 undecilhões de endereços distintos, o que
Rodrigues (2011) afirma equivaler a estar disponíveis 5 x 1028 endereços à cada pessoa,
possibilitando identificar de maneira satisfatória todos os objetos inseridos em uma rede.
Junior et al. (2005) evidenciam que além de aumentar o espaço de endereçamento, a
sexta versão do protocolo é capaz de somar novas funções e alterar o perfil da quarta
versão em alguns aspectos técnicos, tais como a simplificação do cabeçalho o que é
eficiente para rede de alta velocidade, rota definida na origem, o que faz com que os custos
de processamento seja reduzidos e suporte a autoconfiguração.
Atualmente, segundo (COAN) (s.d.) quase todos os equipamentos do núcleo das redes
possuem o suporte ao IPv6 e os principais sistemas operacionais conseguem suportá-lo.
Entretanto, o autor evidencia que os profissionais de TI estão cada dia mais desafiados a
desvendar quais são as técnicas de transição, entre as versões 4 e 6 do IP, a serem
implementadas, assim como de sistemas de autoconfiguração e descoberta de vizinhança,
gerenciamento de ferramentas e treinamentos e implementação de forma segura.
Com a introdução da sexta versão do Protocolo de Internet, portanto, se tornou possível
a realidade da Internet das Coisas e, ao passo que este possibilita aos elementos
constituintes da rede serem identificados, faz-se necessário que o mesmo esteja inserido no
ambiente digital a fim de que seja possível sua localização e rastreamento em tempo real,
de acordo com Rodrigues (2011). Como nova ferramenta da automação, segundo Tafuri
29
(2014), etiquetas inteligentes exercem esse papel e viabilizam a chamada Internet das
Coisas.
3.3 Etiquetas inteligentes
A fim de se emprestar a inteligência necessária aos produtos para a implementação da
Indústria 4.0, especialistas vêm testando diversos métodos onde se destacam o QR Code e
as etiquetas RFID como duas opções em potencial, de acordo com (GS1 BRASIL, 2014).
3.3.1 Etiquetas de identificação por radiofrequência
Segundo Bernardo (2014) a tecnologia de Identificação por Radiofrequência ou Radio
Frequency Identification (RFID) permite, no ambiente industrial, o rastreamento de produtos
desde sua fabricação até sua distribuição por meio de etiquetas RFID.
De acordo com Tafuri (2014) a tecnologia RFID constitui-se de três componentes
básicos: tag ou etiqueta (transponder), leitor (interrogator) e software para processamento
de dados (Middleware).
As etiquetas (transponders) constituem-se de um microchip e uma antena (resistência de
metal ou carbono), segundo (RODRIGUES, 2011). Estão disponíveis em formatos tais como
cartões, pastilhas e em materiais plásticos, de epóxi, entre outros. Segundo Ciriaco (2009)
as etiquetas podem ser: Ativas, caracterizadas por alimentarem-se de uma bateria interna e
realizarem processos de escrita e leitura, segundo Bernardo (2014); ou Passivas, que
normalmente quando são fabricadas têm suas informações gravadas permanentemente,
permitindo apenas leitura (read only) e utilizadas para curtas distâncias, acrescenta
(BERNARDO, 2014).
Figura 6 Etiqueta (tag) RFID.
Fonte: Repositório Digital da (AFIX GRAF).
Segundo Bernardo (2014) o processo de comunicação num sistema RFID parte-se de
sinais de rádio enviados por um transmissor às etiquetas. Estas, por sua vez, respondem ao
30
sinal e enviam como resposta informações quanto à sua identificação e localização, por
meio de sinais enviados pelo microchip para a antena. A antena recebe os dados e os
retransmitem para leitores. Rezende (2009) acrescenta que leitores são interligados à um
computador central (Middleware), a fim de que os dados da etiqueta sejam processados e
ações sejam realizadas. O Middleware, por sua vez, é responsável pela integração com os
diferentes sistemas de uma empresa como ERP, WMS, entre outros, de acordo com
(NETCOM CORPORATE).
Figura 7 Funcionamento de um sistema RFID.
Fonte: Repositório Digital da (AFIX GRAF).
Etiquetas RFID ou etiquetas de identificação por radiofrequência disseminam cada vez
mais suas aplicações na indústria e, pela característica de possibilitarem identificação a
qualquer parte e à distância, estão mudando drasticamente os processos de negócios, de
acordo com (TAFURI, 2014).
Rodrigues (2011) evidencia que etiquetas RFID tem sua principal aplicação na
identificação de objetos, semelhante aos códigos de barras, entretanto, são consideráveis
as diferenças entre ambos. A capacidade de armazenamento de informações dos códigos
de barra é limitada e, uma vez impressos, não se é possível mais alterar as informações, de
acordo com (RODRIGUES, 2011). Em contrapartida, etiquetas RFID possuem uma maior
capacidade de armazenamento e possibilidade de indefinidas alterações, além possibilitar
sua leitura à distancia (de centímetros a metros), diferente de códigos de barra que utilizam
de um leitor ótico para transmissão dos dados, conforme o autor, que acrescenta ainda que
etiquetas RFID conseguem ser listadas em conjunto, enquanto códigos de barra somente
interpretam um item por vez.
31
O autor evidencia ainda que em redes de abastecimento, mais especificamente no
controle de estoques, etiquetas inteligentes permitem que seja controlado o histórico dos
produtos que se encontram em trânsito através não somente da identificação de seus
elementos como da possibilidade de alteração de suas informações ao longo do tempo.
Pesonen, et al. (2009) já previa que no futuro os diversos objetos inseridos na Internet das
Coisas usariam a conexão sem fio para relatar sua história, identidade, localização e
condições ambientais, e etiquetas RFID combinam detecção, computação e comunicação
em um pequeno dispositivo.
Figura 8 Exemplo de etiqueta RFID.
Fonte: Repositório Digital da (NEW TRADE, 2015).
Etiquetas RFID possuem preços consideravelmente mais elevados comparados à
qualquer outras etiquetas, variando de US$1,5 a US$15, dependendo do tipo, ressalta
(CUNHA, 2010).
Rodrigues (2011) associa a aplicação das etiquetas RFID não somente restrita ao
controle de objetos, mas também inseridas em diversos segmentos, podendo ser
implantadas em animais e até mesmo em seres humanos, como tendo sua aplicação em
pedágios, passaportes, transporte público, entre outros.
Atualmente, ainda de acordo com o autor, a partir de exigências quanto aos requisitos
estabelecidos em diversos ramos de atividades por parte de legislação, regulamentação e
qualidade, se faz necessária novas soluções de detecção, onde a aplicação de etiquetas
RFID se fazem pertinentes.
Hoje se torna evidente que através da alta capacidade de transmissão e armazenamento
das etiquetas RFID e da combinação da grande quantidade de endereços que são gerados
através do protocolo IPv6 a comunicação do mundo físico com o ambiente digital se torna
cada vez mais possível. Entretanto, como relatado por (DOMINIKUS, et al.) (s.d.), por
32
possuírem recursos limitados, etiquetas RFID encontram certo desafio quanto a
comunicação utilizando-se o IPv6, todavia, seu desenvolvimento computacional cresce de
forma acelerada.
3.3.2 Quick Response Code - QR Code
Cunha (2010) evidencia que etiquetas de duas dimensões (2D) ultrapassam o potencial
das etiquetas de uma dimensão (códigos de barra) e vêm chamando a atenção não só de
usuários, mas também das indústrias nos últimos anos.
Dentre os diversos formatos de etiquetas 2D, tais como, Aztec, QR Code, Data Matrix,
entre outros, o Quick Responde Code (QR Code), ou código de resposta rápida, se destaca
entre os demais formatos de etiquetas 2D por possuir maior recuperação de dados, maior
capacidade de armazenamento e velocidade de leitura em qualquer direção, acrescenta o
autor.
Prass (2011) ressalta que os QR Codes são feitos em um padrão de duas dimensões
que podem ser lidos digitalmente por leitores de códigos de barra específicos ou
escaneados por aparelhos de telefone móveis com câmeras fotográficas.
Figura 9 QR Code.
Fonte: (PRASS, 2011).
Seu surgimento se deu, de acordo com Rabelo (2013), na década de 60, com a aparição
de diversos mercados no Japão, uma vez que o controle de produtos realizado por códigos
de barra já não era suficiente para comportar que mais informações fossem armazenadas.
Tarantola (2012) acrescenta que seu uso se intensificou em 1994, pela subsidiária da
Toyota, Denso Wave, que utilizava o QR Code para monitorar a montagem de veículos. Os
autores ainda ressaltam que o QR Code foi aceito com muita facilidade devido a sua
capacidade de diversas formas de codificação, uso livre, a facilidade de o código ser lido por
33
aplicativos disponíveis em smartphones, maior capacidade de caracteres e resposta rápida
(quick response).
De acordo com (QR CODE), as vantagens do QR Code sobre os códigos de barras
convencionais são que, enquanto estes armazenam no máximo 20 dígitos, os QR Codes
são capazes de lidar com várias dezenas de dígitos, fato que permite o armazenamento de
centenas de vezes mais informações. Ainda, (QR CODE) evidencia que o QR Code
consegue lidar com todos os tipos de dados, como por exemplo, caracteres numéricos e
alfabéticos, símbolos, binários, dentre outros. Além disso, o autor compara os dois tipos de
armazenamentos de dados em relação ao tamanho: um QR Code consegue armazenar a
mesma quantidade de dados, ocupando apenas um décimo do tamanho de um código de
barra tradicional. Outro fato relatado pelo autor é que o Quick Responde Code supera os
códigos de barra em relação à resistência a sujeira e danos: o QR Code tem capacidade de
corrigir erros e restaurar dados mesmo se o símbolo for parcialmente danificado.
De acordo com Tarantola (2012), com a evolução da tecnologia QR Code, seu uso foi
expandido para outros setores da indústria, além do automotivo. Segundo ele, encontra-se
QR Code em monitoramento de inventários, na logística e entrega de produtos e até
emissão de tickets online. Além disso, empresas utilizam do código para inserir informações
do seu serviço ou produto. Alecrim (2013) ressalta que o setor varejista utiliza de forma bem
útil a ferramenta, exemplificando o fato com a empresa Office Depot, a qual inseriu
informações importantes e dicas para os clientes dos produtos ofertados.
Apesar de QR Codes possibilitarem integração de inteligência aos produtos Tafuri (2014)
ressalta que etiquetas 2D não podem ser comparadas ao potencial de etiquetas RFID ao
contexto da Indústria 4.0. Tafuri (2014) evidencia que apesar de tal sistema de identificação
automática ser estabelecido com sucesso em setores como o comércio, produção industrial
e logísticas de distribuição e armazenamento, a obtenção da localização exata de objetos
evidencia o interesse, estimado em 80%, por etiquetas RFID.
3.4 Sistemas Cibernéticos Físicos
Imaginar que, no caminho para o trabalho, numa manhã de verão, seja possível ativar o
sistema de ar condicionado do escritório, para que o local já fique gelado no instante da
chegada para repassar o tema da reunião com o chefe, enquanto o carro é pilotado
automaticamente pelo caminho com menos trânsito, é bem agradável. A junção de
operações do cotidiano físico do homem com infraestrutura da computação e tecnologia
pode ser reajustada aos de sistemas industriais. Os dados podem ser captados por
sensores, processados pelos computadores, compartilhados por toda parte, podendo
auxiliar no controle das operações, que pode ser feita por todos os componentes do
34
sistema. Tais características pertencem aos Sistemas Cibernéticos Físicos, que são
responsáveis pela interação entre ambientes digitais e físicos. Para que seja possível
chegar a um melhor entendimento desse conceito, é relevante que seja apresentado a
definição de sistemas, cibernética e alguns aspectos sobre os itens que antecederam os
Sistemas Cibernéticos Físicos.
3.4.1 Sistemas
De acordo com Motta (1971), sistema pode ser definido como um conjunto de elementos
interdependentes, sendo possível formar um todo organizado. É um conjunto de elementos
cujas relações se dão por fluxo entre os mesmos. Todo sistema possui um propósito a ser
atingido. Também tem como característica a globalidade, ou seja, a forma de modificar um
elemento do sistema influencia o todo.
Ainda segundo Motta (1971) os sistemas são classificados quanto a sua natureza,
podendo ser natural – sistema digestivo; artificial – sistemas criados; quanto a sua origem,
sendo abstratos - sistemas de informação, ou concreto – carro; e quanto ao tipo, sendo
abertos os sistemas que são influenciados pelo meio externo ou fechado, que não sofrem
influência do ambiente.
3.4.2 Cibernética
Segundo Chiavenato (2014) cibernética é uma ciência que estuda os mecanismos de
comunicação e do controle, nas máquinas e nos seres vivos. Foi criada no inicio do século
XIX a partir da publicação Cibernética ou regulação e Comunicação do animal e a máquina,
de Norbert Wiener, como uma ciência que relacionava todas as outras ciências.
O autor evidencia que a cibernética é uma teoria dos sistemas de controle baseada na
comunicação (transferência de informação) entre os sistemas e os meios e dentro do
sistema, e no controle (retroação) da função dos sistemas com respeito ao ambiente.
3.4.3 Sistemas embarcados
Na época do surgimento dos computadores, década de 40, os mesmos eram destinados
a realização de uma única tarefa e eram muito grandes, ocupando muito espaço.
Com o ritmo cada vez mais acelerado das mudanças e a pressão cada vez maior para
fazer mais com menos, novas tecnologias surgiram. Foram desenvolvidos então os sistemas
embutidos, ou também conhecidos como sistemas embarcados. Segundo Mendonça, et al.
(1999) sistemas embarcados são “pequenos computadores” que foram embutidos num
35
sistema maior para que fosse possível fornecer processamento genérico. É possível otimizar
o projeto dos sistemas embarcados, reduzindo o tamanho, recursos computacionais e o
custo do produto, e utilizando a engenharia, levando em conta que o sistema é dedicado a
realizar tarefas específicas.
Taurion (2005) evidencia que, antigamente, sistemas embarcados eram usados apenas
em sistemas mais complexos, na área industrial, construção de aeronaves ou navios. Nos
últimos anos pode-se observar uma crescente utilização de sistemas embarcados em
diversos os objetos construídos pelo homem, tais como, celulares, televisão, microondas,
câmeras fotográficas, controle de DVD, dentre outros. Os sistemas embarcados, em sua
maioria, se baseiam no conceito CISC - Computador com Conjunto de Instruções Complexo
(do inglês "Complex Instruction Set Computer"). Segundo Morimoto (2007) a versatilidade é
uma característica forte do CISC já que se trata de uma plataforma que consegue executar
centenas de instruções de complexidades diferentes.
Ainda segundo o autor, apesar da tendência ser a construção de chips CISC por
possuírem conjuntos de instruções complexos, existe também o padrão RISC (Reduced
Instruction Set Computer), que só conseguem executar poucas instruções simples. Pelo fato
de tal simplicidade, os chips RISC possuem menor número de circuito interno e trabalham
em frequências mais altas, além de serem muito mais baratos.
Marimoto (2007) evidencia que o software que é desenvolvido para sistemas
embarcados é conhecido como firmware. Segundo Oliveira, et al. (2006), firmware se trata
do conjunto de instruções operacionais programadas direto no hardware de um dispositivo
eletrônico que fica armazenado, desde o momento de sua fabricação, numa memória ROM,
ou seja, memória flash. A memória flash é, de acordo com Marimoto (2007), em palavras
simples, um microchip reescrevível que diferente da memória RAM, consegue conservar as
informações que estão nele contidas sem precisar de fonte de alimentação.
É evidenciado no trabalho de Germano (2015) que na maioria dos casos, os dispositivos
que
possuem
sistemas
embarcados
podem
ser
executados
sem
componentes
computacionais como o teclado e a tela. Ainda, segundo o autor, os sistemas operacionais
usados por sistemas embarcados são mais estáveis e de maior confiança pois consomem
menos memória e são processados em menos tempo.
Por tudo isso, pode-se considerar que a união de todos esses fatores em um sistema
tem como consequência a redução de tamanho, recursos computacionais e custo.
Entretanto, de acordo com Erdtmann (2009), apesar dos sistemas embarcados estarem
inclusos no cotidiano da vida moderna, não se pode controlar todos de forma remota.
36
3.4.4 Atuadores
De acordo com Dutra (2009), atuadores são equipamentos que fazem a conversão de
energia hidráulica, pneumática ou elétrica em movimento linear ou rotacional. Atuadores
podem ser utilizados para locomoção, manipulação e são aplicados na robótica, processos
de fabricação de metais, plástico, linhas de produção de automóveis e eletrônicos, entre
outras opções.
3.4.5 Sensores inteligentes
Segundo Leão (2007) a automação industrial é caracterizada por uma sequência de
atividades que utilizam informações que chegam para calcular de que forma podem
melhorar a eficiência dos processos que estão inseridas. De acordo com o autor, uma das
condições para que se possam evitar problemas durante as atividades de uma linha de
produção é que as informações sejam analisadas e as ações corretivas possam ser
tomadas em tempo real, fazendo, portanto com que a automação industrial seja um
diferencial competitivo para qualquer setor industrial.
Fazendo um breve histórico da instrumentação, pode-se dizer que, de acordo com Leão
(2007) o processo para medir e controlar processos iniciou-se com aplicação dos
instrumentos pneumáticos, na época de Revolução Industrial. Na década de 50, o
desenvolvimento da eletrônica permitiu a criação de instrumentos eletrônicos analógicos,
sendo então os instrumentos pneumáticos substituídos gradativamente pelos eletrônicos.
Com o aumento da complexidade dos processos e a necessidade do aprimoramento dos
mesmos, os equipamentos eletrônicos começaram a se tornar inviáveis sendo substituídos
por dispositivo digitais que possuem capacidade de computação. Leão (2007) evidencia que
tais equipamentos podem possuir funções sensoriais, de atuadores e de controladores e são
compostos por comunicação, processadores digitais e memória.
Segundo Prytula (2007), um “smart sensor”, ou sensor inteligente, pode ser definido
como a associação de um determinado sensor, que pode ser analógico ou digital, com um
dispositivo atuador, uma central de processamento de dados que são conectados por uma
interface especial.
De acordo com Mott (2012) os sensores inteligentes capturam e fornecem variáveis de
um determinado processo produtivo e compõem o chamado Sistema Supervisório que é
aquele destinado á supervisionar e guardar informações em um banco de dados.
37
Figura 10 “Smart sensor”.
Fonte: (UPM, 2011).
Os resultados sobre a análise de dados são fornecidos no computador dos responsáveis
pelo controle do processo produtivo, acrescenta (MOTT, 2012). Assim, é possível tomar
decisões que aumentam a produtividade da fábrica, detectar falhas em tempo real para ter
condições de intervir no processo e corrigi-las e, por fim, gerar relatórios e registrar
informações sobre a linha de produção para consultas futuras.
3.4.6 Rede de sensores sem fio
De acordo com (COSTA, et al., 2003), as redes de sensores sem fio são tema de estudo
há algum tempo, pois, as inovações tecnológicas inseridas pelo avanço nos sistemas microeletro-mecânico, as comunicações sem fio e a eletrônica digital levam a isso. Elas consistem
em usar determinada quantidade de nós sensores interligados entre eles por uma rede sem
fio.
Segundo as autoras, a economia proporcionada pela diminuição de fiação a partir do uso
de rede sem fio é a vantagem mais significativa dos sensores inteligentes em rede. Ainda, a
partir disso, os dispositivos conectados em rede podem detectar seu próprio defeito e,
fornecer essa informação em um curto espaço de tempo. Outro aspecto importante é a
capacidade de autoconfiguração dos dispositivos, que permitem a economia de tempo na
configuração de sistemas maiores. Entretanto, destaca-se a constante necessidade de
verificação de conexão em redes sem fio como desvantegem.
Segundo Loureiro et al. (2003) pode-se utilizar de redes de sensores sem fios para
realizar
monitoramento,
rastreamento,
coordenação
e
processamentos
em
várias
aplicações.
Embora as redes de sensores sem fio possibilitem o surgimento de diversas aplicações
para sensoriamento remoto, existem diversas limitações para redes assim. Segundo
(COSTA, et al., 2003) problemas como tolerância à falha, mudança de topologia,
escalabilidade, custo, hardware e consumo de energia devem ser resolvidos.
38
Figura 11 Representação de uma rede de sensores inteligentes.
Fonte: Loureiro, et al. (2003).
3.4.7 Integração
Sistemas Cibernéticos Físicos tratam-se da integração da computação e processos
físicos. Santos (2013) evidencia que os CPS são usualmente compostos de um conjunto de
agentes unidos por uma rede de trabalho, incluindo sensores e atuadores, unidades de
controle de processamento e dispositivos de comunicação. A partir disso, é possível que os
computadores monitorem e controlem o sistema, ou seja, os sensores fornecem feedbacks
dos processos físicos aos PCs, os quais realizam cálculos e retornam dados que auxiliam
fortemente às tomadas de decisões.
Através de Sistemas Físicos Cibernéticos é possível a integração da alta diversidade de
serviços disponíveis a partir de interfaces transparentes que possibilitam o gerenciamento
de recursos, proporcionadas pelo avanço da Internet e suas tecnologias. Entretanto,
desafios para a computação quanto a complexidade de seus requisitos físicos e da
oscilação da comunicação ainda são discutidos.
A figura 11 apresenta um esquema para o entendimento da evolução dos Sistemas
Cibernéticos Físicos que partiram da eletrônica embutida para sensores inteligentes. Esses,
por sua vez, ao serem acoplados a atuadores podem ser considerados sistemas
inteligentes. A conectividade desses sistemas é o que os torna Sistemas Cibernéticos
Físicos, que por fim levará ao que se está chamando de “Indústria 4.0”.
39
Figura 12 Esquema da evolução dos CPS.
Fonte: Anderl et al.
Para a adoção generalizada de Sistemas Físicos Cibernéticos a fim de alcançar a
comunicação esperada entre máquinas exigirá de cooperação além das fronteiras
corporativas, e a determinação de plataformas comuns e linguagem para tal comunicação é
um dos principais desafios encontrados, segundo Oberhaus (2015). O autor acrescenta que
o processo de fabricação chegaria a um impasse no caso de um produto inacabado chegar
a uma máquina que não seja capaz de ler seu chip RFID pelo fato de ter sido programada a
uma frequência diferente das demais. A implementação de uma solução padronizada que
possibilite a troca de dados numa planta de produção, de tal maneira que tais dados sejam
compreendidos por quaisquer máquinas, independente de fornecedor, se torna necessária.
A solução, então, é encontrada com a AutomationML.
3.5 AutomationML
Com a necessidade de uma linguagem padronizada que possibilite compreender os
diversos componentes de um sistema de produção, a fim de que o conceito da Indústria 4.0
seja uma realidade, fazem-se necessárias mudanças em seus softwares correspondentes,
além da necessidade de um sistema de hardware com mais potência, a fim de melhores
desempenhos, de acordo com (FRAUNHOFER IOSB).
40
(SCHLEIPEN) (s.d.) compara a integração de máquinas e componentes da planta
industrial proporcionadas pela infraestrutura de TI com à agilidade de ligar um dispositivo
USB em um desktop. Entretanto, a analogia não se compara às exigências e ao ambiente
de inserção em questão, que demandam de uma complexidade bastante elevada. Garcia e
Drath (2009) evidenciam que os problemas com a implementação de sistemas integrados
estão relacionados com fluxos de trabalho de engenharia digitais, e como forma de atender
à necessidade de se desenvolver um formato de dados para uma engenharia eficiente foi
desenvolvida a AutomationML ou Automation Markup Language, possibilitando a operação
contínua de instalações através da troca de dados do planejamento da engenharia de
produção.
Estudos evidenciam, segundo (AUTOMATIONML) (s.d.), que custos significativos
referentes ao controle em automação e robótica fabris estão associados com custos de
engenharia e comissionamento, assim como grande representação de custos provenientes
da transferência de dados entre ferramentas, que são muitas vezes limitadas, trazendo
ineficiência e possíveis eventualidades de erros no processo de engenharia. Tal aspecto
chamou a atenção de Anton Hirzle Daimler, chefe de Tecnologia de Automação e
Simulação, que deu início a um projeto a partir do desenvolvimento e padronização de um
formato intermediário de intercâmbio de dados para a “Fábrica digital”. Com algumas
empresas em parceria como KUKA, ABB, Siemens, entre outras e algumas universidades
também em parceria nesse projeto, fundaram em 2009 a associação registrada como
AutomationML.
Baseada em XML, padronizada na IEC 62814 e com formato de dados livres a
AutomationML possibilita que ferramentas façam a exportação e importação de dados sem
quaisquer eventuais perdas, sendo possível simular/testar os dados dentro do processo de
engenharia que, por sua vez, proporciona melhoria na qualidade dos dados assim como
conduz a uma redução de custo e tempo, de acordo com (AUTOMATIONML) (s.d.).
Consiste na troca de informações da engenharia da planta, assistido por Computer Aided
Engineering Exchange (CAEX) conforme a IEC 62424, com a finalidade de descrever
sistemas de produção, assim como seus recursos, produtos e processos produtivos. Como
já previsto por Garcia e Drath (2009), a AutomationML proporciona coerência na troca de
ferramentas digitais de dados, assim como em sua programação e operação.
Garcia e Drath (2009) ressaltam que grandes oportunidades no futuro serão
possibilitadas pela AutomationML, com o propósito de alcançar a coerência da
programação, operação e troca de ferramentas digitais de dados.
A AutomationML proporciona que todos os dados específicos de engenharia da planta
tais como, estrutura da planta, relações entre objetos, geometria e cinemática, dados
41
relacionados com a rede de comunicação, elétrica, entre outros, sejam armazenados dentro
deste formato, de forma consistente e semanticamente inequívoca (AUTOMATIONML).
Garcia e Drath (2009) acrescentam que combinar padrões de formatos de dados
existentes é a principal abordagem da AutomationML, que desde o princípio objetivou não
inventar um novo formato de dados. Por esta razão, foram estabelecidas cooperações com
outras organizações como a Khronos Group, que desenvolveu um formato de dados para
fins AutomationML, adaptando o formato COLLADA para descrições geométrica e
cinemática e com a PLCopen, adaptando o formato PLCopen XML para descrições lógicas,
segundo (AUTOMATIONML) (s.d.). Acrescenta, ainda, que em 2013 mais três cooperações
foram estabelecidas: com a eCL@ , com a OPC e com ProSTEP iViP.
De acordo com Garcia e Drath (2009) a AutomationML possui licenciamento gratuito,
seu formato não é propriedade de uma empresa exclusiva e possui larga abrangência de
segmentos da cadeia de processo e do planejamento do sistema de produção, e já possui
uma inserção no mercado de alta. Tais requisitos possibilitam sua larga aceitação diante o
mercado e alcance dos padrões desejados.
Figura 13 Estrutura de base da AutomationML.
Fonte: Repositório Digital Adaptado da (AUTOMATIONML) (s.d.).
Daimler, já evidencia a contribuição da AutomationML, uma vez que o tempo
demandado para o planejamento de novos conceitos de sistemas passam a ser utilizados
de forma eficiente, e através da sua implementação consistente passam a simplificar o
42
trabalho de desenvolvimento desses novos conceitos para todos os usuários, acrescentam
Garcia e Drath (2009).
3.6 Big Data
A relação entre o ser humano e a tecnologia gera um volume impressionante de dados;
são produzidos a todo o momento e se tornam cada vez mais valiosos. De acordo com Petry
(2013) em pesquisa feita, no ano de 2011 analisando a vida digital da sociedade, foi
possível acumular cerca de 1,8 zettabytes de dados. Além de um grande volume de
informações, os dados gerados são variados e derivam das mais diferentes fontes, sendo,
portanto, em vários formatos. Segundo Henriques (2013), devido ao desenvolvimento de
tecnologias nos setores de processamento de informações, armazenamento de dados e
algoritmos computacionais é possível trabalhar em cima desses vários dados gerados que
antigamente eram descartados.
Atualmente, existe um termo que é bastante amplo e que ainda não tem uma definição
gerada por um consenso comum. Entretanto, se retirar um mínimo compartilhado entre os
conceitos formados consegue-se resumi-lo como um processamento analítico de grandes
volumes de dados complexos produzidos por várias aplicações, ou seja, os dados que
ultrapassam a capacidade de processamento dos bancos de dados habituais e a forma de
processá-los. Trata-se do Big Data, que de acordo com (Ciência Hoje, 2013), é um conceito
para manipular problemas e soluções de um grande volume de dados, baseado em três
pilares, também conhecidos com os 3 V’s do Big Data: Velocidade, Variedade e Volume.
De acordo com (Ciência Hoje, 2013) ‘velocidade’ é em relação à taxa muito alta de bytes
por intervalo de tempo em que os dados são enviados aos sistemas. É necessário ter
capacidade de responder aos eventos rapidamente, proporcionando a criação e tratamento
de dados em volumes massivos.
A ‘variedade’ é porque se trata de dados de formas diferentes, ou seja, dados textuais
estruturados que pode ser ilustrado por uma planilha eletrônica em que cada coluna tem
tamanho constante, mesmo que tenha uma grande quantidade de linhas, ou não
estruturados como fotos, vídeos, emails, tuites, de acordo com (TAURION, 2012)
O autor descreve o terceiro V, ‘volume’, ao analisar-se que uma quantidade muito
grande de dados pode ser gerada pelo sistema, além dos inúmeros dados que são gerados
por objetos na Internet das Coisas, pelos sensores, câmeras e ainda os que vêm de PCs,
smartphones e tablets. Tal volume de dados tende a crescer exponencialmente.
De acordo com (Ciência Hoje, 2013) os dados aumentaram ainda mais depois da
multiplicação de sensores que vão desde câmeras de alta definição até contadores simples,
como um termômetro, por exemplo. Outro fato que faz com que a produção de dados pela
43
indústria cresça mais a cada dia é o de que há possibilidade de colocar-se sensores fora da
fábrica – nos produtos, a fim de enviar informações ao fornecedor, tais como sua localização
geográfica. Ainda, o autor evidencia que outra característica pertinente ao Big Data é a
utilização não planejada dos dados, ou seja, guarda-se tudo o que for possível e depois se
preocupa em descobrir de que forma usar.
De acordo com Schermann (2015), os dados fornecidos pelo Big Data geram
informações que ajudam na gestão das organizações, sendo possível otimizar processos,
encontrar erros ou fraudes, destacar tendências e fazer previsões de mercado. Rocha
(2015) acrescenta que por meio do Big Data se permite avaliar grandes quantidades de
dados possibilitando se chegar a conclusões que não seriam evidentes em análises por
amostragem.
Entretanto, Schermann (2015) destaca que levará cerca de 10 anos para as empresas
absorverem o conceito total de Big Data ao seu cotidiano, uma vez que existem uma série
de empecilhos pela frente.
São vários os desafios que se apresentam quanto à manipulação do Big Data. Levando
em consideração que se pode gerar ativos para as empresas no processo de geração e
coleta de dados ao transformá-los em informações de qualidade, de acordo com (Ciência
Hoje, 2013), são necessárias algumas considerações referentes à forma de adquirir,
armazenar, processar, transmitir, gerenciar e manter, garantir a segurança, treinar os
funcionários para usar os dados e qual o custo que acarretaria tudo isso.
3.6.1 Aplicações e Exemplos
As informações obtidas através do Big Data podem ser de grande utilidade para as
empresas visto que permite a análise de grandes conjuntos de dados sobre os clientes. A
partir dessa análise é possível acelerar a tomada de decisões sobre estratégias para que
seja possível atender as necessidades dos clientes, seja criando promoções para produtos
já existentes ou ideias para produtos novos. Pode-se observar variados exemplos de
aplicações no contexto Big Data, tais como aplicações científicas e de engenharias, redes
sociais, redes de sensores, dados médicos, transações de comércio eletrônico, entre outras.
Uma ilustração do uso do Big Data bem atual é o negócio entre o Facebook e as
empresas que anunciam sua marca na rede social. De acordo com Alecrim (2013), o
Facebook faz o rastreamento da navegação de usuários na Internet para fornecer
informações sobre os interesses dos mesmos, fazendo com que as empresas tenham
condições de realizarem ações direcionadas aos clientes.
44
Outro caso que exemplifica o uso do Big Data é da empresa que presta serviços de
streaming de vídeos, Netflix. Segundo Hekima (2015), a empresa atingiu mais de 65 mil
assinantes e só nos três primeiros meses do ano de 2015, foram computadas 10 bilhões de
horas assistidas no aplicativo. O autor evidencia que tais resultados são possíveis graças à
otimização do serviço oferecido pela empresa, que garante qualidade ao cliente, visto que o
comportamento do consumidor é conhecido pela empresa.
De acordo com Carr (2013), a Netflix possui algoritmos e profissionais com habilidades
em analisar dados dos consumidores diariamente. É armazenado de cada telespectador o
que ele assiste, que horário assiste, de que forma procura algo para assistir, qual dispositivo
utiliza, em qual parte de filmes ou seriados pausa ou avança, dentre outros. Segundo o
autor, desta forma, a empresa consegue personalizar o atendimento de cada cliente,
prevendo e recomendando o conteúdo que mais se adequa aos hábitos do usuário.
3.6.2 Principais Desafios
Schermann (2015) evidencia que em relação a infraestrutura para o armazenamento e
processamento de dados, é necessário levar em consideração que o volume de dados é
realmente muito grande e que são coletados de forma não estruturada. (Ciência Hoje, 2013)
ressalta que além disso, um grande desafio é em como armazenar todos esses dados para
que possam ser encontrados de forma rápida podendo então ser manipulados.
Outra preocupação citada por Schermann (2015) é quanto à forma de analisar bases de
dados muito grandes. Segundo a autora, apesar de ter surgido a Data Science, disciplina
voltada para ações de processamento e analise de um grande volume de dados, a qual usa
técnicas e teorias de algumas áreas tais como matemática, estatística, TI, dentre outras,
ainda não existe o número suficiente de pessoas capacitadas nessa área.
Além disso, de acordo com Werneck (2014) há também mais um item que necessita de
atenção máxima das empresas: a segurança. Através do processamento de dados, agregase inteligência aos mesmos, gerando assim, informações que visam atingir os objetivos de
negócio da empresa; assim, o Big Data pode influenciar bastante na eficiência e
rentabilidade nos negócios e subestimar sua segurança é totalmente arriscado para a
organização. Segundo o autor, as ferramentas de segurança existentes são inconsistentes
diante dos desafios que aumentam a cada dia nas empresas. O Big Data não se resume
apenas a “muitos dados”. Ele requer lógica para que seja possível, de forma rápida,
identificar ameaças e saber eliminá-las. De acordo com (Ciência Hoje, 2013) existem
algumas formas de assegurar a segurança do Big Data. O autor diz que pode-se criar
firewalls para evitar acessos externos, ou ofuscar a informação de alguma forma,
criptografando-a e fazendo a definição de permissionamento e restrição dos dados, ou seja,
45
limitando o acesso somente a quem precisa. De acordo com Machado (2012), firewalls
tratam-se de softwares ou hardwares que tem a capacidade de bloquear ou liberar a
passagem de informações provenientes de redes de Internet. Tais aplicações auxiliam na
segurança dos computadores impedindo que hackers ou softwares mal-intencionados
tenham acesso a eles.
Figura 14 Representação Firewall.
Fonte: Repositório Digital da (MICROSOFT) (s.d).
Há também outro fator que não deve ser desconsiderado que é a questão da ética em
relação à privacidade de dados devido ao risco de algumas informações serem utilizadas de
forma indevida. Gomes e Lapa (2014) evidenciam que, com o decorrer da vida
organizacional, as empresas aglomeram mais dados e informações e embora o foco da
inteligência competitiva seja utilizar de grande volume de informação para a tomada de
decisão, destacam que é necessário que as mesmas entendam que tal fato requer maior
responsabilidade e é fundamental levar em consideração a questão ética de como agir ao
usar tais informações nas estratégias empresariais.
De acordo com UOL (2013), em uma pesquisa realizada com cientistas de dados, feita
pela Revolution Analytics, uma empresa que desenvolve softwares com capacidade de
armazenamento e manipulação de grande volume de dados, mais de 80% dos entrevistados
acreditam que o consumidor deve ficar atento as questões de privacidade se tratando do Big
Data. Ainda, a maioria deles enfatizaram e precisam do controle ético para a captação e uso
desses dados.
46
Por tudo isso, pode-se notar que os principais desafios do Big Data são em relação a
capacitação, segurança, ética e infraestrutura. A qualificação é de suma importância para
que os indivíduos se adequem as exigências das inovações tecnológicas, assim como há
necessidade de criptografar os dados e criar formas de protegê-los para que seja garantido
o sigilo de informações organizacionais. Como a quantidade diária de elementos gerados é
muito grande e os mesmos tem origens em várias aplicações e possuem diversos formatos,
de acordo com Alecrim (2013), uma estrutura centralizada de processamentos de dados não
consegue mais suportar o volume de informações de grande parte das grandes entidades. O
autor usa como exemplo o Google, que detém de vários data centers para conseguir
controlar todas as suas aplicações, integrando todos eles. Embora esse “particionamento”
pareça complexo, vale ressaltar que com a contribuição da computação em nuvem, essa
questão não é mais problema para o Big Data.
3.7 Computação em nuvem
Após aproximadamente quarenta anos da introdução da tecnologia da informação no
ambiente industrial, em meio aos avanços tecnológicos da informação e comunicação a
Cloud Computing ou Computação em Nuvem é anunciada como uma inovação tecnológica,
de acordo com BDI (2013), se caracterizando por um complexo software, alta capacidade de
armazenamento, acesso rápido à Internet e linhas de dados ultramodernas, acrescenta.
Segundo BDI (2013) serviços em nuvem normalmente subdividem-se em categorias de
serviços em nuvem como infraestrutura, plataforma e software. Nuvem como infraestrutura
possibilita que recursos de TI como o poder computacional e de armazenamento sejam
obtidos sob demanda do provedor de nuvem. A nuvem como plataforma oferece a
oportunidade das empresas programarem e organizarem as suas próprias aplicações e
comercializações. O fornecimento da nuvem como um software possibilita serviços
recuperáveis por meio de aluguel ao invés da até então habitual aquisição permanente dos
pacotes de licença por completo e que demandam de altos custos em atualizações.
As formas organizacionais também se distinguem em serviços em nuvem, podendo ser
diferenciadas em nuvens públicas, privadas ou híbridas, de acordo com BDI (2013). Uma
nuvem pública possibilita uma infraestrutura pública via Internet a qualquer utilizador, onde o
cliente paga pela extensão desejada. Embora seja possível o compartilhamento de serviços
em nuvens públicas, os usuários não estão organizacionalmente ligados. Uma nuvem
privada é direcionada de forma exclusiva à usuários selecionados em uma rede, como
funcionários, parceiros de negócios e clientes, possibilitando gestão e controle em um
ambiente operacional de TI. São geralmente mediadas via browser intranet. Nuvens híbridas
possibilitam que serviços de nuvens privadas estejam disponíveis como nuvens públicas,
47
onde se torna possível a terceirização de picos de carga de uma nuvem privada para uma
pública.
Figura 15 Formas organizacionais e categorias de serviços da computação em nuvem.
Fonte: (BDI, 2013)
De acordo com Cooper (2015) para que se chegue à versão 4.0 da indústria, um centro
de hospedagem que possibilite o armazenamento e o compartilhamento da grandiosa
quantidade de dados e informações oriundas do que os processos da fábrica inteligente
prometem gerar, se faz necessário e alcançado, então, pela Computação em Nuvem.
Cooper (2015) evidencia a Computação em Nuvem como arma secreta da Internet das
Coisas, fornecendo a infraestrutura virtual necessária para aplicações de computação e
permitindo que seus usuários tenham acesso remoto de seus aplicativos e recursos
existentes, com extrema facilidade, a qualquer momento e a qualquer parte.
Nesse contexto, segundo BDI (2013), plataformas como serviços em nuvem possibilitam
em ambientes industriais que os elementos individuas de produção executem configurações
e respondam às instruções de manutenção ou alterações nos requisitos de produção de
forma independente, sob demanda e em tempo real, possibilitando um design de alta
eficiência, flexibilidade e segurança de engenharia e melhor eficiência de recursos nos
processos industriais.
Vogt e Henkes (2014) evidenciam que a revolução em TI da computação em nuvem não
está diretamente relacionada à tecnologia em si, mas pela possibilidade de novos modelos
48
de negócios. A Indústria 4.0 também pode associar a computação em nuvem em serviços
em nuvem no modo público, uma vez que produtos inteligentes passam a ser orientados a
serviços, possibilitando a introdução de novos modelos de negócios para os clientes,
acrescenta o autor.
De acordo com BDI (2013) para o sucesso em utilização da computação em nuvem em
ambientes fabris os serviços disponíveis devem cumprir as vantagens de integração
independente de localização de processos operacionais e de automação de toda o ambiente
de forma confiável, ser capaz de integrar os sistemas de TI envolvidos, possuir conexões
confiáveis e rápidas de Internet, assim como possibilitar transparência das questões legais
substanciais para fornecedores e usuários em setores privados e públicos.
Devido à facilidade de circulação de dados em serviços em nuvem e à necessidade de
armazenamento e tráfego de informações de forma segura de processos de produção e
negócio em redes industriais e serviços da Internet do futuro, surge a necessidade de
proteção de dados a fim de que ameaças quanto à privacidade não interfiram quanto à
resistência ao livre fluxo de informações disponíveis pelos serviços em nuvem, assim como
em atender às exigências e verificação constante do cumprimento da evolução de normas e
diretrizes estabelecidas por parte de órgãos responsáveis pela indústria, evidencia (VOGT,
et al., 2014).
Segundo Cooper (2015) precauções de segurança por parte de seus usuários e
conscientização da forma correta de utilização de tecnologias para o compartilhamento dos
dados é a medida de proteção inicial a fim de que seja possível ser usufruído do enorme
potencial da computação em nuvem de forma integral.
Rocha (2015) evidencia que o armazenamento em nuvem cada vez mais vem ganhando
espaço, apesar da questão preocupante quanto a segurança, e permite que sejam possíveis
a hospedagem e o compartilhamento do grande volume de dados e informações que
prometem ser produzidos pelos processos da fábrica inteligente de forma altamente
acessível e prática.
3.8 Áreas chave envolvidas na Indústria 4.0
A fim de que a Indústria 4.0 seja implementada com sucesso, de acordo com Group
(2013), será necessário que suas atividades de investigação e desenvolvimento sejam
acompanhadas por decisões políticas industriais adequadas. O autor evidencia ser
necessárias ações em oito áreas chave, apresentadas no Quadro 1.
49
Quadro 1 Áreas chave envolvidas na Indústria 4.0.
(continua)
Áreas chave
Normalização e
arquitetura de referência
Descrição
Através das redes de valor a Indústria 4.0 envolverá
trabalho em rede e integração de diversas empresas.
Será necessário o desenvolvimento de um pacote de
normas comuns, assim como uma arquitetura de
referência para descrição desses padrões.
Gestão de sistemas
complexos
A partir da crescente complexidade dos produtos e
sistemas de manufatura. Um adequado planejamento e
modelos interpretativos forneceria uma base para o
gerenciamento de tal complexidade que, por sua vez,
demandam que engenheiros estejam providos com os
métodos e ferramentas para seu desenvolvimento.
Uma infraestrutura de
banda larga industrial
integrada
Tanto dentro da Alemanha quanto entre a Alemanha e
países parceiros, há a necessidade que a infraestrutura
de Internet banda larga seja ampliada em grande escala,
uma vez que redes de comunicação confiáveis,
integradas e de alta qualidade são requisitos
fundamentais para a Indústria 4.0.
Segurança
Para o sucesso das fábricas inteligentes a segurança é
essencial. É necessário garantir que produtos e
instalações de produção não representem perigo para
pessoas e para o meio ambiente. Os dados e
informações proveniente dos mesmos devem ser
protegidos contra utilização indevida e acesso não
autorizado, o que se faz necessário, por exemplo, de
implementação de identificadores únicos e de
arquiteturas integradas de segurança.
Organização e projeto
do trabalho
Cada vez mais orientadas para o controle de forma
rápida e eficiente, em fábricas inteligentes tanto o
conteúdo, os processos e o ambiente de trabalho irão se
transformar, mudando significativamente o papel dos
seus empregados. A organização do trabalho abordada
sob uma implementação sócio técnica oferecerá maiores
responsabilidades aos empregados assim como a
promoção do seu desenvolvimento pessoal, sendo
necessário o lançamento de modelos de projetos de
referência.
Treinamento e
desenvolvimento
profissional contínuo
A Indústria 4.0 mudará significativamente a maneira
como as pessoas trabalham assim como suas
competências profissionais, fazendo-se necessário a
implementação
de
estratégias
de
capacitação
profissional. Para isso, deveria ser promovido projetos
modelo e “rede de boas práticas” assim como a
investigação de técnicas de aprendizagem digital.
50
Quadro 2 Áreas chave envolvidas na Indústria 4.0.
(conclusão)
Áreas chave
Descrição
Enquadramento
regulamentar
Assim como os novos processos de produção e as redes
de negócios horizontais deverão cumprir a lei, a legislação
deverá também que se ajustar ao impacto das inovações
da Indústria 4.0. Incluem-se desafios quanto a proteção de
dados corporativos, manipulação de dados pessoais,
questões de responsabilidade e restrições comerciais.
Assim como a legislação, iniciativas de autorregularão,
como auditorias, modelos de contratos e acordos de
empresas também são ações necessárias em nome das
empresas.
Eficiência de recursos
O consumo em massa de energia e matéria-prima pela
indústria traz grandes riscos para o ambiente e para a
segurança do abastecimento. Ganhos de produtividade e
eficiência de recursos serão proporcionados pela Indústria
4.0. Os trade-offs entre os recursos adicionais que terão
de ser investidos e as potenciais economias geradas
serão necessários ser calculados.
Fonte: Adaptado de Group (2013).
51
4
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Fábricas com mais flexibilidade e eficiência, combinando velocidade, baixo custo e
maiores níveis de qualidade a fim de promover uma personalização em massa tal como
novos postos de trabalho altamente especializados, assim pode ser descrita a versão 4.0 da
indústria.
A largada para uma Quarta Revolução Industrial foi dada, onde tecnologias como a
Internet das Coisas, a tecnologia de Identificação por Radiofrequência e os QR Codes, os
Sistemas Cibernéticos Físicos, a Computação em nuvem, a manufatura aditiva, assim como
a AutomationML e o Big Data impulsionam o desenvolvimento de uma nova forma de
produção que promete mudar significativamente o ambiente industrial e a maneira como
vivem as pessoas.
Entretanto, o novo conceito de produção que a fábrica inteligente promete alcançar
aumentará significativamente a complexidade tecnológica envolvida no sistema produtivo
comparado à situação existente na atualidade, onde se faz urgentemente necessário que
novas ferramentas adequadas para o projeto, construção e operação das instalações e dos
sistemas relevantes sejam desenvolvidas e lançadas nos próximos anos.
A diminuição da quantidade de lotes, assim como a grande quantidade de variantes
associadas à tendência de individualização dos produtos para o futuro da indústria
inteligente demandam de tecnologias que consigam se adaptar a tais condições, onde os
componentes de sistemas industriais terão de ser capazes de se ajustarem uns aos outros.
Baseando-se em um consenso entre uma diversidade de autores é possível afirmar que
o caminho para a Indústria 4.0, por conseguinte, consiste em um processo evolutivo que
apresenta diversos desafios, onde a questão quanto ao desenvolvimento tecnológico é o
aspecto que requer de maior atenção e discussão para o alcance da realidade industrial
vislumbrada.
Também se faz necessário para o processo de produção no futuro o esclarecimento de
como se dará a interação entre máquinas e pessoas e onde essas pessoas estarão situadas
no processo, visto que à medida que softwares impulsionam os avanços na produção atual
cada vez mais o mouse passa a substituir a chave de fenda no chão de fábrica das
indústrias.
Questões quanto à ampliação de infraestrutura de Internet banda larga, ajustes da
legislação às inovações das indústrias, segurança em instalação assim como de
investimento em capacitação profissional também são grandes obstáculos a serem vencidos
a fim que possamos desfrutar das facilidades que a indústria promete nos oferecer em um
futuro próximo.
52
Ultrapassando tais obstáculos e, se implementada com sucesso, a Indústria 4.0 tem um
enorme potencial. Ela lidera a tendência de desenvolvimento da indústria em direção ao
futuro e tem o compromisso de enfrentar os desafios que o mundo passa. Atualmente
sofremos com a escassez da eficiência dos recursos de energia. O desperdício de energia
evidenciado em muitas indústrias, tais como em paradas nos finais de semana e feriados,
poderão ser evitados nas fábricas inteligentes uma vez que as máquinas podem trabalhar
por si só.
Fábricas inteligentes permitirão um desenvolvimento sustentável, uma vez que
tecnologias digitais proporcionam uma maior eficiência de recursos.
A contribuição dos CPS nas fábricas inteligentes possibilitará a produção de mais com
menos erros, de forma altamente flexível, assim como possibilitará que padrões de
produção sejam alterados de forma autônoma, resultando em maior faturamento e
lucratividade.
Serão exploradas novas formas de criação de valor e desenvolvimento de novos
modelos de negócios.
Sistemas inteligentes de produção possibilitarão que os trabalhadores deixem as tarefas
monótonas e supostamente sejam liberados para exercerem tarefas mais criativas e
especializadas.
Quanto à escassez de trabalho qualificado, será proporcionado aos trabalhadores mais
capacitados que ampliem sua carreira profissional. A forma flexível de organização do
trabalho permitirá aos trabalhadores uma melhor forma de integração entre trabalho e vida
pessoal assim como possibilitará uma maior eficiência no desenvolvimento de carreira em
curso.
Pois bem, a Indústria 4.0 já é alvo de discussões à toda parte, especialmente para esse
trabalho foi feita uma pesquisa com expoentes da área na Alemanha (cf. Anexo 1) cujas
respostas também foram respondidas pelas autoras (cf. Apêndice 1). Essa pesquisa ajudou
a entender os caminhos de futuro para a Indústria 4.0.
Todos os indicadores sugerem que esta sociedade está caminhando para adentrar na
era do ambiente inteligente que, supostamente, será para o seu próprio benefício. Espera-se
que, em questão de aproximadamente 10 anos, ganhos tecnológicos e os obstáculos para
sua real concretização sejam alcançados e a Indústria 4.0 seja efetivamente uma realidade.
Com toda essa conversa parece que o futuro vai ser um pouco barulhento, mas não há o
que se preocupar, as máquinas falam em sussurros sem fio.
53
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VOGT, ARNOLD e HENKES, HEIKO. 2014. Industrie 4.0 im Kontext von Cloud Computing. Cloud
Computing - Insider. [Online] 11 de 06 de 2014. http://www.cloudcomputinginsider.de/entwicklung/technologien/articles/448870/.
WEISER, MARK. 1991. The computer for the 21st century. Scientific American. 1991, Vol. 265.
WERNECK, T. 2014. Terra. [Online] 28 de Agosto de 2014. [Citado em: 10 de Novembro de 2015.]
http://cio.com.br/.
60
ZANCUL, EDUARDO. 2015. Manufatura aditiva já é realidade. [Online] 15 de 04 de 2015.
http://vanzolini.org.br/blog/2015/04/manufatura-aditiva-ja-e-realidade/.
61
APÊNDICE 1 – QUESTIONÁRIO SOBRE A INDÚSTRIA 4.0 COM AS AUTORAS
Questionário respondido por Jheinifer Nunes Teodoro e Natália Dantas de Almeida
Estudantes de Engenharia de Produção
Como a Indústria 4.0 será aplicada em fábricas com processos automáticos e
processos manuais? Haverá aplicações para pequenas empresas?
O que podemos afirmar é que todos os processos envolvidos no sistema produtivo estarão
disponíveis em rede, e que a tendência é que processos manuais sejam substituídos por
processos automáticos. Assim como grandes empresas, será apenas questão de tempo
para que também pequenas empresas passem a utilizar as tecnologias, como ponto de
partida, tecnologias envolvidas na Indústria 4.0 poderiam facilitar o gerenciamento de
pequenas empresas.
A junção do sistema cognitivo com a robótica será suficiente para a indústria 4.0?
A junção do sistema cognitivo com a robótica é de fundamental importância na nova forma
de organização da produção visionada pela Indústria 4.0, porém é necessária muita cautela
para implementar o uso total da robótica em locais onde algum erro pode causar danos
irreversíveis. Mesmo que o uso da razão viabilize a alta produtividade e a minimização de
erros, existem decisões que exigem além do uso da razão. Por trás das atividades
executadas pelos robôs estão profissionais que, exigirão cada vez mais qualificação e
treinamento, a fim de que tais atividades sejam desempenhadas da melhor forma possível.
Será possível que robôs sejam capazes de tomar decisão, formular hipóteses
considerando a falta de conhecimento empírico, um robô irá escolher a melhor
decisão levando em consideração fatores humanos em detrimento de fatores
racionais?
À medida que robôs ganham cada vez mais inteligência e profissionais, cada vez mais,
desenvolvam a capacitação e qualificação necessária para o gerenciamento destes, as
melhores decisões serão tomadas, aliadas ao conhecimento humano junto ao poder da
facilidade de operação pelos robôs.
Como o “Big Data” irá lidar com o problema da segurança? A falta de segurança do
Big Data será uma barreira à Indústria 4.0?
Acreditamos que os profissionais em TI precisarão desenvolver ferramentas que permitam
que os dados sejam visualizados e analisados pelos indivíduos, para que eles possam
62
definir se permitem ou não o uso dos mesmos. Também pode ser necessária a criação de
normas para que as empresas ajam de acordo com a ética e respeitem a privacidade.
Acreditamos, também que, o problema maior do Big Data se associa à infraestrutura para os
dados e a segurança dos mesmos, onde a questão da privacidade, a princípio, não
representa um impacto tão relevante para a realidade da Indústria 4.0, entretanto, esta
questão deve ser levada em consideração e solucionada para que não se transforme em um
problema maior no futuro.
Você pode nos dar alguns exemplos de como o Big Data irá afetar a manufatura?
A facilidade em manipular grande volume de dados pode permitir que a análise de
conformidade dos produtos seja feita com todos os itens produzidos e de forma
extremamente rápida, dispensando a atual técnica de amostragem, que avalia apenas parte
da produção para verificar os padrões de qualidade.
Quais melhorias são esperadas ou previstas para a total integração do ambiente
industrial?
Especialmente
considerando
o
desenvolvimento
tecnológico
da
infraestrutura atual.
Diminuição de erros, pois será possível a detecção de falhas e possíveis correções em
tempo real em qualquer etapa da produção. Flexibilidade quanto ao gerenciamento dos
processos utilizando-se da rede, onde o acesso à informação se dará a qualquer parte e em
qualquer lugar.
Quais ramos de indústria serão mais impactados pelo “Big Data” e quais impactos
acontecerão mais cedo?
O design dos produtos, uma vez que as informações provenientes do Big Data, serão os
requisitos primordiais para a concepção dos produtos, mas de maneira geral, como uma
infraestrutura para o gerenciamento de um grande volume de dados disponíveis em rede.
Que melhorias podem ser esperadas nos CPS no sentido de assegurar a estabilidade
atual e futura para o desempenho esperado e conseguir disparar ações para seus
componentes físicos?
A possibilidade de captação de dados e a manipulação dos mesmos em tempo real permite
a identificação de falhas, correção, aumentando assim a eficiência do processo.
As máquinas desempenharão a capacidade necessária para atingir o alto nível de
flexibilidade previsto para a Indústria 4.0?
63
Acreditamos que, a partir do desenvolvimento de novas tecnologias para a realidade da
Indústria 4.0, as máquinas certamente terão de ser adaptadas à nova realidade. Talvez as
máquinas atuais não possuam o desempenho que se vislumbra para o futuro, mas é certo
que os avanços, também quanto ao aperfeiçoamento das máquinas se darão de forma
acelerada.
Qual a importância da capacitação dos funcionários na Indústria 4.0?
A capacitação é de extrema importância para que o homem consiga se adequar aos
avanços tecnológicos sem impactar em problemas sociais. A máquina não vai tomar o lugar
do homem, sempre existirá necessidade da junção dos dois. Mas é necessário treinamento,
pesquisa, qualificação, para que todas as atividades sejam planejadas e executadas a fim
de se obter o desempenho esperado.
Quais incentivos serão necessários para que o treinamento não seja um problema,
mas sim uma solução e um ponto de partida para uma nova era dessa revolução?
Podemos destacar melhores ofertas de crescimento profissional, oferta de ensino em
capacitação pelas indústrias e conciliação do trabalho com o ensino, para aprendizagem
contínua.
64
ANEXO 1 – QUESTIONÁRIO SOBRE A INDÚSTRIA 4.0 COM EXPOENTES DA ÁREA
Questionário respondido por Dr. -Ing. André Picard
System Engineer
Bosch GmbH – Sttutgart
Todas as respostas refletem minha opinião pessoal, resultado de pesquisa científica em
fábrica de aprendizagem, em pesquisas em indústrias e na literatura pesquisada durante
meu trabalho como pesquisador assistente.
Mesmo sem entender completamente a questão, entendo que a Indústria 4.0 não está
restrita a um setor da indústria ou tamanho da fábrica. Pode ser usada no terceiro setor, ou
na agricultura. Em tempo: será sempre “Indústria 4.0”, porque é uma marca como Google ou
BMW).
Para solucionar problemas a robótica repete soluções pré-definidas. Humanos, por sua vez,
por sua habilidade cognitiva são capazes de “entender” o problema e encontrar uma solução
“criativa”. A combinação de sistemas cognitivos com a robótica irá, portanto, colaborar com
os sistemas produtivos. Novos processos estão sendo introduzidos na produção e levando a
um nível de produção muito maior de eficiência (produção em massa mais rápida com maior
qualidade e menor custo).
decisão levando em consideração fatores humanos em detrimento de fatores
racionais?
Um dia, talvez. Hoje, do meu ponto de vista, esta ideia é muito futurística. Mas, calor, o uso
de redes neurais se mostra como uma abordagem promissora para encontrar novos
caminhos para a robótica. Uma coisa, de que estou bem certo, é que uma certa quantidade
de “inteligência” está faltando para a robótica: TI de alta performance e sistema mecânicos
estão muito longe de estarem unidos, mesmo considerando que com a internet teremos a
possibilidade de conectá-los e usufruir dos benefícios da informação sendo processada no
mundo físico.
65
Pergunto: qual questão de segurança? Big Data em geral, não é uma questão de
segurança. Desde que os dados sejam analisados em um ambiente controlado, como uma
LAN eu não vejo que haja um problema com segurança.
Big data irá ter impacto, por exemplo, na qualidade de bens individuais. Hoje, enquanto o
conhecimento dos processos de produção depende de poucos especialistas e do resultado
de sua experiência, com Big Data será possível derrubar essa barreira. A expertise poderá
ser compartilhada entre departamentos, fábricas e até continentes em uma relação muito
mais complexa – especialmente no que diz respeito a tempo. A expertise está vinculada, de
certo modo, ao tempo necessário para sua aquisição. Como Big Data não está restrito a
tempo, pode até vincular o conhecimento através dos séculos.
Quais indústrias serão mais afetadas pelo Big Data?
Tanto para TI quanto para a Produção, mas não posso afirmar.
Quais indústrias serão menos afetadas pelo Big Data?
Talvez o terceiro setor, mas não arrisco afirmar.
atual e futura para o desempenho esperado e consiga disparar ações para seus
Como sempre: miniaturização, aumento de desempenho e crescimentos da possibilidade de
conectar redes. Mas, as melhorias não são técnicas, tendem a ser na melhoria do
entendimento da aplicação de CPS e o resultado desse entendimento para bens e
processos. Portanto, uma resposta geral não é possível.
As máquinas desempenharão a capacidade necessária para atingir o alto nível de
Sim. Elas já têm. A “Indústria 4.0” não é uma visão, e sim um caminho para uma visão. Os
primeiros passos que tomamos hoje já é a Indústria 4.0. Portanto, a Indústria 4.0 já existe.
66
Não tenho certeza se entendi a questão. Funcionários são mais e mais especializados. O
treinamento, portanto, se torna uma parte crucial da indústria do amanhã, especialmente
quando se trata de bens complexos em um mundo conectado.
Não sei.
Questionnaire answered by Dr. -Ing. André Picard
System Engineer
Bosch GmbH – Sttutgart
All answers reflect my personal opinion - resulting from the scientific research at learning
factories, in industrial surveys and of literature I did during my work as research assistant.
How will be applied the Industry 4.0 in a plant part newly automated and part with
manuals processes? There may be applications in small industries?
I do not understand the first question.
Industrie 4.0 is not restricted to a certain industry sector or factory size. It is even used in
social sector or in agriculture.
(BTW: It is always "Industrie 4.0" because it is a brand like Google or BMW)
Will, the merge of cognitive system with robotics, assist the production system?
For problem solving robotics repeats predefined solutions. Humans instead by their cognitive
ability are able to "understand" the problem and find a "creative" solution. Combing cognitive
systems with robotics will therefore assist the production systems. New processes being
introduced to production are then leading to a much higher efficiency level (faster mass
production at better quality and lower costs).
It is possible that a robot will be capable of taking decisions, formulating hypotheses
considering the lack of empirical knowledge; will a robot able to choose the best
decision taking into account factors further than rational?
One day perhaps. Today from my point of view this idea looks much to futuristic. But of
course the use of neural networks seems a promising approach to strike out new directions
for robotics. One thing, that I'm pretty sure is that a certain amount of "intelligence" is
currently missing in robotics: Highly performance IT systems and mechanical systems are far
from being closely linked - event though with the internet we have to possibility to connect
67
them
and
take
the
benefit
of
information
processing
to
the
physical
world.
How the security issue, a consequence of the Big Data development, will be resolved?
Could be that this problem will be not very resolved and this will be a barrier to the
use of Big Data in industry?
Question: Which security issue? Big data in general is not a security issue. As long as data is
analyzed within a controlled environment e.g. a LAN I do not see a security issue.
Can you give us some examples of where and how the Big Data will affect the
manufacturing?
Big data will have an impact e.g. on the quality of individual goods.
While today knowledge of production processes depends on few experts and resulting from
their gained experience Big data allows to pull down this wall. Expertise can be shared
across departments, plants or even continents in an even more complex relation - especially
concerning in time. Expertise is linked in a certain way to the time the expertise was gained.
Big data is not restricted to time, it can even link knowledge across centuries.
Which industries the Big Data will affected most?
Either the IT or the production business. But I don't know.
Which industries the Big Data will affected less?
Perhaps the social sector. But I don't know.
What improvements can we expected in Cyber Physical Systems in order to ensure
that maintenance and idealized stability for flawless performance and trigger actions
to their physical components?
As always: miniaturization, performance increasement and a growing possibility of
connecting to networks. But the improvements are not technical, they tend to be in the
enhanced understanding of the application of CPS and the resulting enhancement of goods
and processes.
Thus a general answer is not possible.
Will the machines have the performance capability necessary to achieve high
flexibility envisioned by Industry 4.0?
Yes. They already have. Industrie 4.0 is not a vision, it is rather a path to a vision. The first
steps we have conducted today are already Industrie 4.0. Thus Industrie 4.0 already exists.
68
Will be the professional training a major challenge to the reality of the future industry?
I'm not sure if I understand the question. Employees get more and more specialized. The
training therefore becomes a crucial part of tomorrows industry - especially when talking
about complex goods and processes in a connected world.
What incentives would needed for such training does not become a problem, but
solutions and starting point for a new era of revolution?
I don't know.
69
Questionário respondido por Dr. -Ing. Christian Mosch
Referent Industrie 4.0
VDMA Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V.
Não há um plano mestre para a aplicação da Indústria 4.0. Indústria 4.0 é uma filosofia de
rede, seus recursos na fábrica. Como recursos temos sensores, componentes, ferramentas,
planta fabril, etc. Também o produto e seus componentes devem estar conectados com
recursos. A ideia é: todos os dados sobre produtos produzidos existem. Mas, existem de
modo distribuídos. Até hoje, o caminho foi centralizar os dados usando sistemas de
gerenciamento de dados. A ideia da Indústria 4.0 é manter os dados descentralizados, mas
conectados em uma rede de conhecimento. Efeitos sinérgicos devem ser usados. E cada
companhia tem sua própria estrutura e seus próprios recursos, produtos e dados. Portanto,
não há um plano geral, cada companhia terá que fazer sua lição de casa.
Sim, o tema da colaboração humano-robótica é um grande tema, que será enfrentado num
futuro próximo. Esse é um tema que hoje é real no contexto da Indústria 4.0, mas essa
tecnologia deverá também ir para a fábrica, mesmo sem a Indústria 4.0. Do ponto de vista
técnico a colaboração humano-robótica é possível hoje, mas não é concretizada no chão de
fábrica por questões legais e de confiabilidade. O elevado grau de sensores e atuadores faz
com que essa colaboração seja possível tecnicamente, portanto cercas de segurança não
são necessárias, mas essa é uma grande questão para o sistema legal e confiabilidade em
caso de acidente.
decisão levando em consideração fatores humanos em detrimento e fatores
racionais?
No caso de implementar decisões lógicas, robôs serão capazes de decidir por dados
racionais. Por causa de questões legais e confiabilidade, decisões baseadas em hipóteses
não serão permitidas. Imagine se um acidente acontece baseado em uma decisão que não
seja possível de ser rastreada, porque não há dados racionais! No sistema produtivo, cada
passo da Produção e da criação do produto deve estar documentada.
70
Baseado nas normas existentes fora da tecnologia da informação, a segurança e Big Data
não é um dos maiores desafios. Por exemplo, OPC UA como norma de comunicação já
implantou um elevado grau de segurança. Além disso, a Indústria 4.0 não irá acontecer em
um sistema aberto usando a internet para se conectar entre empresas. A Indústria 4.0 pode
ser implementada em sua companhia e estar segura em sua própria rede protegida por um
firewall. Imagine empresas grandes como Siemens ou GE: elas têm muitas fábricas ao redor
do mundo que podem ser conectadas sem estarem em sistemas aberto para qualquer um.
Você pode nos dar alguns exemplos de como o Big Data irá afetar a manufatura?
Big Data é um tópico externo à TI. Talvez o Google esteja falando em Big Data. Bilhões de
pessoas usando Google Maps, Google Mail; Google Calendar, etc, ao mesmo tempo no
mundo todo. ISTO é Big Data. Indústria 4.0 não é Big Data. Indústria 4.0 é para ligar e
conectar todos os dados existentes das companhias de manufatura. Portanto, o efeito não é
DO Big Data PARA a manufatura. O efeito é DA manufatura PARA o gerenciamento de um
maior volume de dados. Tecnologia da Informação e Tecnologias para o Big Data são
somente ferramentas para a Indústria 4.0.
Quais melhorias são esperadas ou previstas para a total integração do ambiente
industrial?
Especialmente
considerando
o
desenvolvimento
tecnológico
da
infraestrutura atual.
O conhecimento das normas existentes para manufatura, automação e TI. Vincular essas
normas aos requisitos da Indústria 4.0.
Os primeiros resultados são o Modelo de Referência de Arquitetura Indústria 4.0 (RAMI 4.0 Reference Archtiecture Modell Industrie 4.0) e o Componente Indústria 4.0 (que é uma
especialização do Cyber Physical System). Os próximos passos são o desenvolvimento de
normas para a semântica que atendam a todas as companhias de manufatura. Somente
com a semântica padronizada, os dados poderão ser interpretados por todas as
companhias. Imagine que há diversas empresas que produzem robôs: ABB, KuKa,
Kawasaki, etc. Agora imagine que você é uma companhia que deseja produzir sapatos e na
sua fábrica existe um robô ABB, outro KuKa e outro Kawasaki. Os sapatos devem ser
produzidos com robôs das três marcas ao mesmo tempo, e os robôs devem se comunicar,
eles devem trocar dados, ao mesmo tempo em que você quer monitorar as condições de
trabalho. Você precisa da semântica para interpretar dados da ABB, KuKa e Kawasaki. Este
é o maior desafio nesse momento.
71
atual e futura para o desempenho esperado e consiga disparar ações para seus
A padronização da semântica tem que ser implementada no lado cibernético dos CPS. O
desenvolvimento está acontecendo.
As máquinas desempenharão a capacidade necessárias para atingir o alto nível de
Sim.
Sim. O treinamento de trabalhadores na fábrica é um tópico importante. Temporariamente é
um tópico que envolve política na Alemanha (pelo sistema educacional).
A qualificação dos funcionários será o possibilitador da Indústria 4.0. Por ora, ninguém na
Alemanha está pensando, que um trabalhador não queira ser treinado. A Indústria 4.0 é uma
chance para o trabalhador obter maior qualificação e diminuir o estresse no trabalho. Mas,
mesmo assim, o sistema educacional dos países (que é um tópico político) deve ser atrativo
para as companhias.
Questionnaire answered by Dr. -Ing. Christian Mosch
Referent Industrie 4.0
VDMA Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V.
How will be applied the Industry 4.0 in a plant part newly automated and part with
There does not exist a master plan for applying industrie 4.0. Industrie 4.0 is a phylosophy of
networking your ressources in the factory. Ressources means sensors, components, tools,
machines, factory, plant etc. Also the product and workpiece should be networked with
ressources. The idea is: all data about producing products do exist. But they exist in a
distributed way. Till now, the way was to centralize all data by using data management
systems. The idea of industrie 4.0 is to keep the data decentralized, but connect them to a
knowledge-network. Synergy-effects should be used. And every company has its own
structure with its own ressources, products and the data. So no maste plan can be offered,
every company has to do there homework.
72
Yes, the topic of human-robot-collaboration is a big topic, which will be present in the near
future. This topic is NOW an actual topic in context of indutrie 4.0, but this technology would
also come to the factory, if industrie 4.0 would not exist. From a technicla point-of view,
human-robot-collaboration is possible now, but is not realized in the factory because of law
and liability aspects. the high degree fo sensors and actors makes it technically possible, that
safety fences are not necessary. But this is a big challenge for justice an liability in case of
accidence.
In case of implementing decision logics, robots will be able to decide by rational data.
Because of law and liability, decisions based of hypotethes will not be allowed. Imagine, an
accident happens based on a decision, which you can not trace back because no rational
data does exist! Within the production, every step within the production and product creation
process has to be documented.
use of Big Data in industry?
Based on existing standards out of IT-technology, security and big data are not the biggest
challenges. For example OPC UA as a communication standard has already implemented a
high degree of security technilogies. Further more, industrie 4.0 mus not be realized in an
open way ba using interner an connect across all companies. You can also implement
industrie 4.0 just in your own company and secury your network by firewall. Imagine bis
companies like Siemens or GE: They have lots of factory around the world which could be
networked without being open to everyone else.
manufacturing?
Big data is a topic our of the IT. Maybe google is talking about big data. Billinions of people
are unsing google maps, google mail, google calnedar etc at the same time world wide. THIS
is big data. Industrie 4.0 is not big data. Industrie 4.0 is to link and connect all existing data in
manufacturing companies. So the effect is not FROM big data TO manufacturing. The affect
is FROM manufacturing TO the handling of a higher amount of data. IT an big data
technologies are just tools for industrie 4.0.
73
Considering the current technological infrastructure that have some shortcomings for
the effective implementation of pervasive computing; which improvements are
expected or envisioned for their full integration into the industrial environment?
Detecting of existing standards for manufacturing, automation and IT. Link these standards
to the requriments of industrie 4.0 .
First results are the reference archtiecture modell industrie 4.0 (RAMI 4.0) and the industrie
4.0-component (whisch is a specialization of a cyber physical system). Next steps is the
developement of a standardized semantic across all manufacturing companies. Only by
standardized semantics, data can be interpreteted by all complanies. Imagine there exisxt
severeal companies which product robots: ABB, kuka, Kawasaki, etc. Now imagine, you are
a company, who wants to produce shoes and you have in your factory one ABB-robot, one
kuka-robot and one kawasaki-robot. These shoes have to be manufactured by the ABBrobot, a kuka-robot and a kawasaki-robot at the same time. And you want, that these robot
comunicate which each oher - they have to exchange data, yu want to make condition
monitoring etc. You need the same semantic to interpret the data von ABB, kuka and
mitsubishi. THIS is the biggest challenge for NOW.
The standardized semantics has to be implemented on the cyber-side of the cyber physical
system. This development is in progress.
flexibility envisioned by Industry 4.0?
Yes.
Will be the professional training a major challenge to the reality of the future
industry?
Yes, training of workers in the factory is big topic. Temporary, it is also a topic in politics in
germany (education system).
Qualification of workers will be the enabler for insutrie 4.0. By now, no one in germany is
thinking, that a worker does not want to be trained. Industry 4.0 is a chance for the worker, to
74
get a higher qualification and to minimize the stress at job.But nevertheless, education
system in the countrys (political topic) have to be attractive for companys.
75
Questionário respondido por Prof. Dr. -Ing. Günther Schuh
Laboratory for Machine Tools and Production Engineering (WZL) of RWTH Aachen
University
Muitas companhias de manufatura têm vários conjuntos de máquinas que não são
totalmente automatizadas. No entanto, não são somente as companhias totalmente
automatizadas que se beneficiarão do alcance da Indústria 4.0.
Por exemplo, em uma fábrica que já está automatizada em grande extensão, a Indústria 4.0
pode ser aplicada no uso de diferentes sensores para otimizar o planejamento da produção
reduzindo o tempo de processo e provendo informação em tempo real sobre o processo
produtivo.
Em fábricas que ainda são principalmente operadas de modo manual, a Indústria 4.0 pode
melhorar as instruções de montagem e qualidade. Por exemplo, o uso de monitores
mostrando a instrução de montagem e não papéis. O uso de tecnologias inovadoras como:
escolher por voz, escolher por luz e uso de óculos de realidade aumentada pode melhorar o
processo de montagem. Tecnologias da Indústria 4.0 podem ser também aplicadas na área
de logística, como por exemplo no gerenciamento de armazéns e comissionamentos.
Nossa experiência mostra que, de modo geral, grandes companhias usam a marca
“Indústria 4.0”. Entretanto, pequenas companhias começam a explorar as oportunidades e
se beneficiam do apoio financeiro do governo alemão. Soluções de gerenciamento de
processos podem ser muito interessantes para começar com pequenas e médias empresas.
A interação humano-robótica será uma aplicação do futuro da Indústria 4.0. Sistemas de
sensores robóticos se tornarão mais e mais precisos e robustos. Esse caminho irá
possibilitar a colaboração entre homens e robôs no futuro. Empregados humanos serão
capazes de focar mais e mais no que fazem melhor – desenvolvendo soluções criativas –
enquanto que robôs irão fazer todo o trabalho repetitivo e pesado. A interação humanorobótica também será facilitada pela melhor visualização que nós já podemos ver em
aplicativos para smartphones no nosso dia-a-dia.
decisão levando em consideração fatores humanos em detrimento e fatores
racionais?
76
O progresso da inteligência artificial (AI) é impressionante e nós veremos muitas soluções
em um futuro próximo onde máquinas poderão imitar o comportamento humano. Entretanto,
máquinas que tenham autoconhecimento e decisões conscientes ainda são do campo da
ficção científica. Portanto, mesmo que robôs usem mais dados racionais, ainda serão
utilizados em algoritmos programados e baseados somente em dados disponíveis.
Entretanto, sensores para obter esses dados devem existir. Desenvolvimentos atuais
mostram que a quantidade de dados obtida pelo monitoramento de processo é enorme. Em
breve, algoritmos serão capazes de comparar a situação atual do sistema com todas as
situações passadas e analisar e decidir qual o próximo passo ou o melhor ajuste a ser feito.
Máquinas irão substituir homens?
Essa questão não pode ser respondida de maneira geral. Em algumas indústrias e
processos, máquinas irão substituir homens. Por exemplo, em áreas onde as condições de
trabalho são sobretudo danosas ou perigosas. Também em processo que podem ser
melhorados por máquinas devido a maior qualidade e precisão do trabalho, ou maior
velocidade de trabalho. Máquinas irão definitivamente mudar a produção no futuro, porém
mais na mudança no tipo de trabalho feito por humanos. Por exemplo, no futuro a produção
irá necessitar de mais engenheiros com conhecimento específicos em programação e TI.
Entretanto, algumas indústrias irão funcionar com homens na produção, mesmo porque
alguns processos não poderão ser automatizados, mesmo no futuro.
Como o “Big Data” irá lidar com o problema da privacidade? A falta de segurança do
Claro. Falhas de segurança são uma questão importante. Para a Indústria 4.0 ser um
sucesso, esses desafios devem ser vencidos. De modo geral, veremos a criptografia ser um
padrão e estar implementado em todos os sistemas, portanto o usuário não irá nem notar,
mas os dados estarão seguros. Cada vez mais companhias irão usar o processo de cocriação no futuro onde serão necessários dados de outras companhias. Novos modelos de
negócios ou novos processos de desenvolvimento serão criados no futuro, usando uma
abordagem de compartilhamento.
Big Data irá afetar o desenvolvimento de produtos, e.g. com o desenvolvimento de produtos
em tempo real por todo o mundo. Um bom exemplo é a Microsoft, que desenvolveu o novo
Windows em um esquema 24/7 por todo o mundo em diferentes zonas de fuso horário.
77
Big Data na Produção irá permitir a otimização em tempo real do processo produtivo. E
também irá nos dar novas impressões para padrões nos dados de produção que por ora
perdemos.
Quais indústrias serão mais afetadas pelo Big Data?
O Big Data irá influenciar qualquer indústria. Nenhum diretor-presidente deve subestimar as
mudanças que o Big Data irá promover em seu modelo de negócios. Muitas empresas já
fizeram e se modificaram. É como a invenção da Internet, não há escolha, mas sim adaptar
a novas soluções de TI.
atual e futura para o desempenho esperado e conseguir dispara ações para seus
Na área de manutenção podemos esperar uma melhoria significativa pela previsão muito
mais apurada da manufatura preditiva baseada na informação do CPS. A palavra de orem
aqui é a manufatura preditiva que já é uma realidade para algumas indústrias.
As máquinas desempenharão a capacidade necessárias para atingir o alto nível de
A mais recente máquina flexível é a impressora 3D. Toda tecnologia de manufatura aditiva
irá melhorar de forma consistente no futuro e irá assumir novas e novas tarefas na
produção. Entretanto, muito provavelmente não irá alcançar o desempenho de máquinas
altamente especializadas, portanto o dilema entre flexibilidade e desempenho não será
resolvido em um futuro próximo.
Como mencionado, a educação é um possibilitador para as tecnologias da Indústria 4.0.
Hoje, o número engenheiro de serviços, especialista e especialistas em TI é relativamente
baixo. Adicionalmente, todo o pessoal de chão de fábrica deve ser capacitado em novas
tecnologias o que deve ser um desafio para as gerações anteriores. Na Alemanha, não há
alternativa, a não ser incluir pessoas com elevada qualificação e facilitar a transição para o
novo ambiente de trabalho.
78
A maioria dos empregados terão uma motivação intrínseca para fazer treinamentos
adicionais desde que percebam que a Indústria 4.0 faz seu trabalho mais fácil, portanto eles
poderão se concentrar em aspectos mais importantes do trabalho.
Questionnaire answered by Prof. Dr. -Ing. Günther Schuh
Laboratory for Machine Tools and Production Engineering (WZL) of RWTH Aachen
University
How will be applied the Industrie 4.0 in a plant part newly automated and part with
Most manufacturing companies have a diverse set of machines which are not at all
completely automated. However, not only fully automated manufacturing companies can
benefit from Industrie 4.0 achievements.
For example, in a plant which is already automated to a great extent, Industrie 4.0 can be
applied by the use of different sensors to optimize the production scheduling, reducing the
process time and provide real time information about the production process.
In plants which are still mainly manually operated, Industrie 4.0 can improve the assembly
instructions and quality. E.g. the use of monitors showing the instruction instead of paper
instructions. The use of innovative technologies, e.g. Pick by voice, Pick by light or the use of
augmented reality glasses will improve the assembly process. Industrie 4.0 technologies will
also be applied in the area of logistics, e.g. warehouse management and commission
process.
Our experiences show that mainly big companies set the trend of Industrie 4.0. However,
smaller companies start to explore the opportunities and are in favor of a vast amount of
financial support from the German government. Process management solutions may be
interesting solutions to start with for SMEs.
Human machine interaction will be a future application for Industrie 4.0. Sensor systems of
robotics become more and more precise and robust. This trend enables human machine
collaboration in the future. Human employees will be able to focus more on what they do best
- creative solution development - while roboters will do all repetitive and heavy work. Humanmachine-interaction will also be facilitated by better visualizations which we already see on
smartphone apps in everyday life.
79
Progress in artificial intelligence (AI) is astonishing and we will see many solutions in the
near future where machines are able to imitate human behavior. However, machines
becoming self-aware and making consicious decisions is still science-fiction. So whenever
robots seem to take more than rational data into account, it still has to be programmed into
the algorithms and can only be based on available data. Therefore, sensor for gathereing
these data must be in place. Current developments show that the amount of data gathered
by monitoring processes is huge. Soon, algorithms will be capable to compare the current
situation of the system to all situations in the past and to analyze and decide what is the next
step or the best adjustment.
Will the machines replace humans?
This question can not be answered in general. In some industries and processes, machines
may replace humans. E.g in areas, where working conditions are overall bad or highly
dangerous. Also some processes can be improved by machines due to higher quality,
precision of work or higher working speed. Machines will definitely change the production in
the future, but more in changing the job description of humans. E.g. future production
requires more engineers with a specific knowledge in programming and IT.
However, some industries will still run with humans in production, since some processes can
not be automized, even in the nearer future.
use of Big Data in Industrie?
Of course, lack of data security is a big issue. For Industrie 4.0 to be a success, these
challenges have to be overcome. Most likely, we will see cryptography become standard and
fully implemented in all systems so that the user will not even notice it but data will be safe.
Even more companies than today will use a co-creation process in the future where it is
necessary to share data with other companies. New business models or new development
processes will be seen in the future, using a shared approach.
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manufacturing?
Big Data will affect the development of products, e.g. worldwide realtime development of
products. A good example is Microsoft, developing the new windows 24/7 all over the world
in different time zones.
Big data in production will enable realtime optimization of production processes. It will also
give us new insights for patterns in production data which we might have missed so far.
Which industries the Big Data will affected most?
Big data will influence any industry. No CEO should underestimate the changes Big Data will
have on their business model. Too many industries have done so already and were replaced.
It’s more like the invention of the internet, that you have no choice, but to adapt to new ITsolutions.
In the area of maintenance we can expect a significant improvement by predicting the correct
maintenance cycle based on CPS information. The main keyword here is predictive
maintenance which has already become reality for some industries.
flexibility envisioned by Industrie 4.0?
The ultimate flexible machine is the 3D printer. All generative manufacturing technologies will
improve consistently in the future and will take over more and more production steps.
However, most likely they will not achieve the performance of highly specialized machines,
so the dilemma between flexibility and performance will not be fully resolved in the near
future.
Will be the professional training a major challenge to the reality of the future
Industrie?
As mentioned above, education is an enabler for Industrie 4.0 technologies. Today, the
number of CES engineers, experts and IT specialists is relatively low. Additionally, all
shopfloor personell must be trained in the new technologies which might be a challenge
especially for the older generations. In Germany, we have no other chance than including
these highly qualified employees and facilitate their transition into the new working
environment.
81
Most employees will have the intrinsic motivation of conducting additional trainings once they
realize that Industrie 4.0 makes their work easier so they can actually concentrate on the
important aspects of their work.

Indústria 4.0: Visões de Futuro

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