UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA NICOLLAS LUIZ SCHWEITZER DE SOUZA
GANHOS DE PRODUTIVIDADE COM A ADOÇÃO DAS PRÁTICAS DA INDÚSTRIA 4.0
Palhoça 2019
NICOLLAS LUIZ SCHWEITZER DE SOUZA
GANHOS DE PRODUTIVIDADE COM A ADOÇÃO DAS PRÁTICAS DA INDÚSTRIA 4.0
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Engenharia de Produção da Universidade do Sul de Santa Catarina como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Engenharia de Produção.
Orientador: Prof. Dr. José Roberto de Barros Filho
Palhoça 2019
Dedico este trabalho a mim, que independente de todas as circunstâncias, nunca pensei em desistir.
“Não tem nada de errado em amar quem você é, pois Deus nos fez perfeitos. Então erga a cabeça, você ainda vai longe, escute quando eu digo, eu sou lindo do meu jeito, pois Deus não erra e estou no caminho certo, eu nasci assim. Não importa se você é gay, heterossexual, bissexual, lésbica, transexual, negro, branco, amarelo, latino, oriental. Não se esconda em arrependimento, apenas ame-se e você estará feito. Eu estou no caminho certo, eu nasci assim.” (Lady Gaga, 2011).
RESUMO
Neste trabalho são abordados os potenciais ganhos da Indústria 4.0, suas ferramentas que constituem sistemas de interligação de máquinas da cadeia produtiva à rede (IoT), permitindo o controle da produção a distância. Gerando uma grande quantidade de dados (BIG DATA), que precisam ser geridos e interpretados para viabilizar a melhor visualização e programação dos processos produtivos. Por meio de uma consulta bibliográfica são observados os resultados de empresas que têm seus processos produtivos nos moldes da Indústria 4.0. Com os processos cada vez mais automatizados, almeja-se a otimização da produção e redução de custos, assim como o aumento da efetividade, diminuindo o tempo de fabricação. Um dos grandes benefícios da Indústria 4.0 é o aumento da capacidade produtiva, diminuição de defeitos, dado o alto grau de automatização, e a flexibilização da linha de produção, permitindo que se produza com grande variabilidade em pequenas quantidades com mesmos lucros da produção em massa. Mais para isso é necessário conhecer mais a fundo os ganhos de produtividade e onde ocorrem.
ABSTRACT
In this work the potential gains of Industry 4.0, its tools that constitute systems of interconnection of machines of a productive chain to a network (IoT), allowing the remote control of production. Generating an immense amount of data (BIG DATA), which needs to be managed and interpreted to enable the best visualization and planning production processes. By bibliographic research, the results of companies that have their production processes in accordance with Industry 4.0 are observed. With increasingly automated processes, the aim is to optimize production and reduce costs, as well as increase effectiveness, reducing manufacturing time. One of the great benefits of Industry 4.0 is the increase of the productive capacity, reduction of defects, given the high degree of automation, and the flexibility of the production line, allowing it to be produced with great variability in small quantities with the same profits of mass production. More to this is necessary to know more deeply the productivity gains and where they occur.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 – Ano médio em que mudanças são esperadas...15
Figura 2 – Revolução industrial em 4 tempos...19
Figura 3 – 3 C´s do CPS...22
Figura 4 – Estrutura de uma fábrica inteligente...24
Figura 5 – Os 9 pilares tecnológicos da indústria 4.0...27
Figura 6 – Conectividade através da internet das coisas...28
Figura 7 – Pesquisa...36
Figura 8 – Produção e retrabalho na linha 2...38
Figura 9 – Percentual de produção e retrabalho na linha 2...39
Figura 10 – Média de produção por operador na linha 2...40
Figura 11 – Operações de montagem na linha automatizada...41
Figura 12 – Produção e retrabalho na linha automatizada...42
Figura 13 – Percentual de produção e retrabalho na linha automatizada...43
Figura 14 – Média da produção por operador na linha automatizada...43
Figura 15 – Custo de prototipagem em ABS vs convencional...48
Figura 16 – Tempo de prototipagem em ABS vs convencional...48
Figura 17 – Tempo Identificação de tecnologias digitais importantes para a competitividade.... da indústria...49
Figura 18 – Barreiras internas que dificultam a adoção de tecnologias digitais ...50
Figura 19 – Barreiras externas que dificultam a adoção de tecnologias digitais...51
LISTA DE TABELAS
Quadro 1 – Definições dos principais conceitos e termos da Indústria 4.0...21
Quadro 2 – Instituições e centros de pesquisa da Alemanha sobre indústria 4.0...32
Quadro 3 – Relações de empresas alemãs com a indústria 4.0...33
SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO... 12 1.1 PROBLEMA DE PESQUISA ... 13 1.2 OBJETIVO ... 14 1.2.1 Objetivo Geral ... 14 1.2.2 Objetivo Específico ... 14 1.3 JUSTIFICATIVA ... 14 1.4 LIMITAÇÃO DA PESQUISA ... 18 1.5 ESTRUTURA DO TRABALHO ... 19 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ... 18 2.1 AS FASES DA INDÚSTRIALIZAÇÃO ... 18 2.2 INDÚSTRIA 4.0 ... 19 2.2.1 Conceituação da Indústria 4.0... 19
2.2.2 Sistemas Físico-Cibernéticos (CPS – Cyber-Physical Systems) ... 22
2.2.3 Fábricas inteligentes (Smart Factory) ... 23
2.2.4 Pilares da Indústria 4.0 ... 25 2.2.5 Big data... 27 2.2.6 Internet of Things ... 27 2.2.7 Segurança ... 28 2.2.8 Robôs autônomos ... 29 2.2.9 Simulação ... 29
2.2.10 Integração vertical e horizontal ... 30
2.2.11 Nuvem ... 30
2.2.12 Manufatura aditiva ... 30
2.2.13 Realidade aumentada ... 31
2.3 PRINCIPAIS EXEMPLOS E APLICAÇÕES DA INDÚSTRIA 4.0 ... 31
2.4 IMPACTOS, DESAFIOS E BENEFÍCIOS DA INDÚSTRIA 4.0 ... 33
3 PROCEDIMENTO METODOLÓGICO ... 36
4 RESULTADOS ... 38
4.1 ANÁLISE PESQUISA BIBLIOGRÁFICA UM CASO NACIONAL ... 38
4.2 ANÁLISE PESQUISA BIBLIOGRÁFICA INTERNACIONAL ... 45
4.3 ANÁLISE PESQUISA BIBLIOGRÁFICA NACIONAL ... 49
4.4 PERCEPÇÕES SOBRE GANHO DE PRODUTIVIDADE COM A INDÚSTRIA 4.0 . 52 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 55
5.1 TRABALHOS FUTUROS ... 57
1 INTRODUÇÃO
A primeira revolução industrial se deu com o início das instalações mecânicas de produção, originando em meados do século XVIII, criou grau de maturidade no século XIX. Como início na década de 1870, a eletricidade e as ideias de Taylor aplicadas na estrutura do trabalho, se deu a segunda revolução industrial (SCHWAB, 2016).
A terceira revolução industrial ou revolução digital começou na década de 1970, em decorrência dos avanços da eletrônica e as tecnologias da informação, que transformaram ainda mais a automatização de processos e meios produtivos (SCHWAB, 2016).
A consolidação de ferramentas de tecnologia da informação originou-se a quarta revolução industrial, por meios, de uso de simulações que integram modelo virtual, com físicos, utilização de computação em nuvem, evoluções dos sensores (SCHWAB, 2016).
Atualmente, a indústria tradicional está sendo desafiada por todo o mundo, devido ao crescimento e avanços tecnológicos digitais, que alinham a integração de componentes inteligentes, tornando a base da chamada indústria 4.0, sendo possível por adotar de forma generalizada, tecnologias de informação e comunicação por empresas de manufatura (RESEARCH, 2015).
Segundo o relatório do BCG Perspectives (2015), o conceito de Indústria 4.0 é caracterizada pela comunicação e controle de produção, a partir de sensores e equipamentos conectados em rede e da união do mundo real com o virtual.
Os que apoiam a ideia dessa quarta revolução ou indústria 4.0, esperam que ela forneça o desenvolvimento fundamental nos processos industriais, na engenharia, na utilização das matérias e na cadeia de abastecimento e no ciclo de vida.
O homem e a máquina precisam de novas tecnologias, que possam ser utilizadas, para que os integrem onde o homem acabe deixando de executar atividades práticas, para começar a pensar em planejamento da produção e as máquinas comecem a utilizar dados gerados pela própria planta (machine to machine), para se tornar resiliente a problemas e falta de matéria prima, entre diversas paradas que hoje necessitam de intervenção humana.
Com o uso da internet das coisas, big data (volume de dados) e a virtualização, tornam os equipamentos mais inteligentes, que automaticamente são alimentados pelo sistema de controle administrativo e inteligência de negócio, se modelando perante o que o cliente necessita e junto a isso tornando uma produção mais enxuta.
As soluções que a indústria 4.0 traz de acordo com Kirner e Siscoutto (2007), é que irá se desenvolver a eficiência com a diminuição dos custos, em toda a cadeia de valor da empresa, por realizar isso, esse processo de sistematização, faz com que seja necessário o envolvimento principalmente da engenharia de produtos e automação da linha de produção. Esse processo cobre desde conexões entre materiais operacionais e máquinas sobre a forma de sistemas ciber físicos, soluções de tecnologia de sensores para a troca de dados controlados em tempo real ao longo da cadeia de valor.
Desenvolver o ambiente de fabricação, a fim de ter maior visibilidade e melhorar o controle dos processos de produção, torna-se fundamental. Os avanços na tecnologia de sensores e comunicação acabam favorecendo as bases para conectar a instalação física, ao mundo cibernético provenientes de aplicativos de internet e software (SCHWAB, 2016).
Num futuro muito próximo, essas tecnologias tornaram presentes em todas as áreas da economia, gerando diversas transformações econômicas e sociais. Cada vez mais, equipamentos estarão habilitados a se comunicar com outros e coletar dados de ambientes e usuários (equipamentos domésticos, automotivos, equipamentos telefônicos), associados em tecnologias de big data, computação em nuvem e novas tecnologias de tratamento de dados, possibilitando então, um desenvolvimento de novas alternativas de modelos de negócios, que poderá modificar a maneira de contato das empresas com fornecedores e clientes (RESEARCH, 2015).
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA
A Indústria 4.0 ainda é um conceito ainda não é conhecido pelas empresas, tornando pouco conhecido no meio, por ser um tema novo, como afirmam Hermann, Pentek e Otto (2016), que discutem que a falta de um entendimento sistêmico sobre a Indústria 4.0 gera uma má abordagem e aplicação do conceito no meio acadêmico ou empresarial. Este tema está sendo um dos tópicos mais discutidos no ramo da manufatura, pois se entende que é uma tendência forte na indústria, a qual servirá de ponte para a virtualização de objetos físicos e serviços na indústria
Todas as áreas da indústria 4.0, com foco a engenharia de produção, necessita estar atualizada e compreendida sobre o tema, visto que surgirá novas necessidades que precisaram ser atendidas.
Neste trabalho será desenvolvida uma revisão bibliográfica para identificar os impactos da indústria 4.0 nas organizações, visto que é um tema recente e tem gerado um grande interesse nos setores econômicos e acadêmicos, refletido no aumento de publicações relacionados a temática.
Com estas abordagens citadas e um panorama de algumas empresas, podemos ter uma noção de benefício e malefícios, além de poder visualizar como as empresas reagem frente a esta nova mudança que está ocorrendo. Sintetiza-se o problema em uma pergunta sendo: Como obter ganhos de produtividade com a adoção das práticas da Indústria 4.0? Visto que, uma necessidade para uma, provavelmente, não será, para outra. Por fim, vindo a contribuir no sentido de tornar claros os impactos que a Indústria 4.0 proporciona nesta nova fase, de maneira mais clara e objetiva de modo a facilitar e disseminar o seu entendimento.
1.2 OBJETIVO
1.2.1 Objetivo Geral
Identificar os potenciais ganhos de produtividade para a indústria, com a implantação dos conceitos da indústria 4.0.
1.2.2 Objetivo Específico
a) Conceituar a Indústria 4.0 através de cases;
b) Quais técnicas e elementos da Indústria 4.0, que interferem na produtividade; c) Como aumentar a produtividade com a Indústria 4.0;
d) Qual o potencial de ganho da Indústria 4.0.
1.3 JUSTIFICATIVA
Devido as grandes transformações que estão ocorrendo recentemente pelo mundo no segmento industrial, organizações estão em busca de alternativas para solucionarem seus desempenhos industriais e financeiros. A denominada quarta revolução industrial é uma realidade, que pode ser aproveitada para desenvolvimento e melhorias, onde empresas, governos e universidades se empenham e colaboram para a superação desses desafios de
desenvolvimento tecnológico. Algumas tecnologias aplicadas à indústria 4.0 ainda se mostram em um tempo muito próximo, como podemos ver na figura 1.
Figura 1 – Ano médio em que mudanças são esperadas.
Fonte – Adaptada pelo autor de RESEARCH (2015).
Até o ano de 2023 são previstas mudanças tecnológicas que iram interferir na sociedade, como a utilização de big data, para decisões analítica e a internet das coisas, mudanças estas fomentadas pela indústria 4.0.
Observa-se que essas tecnologias atualmente já existem, contudo elas ainda estão em processo de amadurecimento tecnológico e melhoria para a utilização. As principais tecnologias abordadas ainda estão em um futuro, sendo necessário uma grande exploração bibliográfica recente com intuito de analisar o cenário vivenciado pela quarta geração industrial, para também compreender quais os desafios para que essa transformação se concretize. Sendo assim, este trabalho é proposto para que o autor e leitores entendam qual é o conceito da quarta geração industrial.
Dada a importância da temática, necessita-se de um entendimento melhor sobre o que está sendo estudado e publicado sobre a Indústria 4.0 pois a maioria das organizações não está preparada para as mudanças advindas pela 4ª Revolução Industrial. Uma forma de emergir no
assunto é através do conhecimento dos impactos e benefícios proporcionados as organizações que implementam a Indústria 4.0.
Ao discutir como as empresas devem abordar as oportunidades oferecidas pela Indústria 4.0, torna-se óbvio que algumas delas ainda estão aguardando vantagens mais claras ao se juntar ao novo paradigma. Por outro lado, os exemplos de empresas que estão se modernizando continuam crescendo. Essa diferença de atitude pode ser crítica para o sucesso, no médio em longo prazo, de empresas que não estão acompanhando a tendência (MARQUES et al., 2017).
Várias consultorias têm estimado as consequências que o crescimento da digitalização da economia poderá ter sobre a competitividade do país. De acordo com Accenture Strategy (2015), estima-se que a implementação das tecnologias associadas à Internet das Coisas nas mais variadas áreas da economia deverá impactar o Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro em torno de US$ 39 bilhões até 2030. O lucro pode atingir US$ 210 bilhões, se o país elaborar condições para agilizar a absorção das tecnologias relacionadas, o que depende de avanços no ambiente de negócios, na infraestrutura, programas de difusão tecnológica e aprimoramento regulatório.
Segundo Mckinsey Global Institute (2015), estima-se que, até 2025, os processos relacionados à Indústria 4.0 poderão aumentar a eficiência do trabalho entre 10% e 25%, diminuir as despesas de manutenção de equipamentos entre 10% e 40%, reduzir o consumo de energia entre 10% e 20%.
Essa nova revolução industrial não resultará apenas nos ganhos de produtividade, mas também envolverá a redução dos prazos de lançamento de novos produtos no mercado, a maior flexibilidade das linhas de fabricação, com aumento da produtividade e da eficiência na utilização de recursos e, até mesmo, a capacidade das empresas de se incorporarem em cadeias globais de valor (GOMES et al., 2016).
Uma Revisão Sistemática de Literatura, como afirma Sampaio (2007), é um meio de pesquisa o qual permite integrar conhecimentos realizados separadamente sobre um determinado assunto e permite, no caso deste trabalho, que se tenha uma visão ampla sobre quais são esses impactos para que as empresas possam entender melhor e como devem se preparar para as transformações necessárias. A partir deste contexto, este trabalho tem como objetivo identificar quais são os impactos da Indústria 4.0 nas organizações através de uma
Revisão Sistemática de Literatura, onde os resultados serão apresentados e discutidos de modo que os impactos proporcionados pela Indústria 4.0 estejam evidentes.
1.4 LIMITAÇÃO DA PESQUISA
O presente estudo se limita em conceituar o tema da Indústria 4.0 através de ganhos de produtividade baseado em fontes bibliográficas de experiências em práticas de outras empresas internacionais e nacionais, tornando claro para os indivíduos o tema em questão.
1.5 ESTRUTURA DO TRABALHO
O presente trabalho de conclusão de curso está estruturado em capítulos que são fragmentados da seguinte forma:
Capítulo 1 (um) – O capítulo é composto pelos seguintes itens: introdução e seu tema, definição do problema, objetivo geral e específico, justificativa, limitação do estudo e descrição detalhada da estrutura do trabalho.
Capítulo 2 (dois) – Neste capítulo é apresentada a fundamentação teórica composta dos seguintes temas: as fases da industrialização, indústria 4.0.
Capítulo 3 (três) – Serão apresentados neste capítulo, os procedimentos metodológicos, quanto à metodologia de pesquisa, classificação da pesquisa e técnicas de coleta de dados.
Capítulo 4 (quatro) – Neste capítulo será apresentado a análise de dados e os resultados obtidos durante o processo de análise bibliográfica nacional, internacional e demonstrado um caso nacional de implantação da indústria 4.0.
Capítulo 5 (cinco) – Neste capítulo serão apresentadas considerações baseadas na análise de resultados.
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
O presente capítulo caracteriza-se como um suporte teórico para o estudo e diagnóstico da indústria 4.0. Nas próximas subseções serão apresentados um levantamento bibliográfico e o contexto histórico relacionado aos conceitos estudados, a fim de que, possa ser observado que os dois temas iniciais estão relacionados entre si.
2.1 AS FASES DA INDÚSTRIALIZAÇÃO
A primeira fase da industrialização iniciou-se no século XVIII, com a mecanização das linhas de produção em série, a utilização de energia a vapor, a produção caseira foi sendo substituída gradativamente pelo ambiente fabril centralizando, elevando a capacidade produtiva. A partir de 1870, a adoção da eletricidade e divisão do trabalho deu início à segunda fase de industrialização, com a substituição do vapor por motores elétricos, sendo a indústria automobilística uma das pioneiras na utilização de linhas de produção em série, idealizada por Henry, para a produção do Ford Modelo T, nos Estados Unidos (SCHUH et al, 2014).
No início dos anos 70, deu-se o início da revolução digital, também nos Estados Unidos foi lançado o primeiro controlador lógico programável (PLC), o Modicon, permitido a programação digital de sistemas de automação. Com os avanços trazidos pela engenharia de sistemas de automação levando ao desenvolvimento de sistemas altamente flexíveis e eficientes, promovendo enormes ganhos no processo produtivo (KAGERMANN; WAHLSTER; HELBIG, 2013).
A quarta fase que está em pleno desenvolvimento se trata da aplicação de novas tecnologias, para apoiar os processos produtivos e é denominada Indústria 4.0. Na figura 2 podemos identificar as fases da industrialização até a atualidade.
Fonte: KAGERMANN; WAHLSTER; HELBIG (2013).
2.2 INDÚSTRIA 4.0
Neste capítulo e nas suas subjacências é fundamento o tema indústria 4.0 através de fontes bibliográficas.
2.2.1 Conceituação da Indústria 4.0
O termo Indústria 4.0 foi introduzido em 2011, pelo Instituto Fraunhofer-Gesellschaft e pelo Governo Federal Alemão como um termo coletivo que define o conjunto de tecnologias para fluxo de informações, automação e manufatura (CHUNG; KIM, 2016).
A iniciativa do Governo Alemão faz parte de um programa de estratégia de alta tecnologia para introduzir a ideia de indústria totalmente integrada (HOFMANN; RÜSCH, 2017).
De acordo, com Shorouf, Ordieres e Miragliotta (2014), o Ministério Federal de Educação e Pesquisa Alemão, define a Indústria 4.0 como o aumento na flexibilidade da cadeia de valor, em decorrência da aplicação de Sistemas Físicos Cibernéticos (Cyber Physical Systems), permite a auto adaptação de máquinas e plantas a mudanças, devido a novas necessidades. Os autores, afirmam que o foco está na capacidade dos sistemas da percepção de informações, com intuito de identificar descobertas, adaptar novas necessidades e reter conhecimento com a experiência. Além disso, Kagermann, Wahkster e Helbig (2013) apontam que os promotores da Industria 4.0 esperam atingir o objetivo de alcançar melhorias
significativas nos processos industriais que envolvem fabricação, engenharia, gestão da cadeia de suprimentos e ciclo de vida.
Hermann, Pentek e Otto (2015) definem Indústria 4.0 como um termo coletivo para tecnologias e conceitos da cadeia de valores da organização. Ainda de acordo com os autores, dentro das Fábricas Inteligentes, em inglês Smart Factories, estruturadas ao molde da Indústria 4.0, os Sistemas Físicos Cibernéticos monitoram os processos físicos, criam uma cópia virtual do mundo físico e tomam decisões descentralizadas. Outro aspecto levantado por Hermann, Pentek e Otto (2015), é que os Sistemas Físicos Cibernéticos são integrados com a Internet das Coisas (Internet of Things), com os humanos, e com a Internet dos Serviços, sendo que esta última oferece serviços, tanto de natureza interna, quanto externa, utilizados pelos stakeholders da cadeia de valor.
Drath e Horch (2014), afirmam que muitas empresas, organizações e universidades focam em aspectos distintos da Indústria 4.0. Alguns requisitos esperados para a implementar da Indústria 4.0, refletem a maioria dos aspectos trabalhados por essas entidades:
a) Proteção do investimento: O passo a passo para a introdução da Indústria 4.0 em empresas existentes deve ser viável;
b) Estabilidade: O funcionamento da Indústria 4.0 em empresas não deve ser comprometido, seja por perturbações ou por um colapso;
c) Privacidade de dados: A empresa necessita saber como proteger dados e serviços relacionados a produção;
d) Segurança Cibernética: O acesso não autorizado a sistemas de produção deve ser combatido, com intuito de prevenir danos econômicos.
De modo a implementar a Indústria 4.0, Kagermann, Wahkster e Helbig (2013) sugerem três características principais a serem consideradas:
a) Integração Horizontal: a organização deve, ao mesmo tempo, competir e colaborados com outras organizações relacionadas. Por meio desta cooperação, ambas corporações podem se fortalecer através da formação de um ecossistema eficiente de troca de informações, o qual poderá agregar valor aos seus modelos de negócios (Wang et al., 2016);
b) Integração Vertical: uma fábrica possui vários sistemas e departamentos, como controle e gerenciamento de produção, planejamento coorporativo e sistemas de sensores, sendo essencial a integração entre todos esses sistemas e departamentos
para permitir um sistema de manufatura flexível e reconfigurável por meio de um sistema auto-organizado que se adapta dinamicamente a diferentes tipos de produtos e processa um grande volume de informações (Wang et al., 2016); c) Engenharia de ponta a ponta: em um processo de criação de valor centrado no
produto, toda a cadeia de atividades envolvida, desde o processo de coletar e identificar requisitos do cliente até o processo de reciclagem do 19 produto, deve estar integrada por meio de um modelo de produto contínuo e coerente (Wang et al., 2016).
Kagermann, Wahkster e Helbig (2013), afirmam que a integração da Internet das Coisas, aliada ao processo de manufatura, é a porta de entrada para a 4ª Revolução Industrial. Conforme os mesmos autores, a fusão entre o mundo físico e virtual é outro importante componente da Indústria 4.0 e como faz notar Lee (2008) é possibilitada pela integração entre os processos físicos e computacionais, os Sistemas Físicos Cibernéticos. As fábricas que aplicam esses conceitos são chamadas de Fábricas Inteligentes e formam a base da Indústria 4.0 (HOFMANN; RÜSCH, 2017).
Tendo em vista que a Indústria 4.0 abrange uma diversidade de termos e conceitos, o quadro 1 apresenta uma compilação das definições dos principais termos que serão utilizados ao longo deste trabalho.
Quadro 1 – Definições dos principais conceitos e termos da Indústria 4.0.
2.2.2 Sistemas Físico-Cibernéticos (CPS – Cyber-Physical Systems)
O CPS aborda a integração de sistemas físicos com modelos computacionais. Esse esquema tem uma ampla área de aplicação, envolvendo controle de processo, energia, transporte, dispositivos médicos, militares, automação, estruturas inteligentes (LEE et al., 2015).
Atualmente, o conceito CPS ainda está em desenvolvimento. Na área de gestão de recursos, ele tem a capacidade de fornecer habilidades de autoconsciência e auto- manutenção. A implementação de análises preditivas como parte da estrutura CPS possibilita que os recursos acompanhem continuamente seu próprio desempenho e estado de saúde, além de prever possíveis falhas. Ao implementar esta análise preditiva junto com um sistema de suporte de decisão, os serviços adequados podem ser solicitados e as ações tomadas para maximizar o tempo de atividade, produtividade e eficiência dos sistemas industriais. O CPS, como ponto central para gerenciamento de dados em nível de frota, desempenha um papel essencial para alcançar os objetivos e possuem três critérios conforme podemos ver na figura 3 (LEE et al., 2015).
Figura 3 – 3 C´s do CPS.
2.2.3 Fábricas inteligentes (Smart Factory)
Lucke, Constantinescu e Westkämper (2008) definem Smart Factory (SF) como uma fábrica que identifica o contexto para auxiliar pessoas e máquinas na realização de suas tarefas.
Em uma SF, tudo está interligado (JACINTO, 2014). As máquinas de produção, os seres humanos, os produtos, as opções de transporte e as ferramentas de TI se comunicam entre si e são organizadas com o objetivo de melhorar a produção geral, não apenas dentro dos limites físicos da empresa, mas também além delas. Uma das principais características é a capacidade de descentralizar o controle e a decisão, pois facilita modificações no processo de produção contribuindo para atender a crescente demanda por personalização em massa (MARQUES et al., 2017)
Segundo Westkämper et al. (2005), após o desenvolvimento das fábricas digitais e virtuais, a próxima fase é a combinação do mundo físico e digital/virtual sobre a chamada SF. De acordo com Lucke, Constantinescu e Westkämper (2008) o conceito de SF possibilita a coleta, distribuição e acesso em tempo real de dados importantes de produção em qualquer instante e lugar. Os sistemas que funcionam em segundo plano executam suas tarefas baseadas em informações provenientes do mundo físico e virtual. A SF representa um ambiente de produção sensível ao contexto, em tempo real, capaz de lidar com turbulências na produção, utilizando informações descentralizadas e estruturas de comunicação, para um ótimo gerenciamento de processos de produção.
Conforme Lucke, Constantinescu e Westkämper (2008) espera-se que os componentes de detecção, como sensores dentro da instalação industrial, tornem-se "inteligentes" e cada vez mais autossuficientes, com habilidades de informática agregadas e consumo reduzido de energia.
Para entendermos o significado de uma fábrica inteligente é necessário compreendermos também, do que se trata o termo inteligente.
Atualmente temos contato diariamente com dispositivos inteligentes, como smartphones, alguns de nós viemos em casas conectadas, smart homes que são conectadas a smart grids, ou redes elétricas inteligentes.
O aditivo inteligente é usado para caracterizar um objeto que foi aprimorado, melhorado com recursos adicionais, que introduzem a comunicação multiplataforma e
aumentam suas habilidades computacionais. A inteligência desse dispositivo, pode ser revelada pela cooperação em uma rede de outros dispositivos inteligentes, que tem a capacidade de verificar as atualizações do estado do sistema e decidir se deve agir sobre elas ou não (RAJI, 1994). Pode-se também encontrar uma referência a objetos inteligentes, como itens que têm a capacidade de armazenar, relacionar dados e também oferecer acesso entre um homem e uma máquina (WAHLSTER, 2013).
As principais caraterísticas das fábricas inteligentes devem ser a transparência na informação, controle autônomo, bem como a fabricação sustentável (YOON al, 2012).
Ainda de acordo com Yoon et al, (2012), uma fábrica inovadora deve combinar tecnologia de computação ubíqua, como facilitador para resolver problemas no chão de fábrica, com componentes existentes, a estrutura da mesma, conforme ilustra a figura 4.
Figura 4 – Estrutura de uma fábrica inteligente.
Fonte – Adaptada pelo autor de YOON (2012).
A fábrica inteligente é um sistema em que a produção autônoma e sustentável ocorre ao reunir, trocar e usar informações de forma transparente, em qualquer lugar, com a
interação em rede entre homem, máquina, materiais e sistemas, com base na tecnologia onipresente e tecnologia de fabricação (WAHLSTER, 2013).
2.2.4 Pilares da Indústria 4.0
Hermann, Pentek e Otto (2015), definiram os princípios de design da Indústria 4.0 como: interoperabilidade, virtualização, descentralização, capacidade em tempo real, orientação a serviços e modularidade.
A interoperabilidade é um facilitador muito importante da Indústria 4.0, pois permite que os CPS (transportadores de peças, estação de montagem e produtos), indivíduos e fábricas inteligentes comuniquem-se entre si, por meio da Internet das Coisas e da Internet. Porém, para um sistema ser considerado inter operável, é fundamental que ele trabalhe com padrões abertos ou ontologias. No contexto da planta Smart Factory, a interoperabilidade significa que todos os CPS dentro da planta, pode-se comunicar uns com os outros, através de redes abertas e descrições semânticas (HERMANN; PENTEK; OTTO, 2015).
Virtualização de acordo com Gorecky et al. (2014), é a habilidade dos CPS de monitorar processos físicos. Esses dados de sensores estão conectados a modelos de plantas virtuais e modelos de simulação. Assim, uma cópia virtual do mundo físico é criada. Na planta Smart Factory, o modelo virtual inclui a condição de todos os CPS. Um indivíduo pode ser comunicado em caso de falha. Além disso, todas as informações importantes são fornecidas, como as próximas etapas de trabalho ou combinações de segurança. Por isso, as pessoas são auxiliadas ao lidarem com a crescente complexidade técnica (HERMANN; PENTEK; OTTO, 2015).
Descentralização segundo Ten Hompel e Otto (2014), é a crescente demanda por produtos individuais, fazendo com que o controle de sistemas de forma centralizada, seja cada vez mais difícil. Os computadores incorporados possibilitam que o CPS tome decisões por conta própria, de acordo com as necessidades da produção em tempo real. Apenas em casos de falhas de tarefas, as tomadas de decisão são encaminhadas para um nível superior. Por isso, de acordo com Schlick et al. (2014) para garantir a qualidade e rastreabilidade, é preciso acompanhar todo o sistema a qualquer instante. No contexto da descentralização da planta Smart Factory, as etiquetas de Identificação por Rádio Frequência (RFID – Radio- Frequency Identification)
"dizem" as fases de trabalho necessárias. Portanto, planejamento central e controle não são mais essenciais.
Capacidade em Tempo Real em Schlick et al. (2014), define este item como a obtenção e tratamento de dados de forma instantânea, possibilitando a tomada de decisões em tempo real. No Smart Factory, o status da planta é monitorado e examinado regularmente. Dessa maneira, a planta pode reagir à falha de uma máquina e redirecionar produtos para outra máquina.
Orientação a Serviços segundo Schlick et al. (2014), os serviços de empresas, CPS e humanos, estão disponíveis na Internet of Services (IoS) e podem ser utilizados por outros participantes. Eles podem ser oferecidos internamente e através das fronteiras da empresa. A planta Smart Factory é baseada em uma arquitetura orientada a serviços. Todos os CPS oferecem suas funcionalidades como um serviço web encapsulado. Como resultado, a operação do processo específico do produto, pode ser composta com base nos requisitos específicos do cliente fornecidos pela etiqueta RFID.
Modularidade de acordo com Schlick et al. (2014), são capazes de adaptar-se de forma flexível à mudança de requisitos, substituindo ou expandindo módulos individuais. Logo, os sistemas modulares, podem ser facilmente ajustados em caso de flutuações sazonais ou modificações nas características do produto. Na planta Smart Factory, novos módulos podem ser adicionados utilizando o princípio Plug & Play. Segundo Schlick et al. (2014), baseando-se em interfaces de software e hardware padronizadas, os novos módulos são identificados automaticamente e podem ser utilizados imediatamente, através da internet dos serviços. Pode-se obPode-servar esPode-ses pilares na figura 5.
Figura 5 – Os 9 pilares tecnológicos da indústria 4.0.
Fonte – RÜßMANN (2015).
2.2.5 Big data
De acordo com Ten Hompel e Otto (2014), o termo Big Data é definido como um grande conjunto de dados, no qual grande parte dos dados não é estruturada e possui necessidade de análise em tempo real.
A análise de grandes volumes de dados passou a fazer parte das indústrias somente nos últimos anos e trouxe como resultados economia de recursos, ganhos de qualidade na produção e melhoras no funcionamento de equipamentos. No contexto da Indústria 4.0, a coleta e a análise de dados de vários equipamentos distintos passaram a fazer parte do processo de tomada de decisão em tempo real (RÜßMANN et al., 2015).
2.2.6 Internet of Things
A internet das coisas (do inglês internet of things), ou IoT é uma extensão da internet atual, foi amplamente difundido após a conectividade de todos os aparelhos do
dia-a-dia, na indústria ela cria uma conectividade na qual os periféricos possam ser provedores de serviço e não só um artifício do controle remoto da rede.
Para Banafa (2017) a IoT tem que ter apoio de uma estrutura bem grande de armazenamento de dados, porque cada vez mais são bombardeados informações e dados em toda rede industrial. A relação entre IoT e indústria 4.0 é basicamente um mutualismo, uma depende da outra para que sejam ambas beneficiadas.
Para que toda a conectividade seja alcançada, depende que todos os dados estejam na rede, para que as tomadas de decisões sejam rápidas e de maneira mais estratégica possível. A figura 6, mostra a ampla conectividade da IoT, que representa o futuro da aplicação, demostrando conectividade não só entre a indústria, mas também em todos os níveis de serviço da sociedade moderna, gerando uma demanda de transferências de informações que são gerenciadas por um grande servidor de dados com auxílio de uma plataforma de conectividade.
Figura 6 – Conectividade através da internet das coisas.
Fonte – BANAFA (2017).
2.2.7 Segurança
Para Venturelli (2017), cada vez mais a questão de ciber segurança é um assunto delicado, a questão da indústria 4.0 é um conjunto de vias aonde essas informações são trocadas, nada mais normais que essas informações estarem suscetíveis a ataques de hacker.
Hoje é possível dizer, que a parte mais frágil da indústria 4.0 é a parte de segurança da informação, exatamente porque, na implementação não se leva em consideração ser atacado, porém as pesquisas mostram que todas que não tem uma infraestrutura de segurança, serão alvos de hackers, ou já estão sendo.
Para que os dados não estejam fragilizados com os ataques de hackers deve-se fazer uma convergência entre TI e automação industrial, o TI tem uma experiência muito grande na parte de segurança da informação, já a automação deixa pecar na atualidade das implementações.
2.2.8 Robôs autônomos
Rüßmann et al. (2015), argumenta que as indústrias têm usado robôs nas suas linhas de produção para desempenhar atividades complexas, porém a expectativa é de que esses robôs evoluam de uma maneira a qual se tornem cada vez mais colaborativos, flexíveis e autônomos. Ainda nesta mesma linha de considerações, os autores apontam que a tendência é que esses robôs interajam entre si e trabalhem de maneira colaborativa com humanos. Outro aspecto apontado pelos autores é que o custo tende a cair e a diversidade de ações destes robôs na indústria, tende a aumentar em relação ao presente.
2.2.9 Simulação
A simulação é amplamente utilizada na área de engenharia, por meio de simulações em 3D de produtos, materiais e processos de produção. Porém, no contexto da Indústria 4.0, a perspectiva é que essas simulações passem a englobar as demais áreas da indústria e utilizar conceitos de temporalidade, para simular o mundo físico em um mundo virtual, seja máquinas, produtos ou humanos. Isso irá implicar em uma tomada de decisão mais precisa, que irá permitir testar e otimizar máquinas e processos antes da sua implantação (RÜßMANN et al., 2015).
Como aponta Monostori (2014), outro benefício da Simulação é a previsão de como mudanças podem afetar o comportamento de um processo, agregando valor e gerando economia de recursos.
2.2.10 Integração vertical e horizontal
Segundo Wang et al. (2016), a integração horizontal acontece entre empresas, onde elas devem competir e cooperar entre elas. Ainda segundo os autores, integração vertical ocorre entre setores físicos e funcionais da própria empresa. Com a Indústria 4.0, segundo Rüßmann et al. (2015), as empresas, departamentos, setores, mão de obra irão se tornar muito mais coesos, através de uma integração universal entre os meios físicos e virtuais viabilizando um fluxo de criação de valor totalmente automatizado.
2.2.11 Nuvem
Rüßmann et al. (2015), argumenta que a Indústria 4.0 trará as empresas uma maior necessidade no compartilhamento de dados entre sites e fora dos limites da empresa, juntamente com um aumento na performance das tecnologias que irão alcançar tempos cada vez menores, gerando a necessidade de uma integração entre máquinas e a nuvem. Os autores salientam que que a nuvem irá possibilitar mais serviços baseados em dados aplicados nos sistemas de produção.
No mesmo sentido, Gilchrist (2016) revela que os grandes volumes de dados gerados em um ambiente 4.0 implica na necessidade indispensável do compartilhamento de dados, com objetivo de aproveitar todas as possibilidades dentro da cadeia de valor. O compartilhamento e o armazenamento destes dados são possibilitados pelos serviços de nuvem.
2.2.12 Manufatura aditiva
Rüßmann et al. (2015), afirma que manufatura aditiva foi adotada recentemente pelas empresas, como por exemplo a impressão 3D, o qual em sua grande maioria é utilizada para projetar ou produzir componentes individuais. Segundo os mesmos autores, a Indústria 4.0 trará um maior volume de utilização desses métodos de manufatura aditiva os quais irão produzir pequenos lotes customizados que oferecem vantagens como designs complexos e leves.
Projetos mais complexos, mais fortes e com geometrias mais leves, bem como um melhor custo benefício em relação a matéria prima são benefícios proporcionados pela manufatura aditiva, conforme aponta Hagel et. al. (2015).
2.2.13 Realidade aumentada
Atualmente os sistemas baseados em realidade aumentada dão auxílio a uma variedade de serviços, como por exemplo, dar instruções através de dispositivos móveis instruções de reparo para peças em um depósito (RÜßMANN et al., 2015). Os autores afirmam que esses sistemas ainda são embrionários e que no futuro, as empresas irão tornar muito mais amplo o uso da realidade aumentada, fornecendo aos trabalhadores informações em tempo real para auxiliar na tomada de decisão.
2.3 PRINCIPAIS EXEMPLOS E APLICAÇÕES DA INDÚSTRIA 4.0
A Alemanha é considerada o país precursor da Indústria 4.0 e possui uma série de instituições e centros de pesquisa os quais estão trabalhando de forma integrada para juntos promovê-la no país (MACDOUGALL, 2014). O quadro 2 apresenta uma visão geral sobre as instituições e suas contribuições.
Quadro 2 – Instituições e centros de pesquisa da Alemanha sobre indústria 4.0.
Fonte – Adaptada pelo autor de MACDOUGALL (2014).
Macdougall (2014), aponta que existem várias empresas na Alemanha que já estão desenvolvendo e implementado a Indústria 4.0 e suas tecnologias, em suas plantas ou como propósito de seus modelos de negócio. O quadro 3 traz um parâmetro geral sobre essas empresas.
Quadro 3 – Relações de empresas alemãs com a indústria 4.0.
Fonte – Adaptada pelo autor de MACDOUGALL (2014).
Em contraste com a realidade da Alemanha apresentada anteriormente, o nível de conhecimento da indústria brasileira a respeito de tecnologias digitais e seu papel na indústria é pouco difundido, onde apenas 42% das empresas pesquisadas em um universo de 2225 empresas não tem conhecimento do impacto das tecnologias digitais na competitividade da indústria (CNI, 2016).
2.4 IMPACTOS, DESAFIOS E BENEFÍCIOS DA INDÚSTRIA 4.0
De acordo com Baur e Wee (2015), existem 3 requisitos os quais as organizações devem estar alinhadas para aproveitar todo o potencial da Indústria 4.0, sendo eles:
a) Maior coleta e melhor uso das informações: o melhor gerenciamento dos dados pode garantir um aumento de até 25% na produtividade da empresa;
b) A alta direção alinhada com a Indústria 4.0: a alta direção deve contemplar a Indústria 4.0 na estratégia da empresa. Isso se deve ao fato de que o tradicional modelo de negócios da indústria está em transformação, implicando na criação de novos modelos de negócios adaptados as novas necessidades;
c) Estar preparada para uma transformação digital: requisito essencial para aplicar a maior parte das tecnologias da Indústria 4.0, as organizações devem estruturar o seu modelo de negócios para dar suporte a essa transformação.
No mesmo sentido, Koch et al. (2014), elencam 3 pontos direcionadores para as organizações ao implementar a Indústria 4.0, baseados em uma pesquisa com 235 empresas industriais da Alemanha, sendo eles:
a) Melhor gerenciamento e integração da cadeia de valor: através da otimização da cadeia de valor, as empresas esperam um aumento de 18% na produtividade, sendo que aproximadamente 85% das empresas deverão ter implementado soluções em Indústria 4.0 nos próximos 5 anos;
b) Digitalização e interconexão entre produtos e serviços: as empresas esperam um incremento adicional de 2% nas receitas ao ano, através do aumento da competitividade;
c) Novos modelos de negócios baseados no maior valor agregado aos clientes: são caracterizados pelo considerável aumento na cooperação entre toda a cadeia de valor, aumentando a capacidade de mapear as necessidades dos clientes; Rüßman et al. (2015), apontam que a Indústria 4.0 irá transformar sistemas de produção e produtos por meio do design, da manufatura, da operação e serviços relacionados. A despeito disso, os autores afirmam que a conectividade e a integração entre máquinas e humanos irão implicar em um aumento de 30% na velocidade e 25% na eficiência dos sistemas de produção, além de elevar o nível e volume de customização a novos patamares. Outro ponto é que a manufatura deixará de ser baseada em células autônomas para se basear em células totalmente integradas, com recursos automatizados que se comunicam entre si aumentando a flexibilidade, velocidade, produtividade e a qualidade.
Rüßmann et al. (2015), também elencam as transformações nos sistemas e processos de produção as quais irão permitir responder as necessidades dos clientes de maneira mais rápida do que hoje em dia, sendo elas:
a) Ao longo de toda a cadeia de valor, os processos de produção serão otimizados através da integração de sistemas via Internet das Coisas;
b) Os protótipos físicos serão reduzidos ao mínimo devido à forte virtualização no planejamento que irá integrar todos os processos envolvidos;
c) A flexibilidade nos processos de manufatura irá viabilizar a produção de pequenos lotes customizados, através da integração de robôs, máquinas e produtos inteligentes;
d) Os processos de manufatura serão otimizados através do auto aprendizado e da auto-otimização das máquinas, que irão ajustar seus parâmetros conforme as necessidades requeridas em tempo real;
e) A logística automatizada, através de robôs e veículos autônomos, irá se adaptar automaticamente as necessidades de produção. Conceituando a Indústria 4.0 como um novo estágio dos sistemas produtivos industriais, Venturelli (2016) enumera a redução de custos, economia de energia, aumento de segurança, redução de erros, fim do desperdício como alguns dos benefícios esperados.
3 PROCEDIMENTO METODOLÓGICO
Neste capítulo será apresentada a organização analisada, cujas informações foram extraídas diretamente de fontes bibliográficas.
3.1 CLASSIFICAÇÃO DA PESQUISA
Segundo Otani e Fialho (2011), método é o caminho pelo qual se atinge um objetivo. Em uma pesquisa científica, se faz necessário, utilização de um método de pesquisa. A classificação dessa pesquisa, parte de critérios, estes baseados nos interesses, condições, campos, e situações de estudo. (MARCONI E LAKATOS, 1999).
A pesquisa deste trabalho concedeu-se da seguinte forma, quanto ao tipo de técnica, natureza do trabalho, quanto aos objetivos, abordagem do problema, fontes de informação e procedimentos técnicos conforme a figura 7:
Figura 7 – Pesquisa.
TÉCNICA EMPREGADA Bibliográfica e Estudo de Caso
NATUREZA Aplicada ABORDAGEM Qualitativa e Quantitativa OBJETIVO Descritivo
Fonte – Elaborada pelo autor (2019).
Será realizado levantamento bibliográfico dos dados de algumas empresas que implantaram as tecnologias da Indústria 4.0 em empresas nacionais e internacionais, que tiveram ganho de produtividade através da conectividade para a gestão. Foi utilizada a coleta de dados por meio de relatórios e documentos, considerando o cunho qualitativo e quantitativo dessa pesquisa (GOLDENBERG, 1997).
Foi empregada a análise de conteúdo através da bibliografia, que segundo Olabuenaga e Ispizua (1989), é uma técnica para ler e interpretar o conteúdo de toda classe de documentos, que analisados adequadamente nos abrem as portas ao conhecimento de aspectos e fenômenos da vida social de outro modo inacessível. A matéria prima da análise de conteúdo pode constituir-se de qualquer material oriundo de comunicação verbal ou não-verbal, como cartas, cartazes, jornais, revistas, informes, livros, relatos autobiográficos, discos, gravações, entrevistas, diários pessoais, filmes, fotografias, vídeos etc. Contudo os dados advindos dessas diversificadas fontes chegam ao investigador em estado bruto, necessitando, então ser processados para, dessa maneira, facilitar o trabalho de compreensão, interpretação e inferência, buscando, assim, tecer um significado inteligível entre os dados coletados e o método de produção da Indústria 4.0.
Vergara (2007) apresenta os tipos de pesquisa, que podem ser definidas por dois critérios básicos: quanto aos fins e quanto aos meios. Embasado em tais apresentações desse autor, quanto aos fins, esta pesquisa é, exploratória, pois esta é realizada em áreas de pouco conhecimento sistematizado, assim sendo não comporta hipóteses na sua fase inicial, porém no decorrer da pesquisa estas poderão surgir naturalmente. Quanto aos meios de investigação, a presente pesquisa é bibliográfica sendo realizadas com base em material publicado em livros, jornais, revistas, sites na internet, e que sejam disponibilizados ao público em geral.
4 RESULTADOS
Neste capítulo têm-se os resultados da pesquisa aplicada.
4.1 ANÁLISE PESQUISA BIBLIOGRÁFICA UM CASO NACIONAL
Em pesquisa realizada em uma unidade produtiva de uma empresa fabricante exclusiva de calçados femininos, que produzia cerca de 25 mil pares de calçados por dia, contando com aproximadamente 900 colaboradores e sua linha montagem era composta por nove linhas de produção, situada no Rio Grande do Sul, com a prerrogativa da redução de custos, a empresa em questão realizou um projeto de automação na empresa, focando em dois processos primordiais em uma de suas linhas de produção. Tais processos são a aspiração, que é a remoção mecânica da camada superficial do laminado sintético e também o processo da aplicação de adesivo no cabedal e no solado (SCHRÖDER; NUNES; VIERO, 2015).
A figura 8 a seguir, mostra os níveis da produção e retrabalhos da Linha 2 (manual), realizada durante o mês de abril de 2015, considerando 22 dias úteis de trabalho.
Figura 8 – Produção e retrabalho na linha 2.
Fonte – Adaptada de Schröder; Nunes; Viero (2015).
durante o mês avaliado, com um média de 1708 pares de sapato produzidos por dia, com média de 120 pares retrabalhados por dia. Os retrabalhos necessitaram da mão de obra de dois colaboradores (SCHRÖDER; NUNES; VIERO, 2015).
Retrabalhos são repetições de atividades ocasionadas por problemas ligados a falhas de mão de obra, material, problemas de projeto ou problemas de operação (CIMM, 2013).
Observando a figura 9, pode-se perceber que do total de 37.565 pares de sapato produzidos na Linha 2 (manual), 2.645 pares necessitaram de retrabalho, ou seja, 7,04%.
Figura 9 – Percentual de produção e retrabalho na linha 2.
Fonte – Adaptada de Schröder; Nunes; Viero (2015).
Tendo em vista esta análise, observa-se na figura 10, que a média diária de produção por operador são de 213 pares. E a média total de produção na Linha 2, com 22 operadores são de 78 pares ao dia por operador. A partir destes dados é possível realizar o comparativo com a Linha automatizado.
Fonte – Adaptada de Schröder; Nunes; Viero (2015).
Devido à dificuldade em contratar operadores qualificados a empresa resolveu investir em uma linha com operações automatizadas, e assim substituir a força de trabalho braçal; por isso realizou-se a implantação da automação para a aspiração e aplicação de adesivo no cabedal. Esta automação foi desenvolvida por uma empresa italiana, com representação no Brasil; o projeto se baseia em tecnologias presentes em países europeus, mas pioneira no setor calçadista brasileiro (SCHRÖDER; NUNES; VIERO, 2015).
Segundo Schröder, Nunes e Viero (2015), na linha de montagem de calçados automatizada, desde o seu início até as operações em que são utilizados os robôs, que são a aspiração e aplicação de adesivo no cabedal, os processos são os mesmos da produção manual. Porém, todo o calçado que entra na linha é monitorado via RFID através de chips instalados nas formas em que os calçados são movimentados, estes chips são lidos por sensores instalados ao decorrer da linha. Com esta identificação, os calçados são monitorados em todas as operações, sendo possível o controle de velocidade da linha, bem como os gargalos que surgem de acordo com o modelo produzido, pois cada processo executado possui tempo controlado através das leituras via RFID.
Figura 11 – Operações de montagem na linha automatizada.
Fonte – Adaptada de Schröder; Nunes; Viero (2015).
As etapas de operação de montagem na Linha Automatizada são realizadas da seguinte forma: é efetuada a leitura do chip via RFID, antes de ingressar na área de trabalho do robô, é feita a verificação do modelo que se refere aquela forma e qual processo deverá ser executado, se o de aspersão ou a aplicação da primeira demão adesiva. Se o processo for distinto do que está em andamento na linha o próprio robô troca seu ferramental com muita rapidez sem causar parada na produção, a partir da informação coletada via RFID, sem a necessidade de um controle humano, esta troca é realizada poucas vezes ao dia, pois os lotes de produção são grandes. Após estes processos são inspecionados, e quando necessário, são submetidos ao retrabalho, operação é realizada por um operador, situação que só é possível pelo baixo número de retrabalhos na linha, devido ao baixíssimo desvio de qualidade na execução das atividades pelos robôs (SCHRÖDER; NUNES; VIERO, 2015).
Portanto, verifica-se o modelo de automação flexível, onde é possível produzir uma variedade de peças ou produtos quase sem perda de tempo e com modificações de um modelo de peça para outro.
Os autores da pesquisa Schröder; Nunes; Viero, (2015), apresentam na figura 12, a produção diária e o número de pares que foram retrabalhados, durante o período de pesquisa.
Figura 12 – Produção e retrabalho na linha automatizada.
Fonte – Adaptada de Schröder; Nunes; Viero (2015).
Os números de produção e retrabalho na Linha Automatizada mostrados na figura 11, durante o mês de abril de 2015, há uma regularidade na produção com uma média de 1535 pares produzidos por dia. O número de retrabalhos médio foi de 43 pares por dia. É necessário um operador humano para realizar os retrabalhos na Linha Automatizada.
A partir destes dados, desenvolve-se um gráfico para a visualização do percentual do retrabalho em relação à produção na Linha Automatizada no período avaliado, conforme ilustra a figura 13 (SCHRÖDER; NUNES; VIERO, 2015).
Fonte – Adaptada de Schröder; Nunes; Viero (2015).
Foram identificados 941 pares em que foram necessárias intervenções de retrabalho, de um total de 33.775 pares de sapatos produzidos, no período de análise, ou seja, 2,79% da produção total de calçados desse período, produzidos na Linha Automatizada, demandaram retrabalho.
Com os dados da produção, foi possível realizar a análise da média diária da produção por operador na Linha Automatizada, conforme ilustra a figura 14 (SCHRÖDER; NUNES; VIERO, 2015).
Figura 14 – Média da produção por operador na linha automatizada.
A média de produção diária dos setores de aspiração, aplicação de adesivos e retrabalho na Linha Automatizada, com dois operadores, foi em 768 pares por operador. E em toda a Linha Automatizada foi de 96 pares ao dia por operador, utilizando um total de 16 operadores.
Após as análises dos dados obtidos pela pesquisa Schröder, Nunes e Viero (2015), realizaram a comparações entre as linhas de produção Manual e a Automatizada.
Verificou-se que a Linha 2 (manual), teve um maior volume produzido em relação à Linha Automatizada, cerca de 11, 40%.
Porém, a Linha Automatizada obteve um índice de produtividade 260,56% maior que a Linha 2 (manual). A Linha Automatizada apresentou um índice de 2,79% de retrabalho, com apenas dois trabalhadores na linha, enquanto a Linha 2 (manual) apresentou um índice de retrabalho de 7,04% com 8 trabalhadores na linha. Houve uma redução de 60,35% do número de retrabalhos realizados no período da pesquisa (SCHRÖDER; NUNES; VIERO, 2015).
Além do expressivo aumento da produtividade por operador, verificou-se também, o aumento da qualidade nos calçados da Linha Automatizada, e isso está diretamente ligado ao fato de operadores e robôs trabalharem juntos, dividindo a mesma linha de produção, assim como na Indústria 4.0, onde robôs e seres humanos trabalham lado a lado (BLANCHET et al. 2014), utilizando-se sensores RFID, com o intuito de aperfeiçoar ainda mais a produção (RUSSWURM, 2014).
Há também que se observar, que dentre os benefícios obtidos pela automatização da linha, nota-se que houve uma redução do número necessário de operadores humanos. Devido ao objetivo do estudo dos autores Schröder, Nunes e Viero (2015), não foi pertinente explicitar quais foram as medidas tomadas com os trabalhadores que não são mais necessários à Linha Automatizada, que foi reduzido em 25% na média dos setores avaliados. Mas a esse trabalho a questão é relevante, pois dentro dos resultados a implantação da Indústria 4.0, o desemprego causado pela automatização é um fator de relevância. Um censo econômico dos EUA, que esclarece uma interessante relação entre tecnologia e desemprego, mostra que as inovações em tecnologias da informação e a automatização tendem a elevar a produtividade por meio da substituição dos trabalhadores existentes, como foi já demonstrado na pesquisa realizada por Schröder, Nunes e Viero (2015). Porém, esse aumento da produtividade não ocorre por intermédio da criação de novos produtos que necessitam de mais trabalho humano para serem produzidos (SCHWAB, 2016).
No quadro 4, no que tange à Indústria 4.0, ocorre a adesão junto ao processo fabril, de sensores RFID, que conectam as operações através de suas informações, fazendo com que os robôs recebam, interpretem e realizem as operações constantes no roteiro do processo, sem a intervenção humana, através da conectividade entre máquina, processo e produto (SCHRÖDER; NUNES; VIERO, 2015).
Quadro 4 – Comparativo dos conceitos com os achados da pesquisa.
Fonte – Adaptada de Schröder; Nunes; Viero (2015).
4.2 ANÁLISE PESQUISA BIBLIOGRÁFICA INTERNACIONAL
Na pesquisa bibliográfica realizada neste trabalho, foi possível observar diversos casos onde a implantação de tecnologias contidas no conceito de Indústria 4.0 beneficiam as indústrias de atuação em diferentes países que as utilizam.
A indústria alemã Siemens desenvolveu software de simulação para a usinagem de peças usando dados da máquina física. Com isso foi possível reduzir o tempo de preparação para o processo de usinagem real em até 80% (BCG PERPECTIVES, 2015). Reduções expressivas de tempo, como essa apresentada, possibilitam uma maior efetividade na produção e consequentemente maior lucratividade através da redução do tempo de produção.
A fornecedora de sistemas de controle Bosch Rexroth, equipou uma unidade de produção de válvulas com um processo semi-automatizado, onde os produtos são identificados por códigos de identificação por rádio frequência – RFID e as estações de trabalho passam a ter as informações de quais etapas de fabricação devem ser realizadas para cada produto e podem se adaptar para executar a operação específica (BCG PERPECTIVES, 2015). Ou seja, há a interação de vários produtos (objetos/coisas) em redes de monitoramento que se incorporam para o controle de processos, sistemas ciber-físicos – SCF (LEE, 2006).
Esses elementos compõem o conceito de internet das coisas – IoT, que é utilizada na Indústria 4.0 (ATZORI, 2011).
Outro caso de indústria que também utiliza a internet das coisas – IoT em seus processos, é o caso da Eaton Corportion, que por meio de sensores alocados em mangueiras de alta pressão percebem quando a mangueira está a ponto de rasgar-se, isso ajuda na prevenção de acidentes perigosos e promove a economia com os altos custos do tempo de inatividade das máquinas que utilizam as mangueiras como componente principal.
Com a utilização da internet das coisas – IoT o número de dados produzidos diariamente é altíssimo. O volume alto de dados por se tornar uma barreira para o processo de análise de dados.
Em um levantamento realizado pela Siemens (2015), foi observado que cerca de 280.000 sistemas em todo o mundo – incluindo, desde turbinas a gás até sistemas de gestão de trânsito de 255 cidades – estão conectados à plataforma de serviços remotos da Siemens, isso gera um fluxo gigantesco de dados para serem analisados. Segundo Zikopoulos et al. (2012), a grande quantidade de dados presentes num sistema são um dos quatro aspectos que caracterizam o Big Data, os outros aspectos são velocidade, variedade e veracidade. Para conseguir analisar seu grande volume de dados, a Siemens criou o Smart data, um software de análise de dados, que combina análise de dados com conhecimento de usuários, dispositivos e sistemas – expertise técnica – e percepções para atender os requisitos de todas as partes presentes em sua plataforma. O Smart data é usado no monitoramento operacional, para eliminar erros e prevenir defeitos.
O maior acelerador de partículas do mundo, o Large Hadron Collider – LHC, operado pela Organização Europeia para Pesquisa Nuclear – CERN, que possui aproximadamente 30 milhões de sensores e gera mais de 300 terabytes de dados por ano. Os especialistas que operam esse equipamento, na ocorrência de um defeito, levavam até duas semanas para analisar os dados e apontar a origem desse defeito. Com o uso do Smart data na realização da análise de dados esse tempo caiu de até duas semanas para apenas 30 min (SIEMENS, 2015).
A Siemens (2015), afirmou em seu relatório Future of Manufacturing Fom Modeling New Perspectives, que produz, em uma de suas instalações, 12 milhões de componentes para a tecnologia de controle industrial. Devido ao alto grau de automação da
indústria, que utiliza as tecnologias da Indústria 4.0, somente os serviços de configuração e reparo são realizados manualmente. Isso torna possível um nível de qualidade de 99,9988%.
A empresa americana Sears, Roebuck and Company, enfrentava problemas com o crescimento do volume de dados. Em uma de suas ações de mercado, que consiste em desenvolver promoções personalizadas para seus clientes, o procedimento de analisar o gigantesco volume de informações levava cerca de oito semanas, o que tornava, muitas vezes, as promoções ineficientes e obsoletas. Então, a empresa implantou tecnologias de Big Data em seu processo, promovendo a unificação das bases de dados, num único e amplo sistema. O resultado dessa aplicação foi a redução do tempo exigido na análise de dados de 8 semanas para uma semana, possibilitando uma atuação mais eficiente de suas promoções e uma maior flexibilidade no desenvolvimento de novas promoções personalizadas (MCAFEE; BRYNJOLFSSON, 2012).
A empresa americana General Electric – GE, produziu o primeiro motor de jato, o LEAP, do mundo que possui injetores de combustível impressos em 3D. Os motores LEAP – 1B foram usados no Boeing 737 MAX. Até julho de 2016, cerca de 62 linhas áreas haviam encomendado 6.144 motores LEAP – 1B. Os pedidos são avaliados em mais de US$ 85 milhões (GE REPOSRTS BRASIL, 2016).
A utilização da tecnologia de impressão 3D na fabricação de protótipos e modelos, proporciona agilidade e flexibilidade ao testar quaisquer mudanças em modelos, diminuindo a exposição das informações do novo produto, já que o modelo pode ser impresso na própria empresa sem a necessidade de enviar as alterações a uma empresa especializada em prototipagem. É o que ocorre na indústria automobilística atualmente, a impressão 3D é usada na prototipagem rápida de peças, desenvolvimento de ferramentas personalizadas e impressão de peças funcionais em pequenas quantidades (SCOTT, 2015).
O uso de moldes impressos tridimensionalmente – ABS, em modelos plásticos, apresenta um grande potencial de redução de custos diretos, financeiros (MARQUES et al, 2013). Como mostra a figura 15.
Fonte – Adaptada de MARQUES et al (2013).
E também há a redução de custos indiretos, que são prazos envolvidos na fabricação de um molde, como mostra a figura 16.
Figura 16 – Tempo de prototipagem em ABS vs convencional.
Fonte – Adaptada de MARQUES et al (2013).
Com a redução dos tempos de fabricação e dos custos dos moldes o processo de desenvolvimento fica mais flexível e adaptável, pois os modelos em plástico são impressos, testados, adaptados ou redesenhados dentro do próprio ambiente da empresa desenvolvedora (MARQUES et al, 2013). Esta agilidade pode favorecer e até acelerar a incorporação do aprendizado da empresa no desenvolvimento de produtos.
4.3 ANÁLISE PESQUISA BIBLIOGRÁFICA NACIONAL
Como foi pretendido demonstrar até o presente momento, com os dados citados anteriormente, a implantação e implementação de tecnologias da Indústria 4.0, têm potencial de melhoria da produtividade nas indústrias. Contudo, não são, ainda, todas as empresas que possuem a visão holística da magnitude dessas transformações produtivas. Partindo dessa premissa, foi demonstrado como as indústrias brasileiras se comportam frente as novas tecnologias/ferramentas de produção e seus desdobramentos no processo produtivo.
Em pesquisa realizada pela Confederação Nacional da Indústria – CNI com 2.225 empresas, sendo 910 pequenas, 815 médias e 500 grandes, no período de 4 a 13 de janeiro de 2016, divulgou-se que 43% das indústrias brasileiras pesquisadas não identificaram quais tecnologias digitais - presentes no conceito de Indústria 4.0 - em uma lista com 10 opções, têm o maior potencial para impulsionar a competitividade da indústria. Entre as 10 opções apresentadas, apenas 1% das indústrias pesquisadas identificou as tecnologias de projetos de manufatura por computador CAD/CAM, (softwares de simulação), como importante para a competitividade da indústria, como mostra a figura 17.
Figura 17 – Tempo Identificação de tecnologias digitais importantes para a competitividade da indústria.
O desconhecimento é significativamente maior entre as pequenas empresas (57%). Entre as grandes empresas, o percentual de empresas que não identificaram alguma das 10 tecnologias digitais apresentadas como importante para a competitividade cai para 32% (ESPECIAL, 2016).
Na figura 18, é possível observar que entre as barreiras internas, o custo de implantação é a principal barreira à adoção de tecnologias digitais para 66% das empresas entrevistadas (ESPECIAL, 2016).
Figura 18 – Barreiras internas que dificultam a adoção de tecnologias digitais.
Fonte – Adaptada de ESPECIAL (2016).
No que confere às barreiras externas, como mostra a figura 19, o destaque é a falta de trabalhador qualificado, com 30% de assinalações. As demais opções aparecem com percentuais de assinalações próximos (variando de 24% a 26%), à exceção de falta de normalização técnica e regulação inadequada, que não foram considerados entraves significativos (ESPECIAL, 2016).
Figura 19 – Barreiras externas que dificultam a adoção de tecnologias digitais.
Fonte – Adaptada de ESPECIAL (2016).
Quanto às expectativas das indústrias brasileiras em relação às medidas a serem tomadas pelo governo, para 46% das indústrias pesquisadas o governo brasileiro deve promover o desenvolvimento da infraestrutura digital, para acelerar a adoção de tecnologias digitais no país. Enquanto 42% afirmam que esperam do governo brasileiro maior investimento em educação, visando qualificar os trabalhadores e resolver o problema da ausência de mão de obra qualificada. Essas e as demais expectativas estão apresentadas, a seguir, na figura 20.
Figura 20 – Medidas de governo para acelerar a adoção de tecnologias digitais.
