PLANEJAMENTO E CONTROLE DA PRODUÇÃO INTEGRADO COM INDÚSTRIA 4.0: UMA VISÃO GERAL DA LITERATURA

PLANEJAMENTO E CONTROLE DA

PRODUÇÃO INTEGRADO COM

INDÚSTRIA 4.0: UMA VISÃO GERAL DA

LITERATURA

Produção )

adauto.bueno@unemat.br

Moacir Godinho Filho (DEP/UFSCAR )

moacir@dep.ufscar.br

O artigo apresenta resultados básicos quantitativos de 74 artigos extraídos da base Scopus. Foram sintetizados os procedimentos e adotados os modelos teóricos de revisão sistemática da literatura (RSL) elencados em Levy e Ellis (2006) e Tranfield, Denyer e Smart (2003). Um protocolo de pesquisa foi operacionalizado no software Start 3 Beta 3.3. Como resultados básicos de uma RSL destacam-se: um aumento vertiginoso das pesquisas publicadas sobre o assunto a partir de 2011; concentração de publicações por autores, empresas e universidades alemães principalmente em Conference Proceedings; relativa aderência e calibragem das keywords definidas para a string empregada no motor de busca da base Scopus. As pesquisas sobre o assunto apontam a tendência de que as tecnologias centrais da indústria 4.0: Internet of Things (IoT), Cloud Manufacturing (CMg) , Cyber Physical Systems (CPS), Additive Manufacturing (AM) e Big Data podem suportar e impactar os sistemas e atividades de PCP. Áreas do conhecimento com intersecção com o campo de Planejamento e Controle da Produção são as de maior interesse nas pesquisas publicadas, sendo elas: Engenharia, Negócios /Gestão, Ciência da Computação, Ciências da Decisão. Dado o processo de maturação de pesquisas no tema, a maior parte dos artigos são publicados em

conferências (aproximadamente 57%), enquanto periódicos

concentram cerca de 39% das publicações.

Palavras-chave: Indústria 4.0; Planejamento e Controle da Produção; IoT; CPS, Big Data, CMg.

1. Introdução

O conceito Indústria 4.0 ou Manufatura Avançada (Arbix et al., 2017) vem sendo empregado pelo Mundo nos últimos anos para cobrir o emprego de um amplo conjunto de tecnologias, por vezes disruptivas (Almada-Lobo, 2016), outras vezes já existentes (Radio Frequency

Identification- RFID), impondo uma nova perspectiva industrial baseada na síntese entre

homens, máquinas, algoritmos e softwares inteligentes (HOWALDT; KOPP; SCHULTZE, 2017).

O presente artigo adota a definição de Indústria 4.0 de Kagermann, Helbig, and Hellinger (2013) e Kagerman (2015) sob a perspectiva/recorte dos três drivers de Arbix et al. (2017). Estes drivers são baseados principalmente nos mecanismos Internet of Things (IoT),

Cyber-Phisycal Systems (CPS), Big Data & Analytics, Cloud Manufacturing (CM) e Additive Manufacturing (AM).

Indústria 4.0 teve sua gênese na Alemanha a partir de 2011 (Hermann, Pentek e Otto, 2014) e se desenvolveu no âmbito do pioneiro projeto “Industrie 4.0” a partir de 2013.

Então, o Industrie 4.0 representa um projeto de cooperação entre o setor privado, a academia e o governo, que abarca redes de recursos de manufatura autônomas, contendo máquinas de manufatura, robôs, sistemas de transporte, armazenagem e instalações de produção, capazes de se controlarem em resposta a diferentes situações, autoconfiguráveis, espacialmente dispersas (ubíquas) e que também podem incorporar os sistemas de planejamento e gerenciamento relevantes, como por exemplo, o Planejamento e Controle da Produção (PCP) (KANG et al., 2016).

Dessa forma, o PCP, uma função gerencial clássica no âmbito industrial, não está imune aos impactos da quarta revolução industrial, lastreada em inovações tecnológicas, na digitalização, integração e automação (ARBIX et al., 2017).

O papel do PCP destacado por Vollmann et al. (2006) contempla sua necessidade adaptativa de orientação à demanda (SIPPER E BULFIN, 1997). A dinâmica de mudanças através do tempo e durante as revoluções industriais destacadas na literatura (Rojko, 2017) impôs mudanças ao PCP (por exemplo, MRP,MRP II, ERP II, sistemas JIT, VMI; e agora o advento de IoT, entre outros).

Então, a quarta revolução muito mais rápida, integrativa, massiva em informação, tecnológica e descentralizadora (Schwab, 2017; Arbix et al., 2017), podendo impor às organizações a necessidade de repensar o PCP em uma nova perspectiva, a de PCP adaptativo ao processo de

digitalização da produção para agregação de valor (GRUNDSTEIN; FREITAG; SCHOLZ-REITER, 2018).

A agregação de valor se realiza na manufatura através do apoio da função PCP. De acordo com Chapman (2006) as atividades de planejamento e controle centrais são Sales &

Operations Planning, Master Production Scheduling, Material Requirements Planning e Scheduling, e possuem relacionamentos com as atividades das interfaces da: i) Demanda e ii)

Recursos. O primeiro grupo tem como atividades principais a Previsão da Demanda e Gestão de Pedidos de Clientes. No segundo grupo estão as atividades de Planejamento e Análise de Capacidade (RRP, RCCP, CRP, Análise Input/Output).

Em síntese, o objetivo deste artigo é apresentar uma visão geral da literatura acadêmica sobre o assunto Indústria 4.0 e PCP. Especificamente o objetivo do trabalho é: i) Analisar a cronologia de publicações no tema e os principais tipos de documentos nos quais as pesquisas cientificas são comunicadas; ii) Apresentar a frequência dos principais periódicos e conferências que congregam os artigos publicados no assunto e em quais áreas; iii) Apresentar os principais autores; iv) Apresentar as principais Universidades, Centros de Pesquisa e Empresas que estão estudando o tópico.

2. Indústria 4.0 (I-4.0)

A produção industrial é atualmente impulsionada pela concorrência global e pela necessidade de adaptação rápida da produção aos pedidos do mercado dinâmico e concorrência acirrada. Esses requisitos podem ser atendidos apenas por avanços radicais na tecnologia de fabricação atual, essa foi a constatação feita pelas organizações alemãs nos primeiros anos dessa década (KAGERMAN, 2015; KANG et al., 2016).

A Indústria 4.0 é uma abordagem baseada na integração dos processos de negócios e de fabricação, conforme Figura 1, bem como na integração de todos os atores da cadeia de valor da empresa e o PCP tem papel fundamental nesse contexto (ROJKO, 2017).

Quanto às tecnologias ou drivers da I-4.0, segundo Almada-Lobo (2016), os Sistemas Ciber-físicos são simplesmente objetos Ciber-físicos com software incorporado e poder de computação. Internet das Coisas, segundo Schwab (2017), em sua forma mais simples pode ser descrita como a relação entre as coisas (produtos, serviços, lugares, máquinas, entre outros) e as pessoas, o que só se torna possível por meio de diversas plataformas e tecnologias conectadas.

Em um sistema de Cloud Manufacturing e (ou) Computing, tecnologias de ponta, como fabricação digitalizada, computação em nuvem, IoT, web semântica e computação de alto desempenho estão integradas (BITKOM, VDA, ZVEI, 2016).

Big Data & Analytics correspondem à capacidade de processar dados de negócios sob os

seguintes fatores: velocidade, variedade e volume. A parte de Analytics refere-se à capacidade de obter informações a partir de dados, aplicando estatísticas, matemática, econometria, simulações, otimizações, entre outras técnicas que podem apoiar as organizações na tomada de decisões (WANG et al., 2016).

Figura 1- Indústria 4.0, suas tecnologias e mecanismos

Fonte: Rojko (2017)

Na realidade tecnológica atual, grande volume de dados coletados em tempo real por sensores ou algoritmos em apps de interação serviço-usuário podem ser tratados com ferramentas de Big Data & Analytics para, por exemplo, apoiar a integração End-to-end da Gestão da Demanda no PCP (CATTANEO et al., 2018).

Na atividade de Scheduling, a integração de dados captados em tempo real e algoritmos podem programar máquinas, sequenciar, roteirizar e simular de forma autônoma produtos em uma linha de produção, ou ainda, sequenciar a expedição e roteirizar cargas, segundo a configuração de pedidos em zonas de clientes diferentes, dando uma grande ênfase à CPS, IoT, Big Data, CMg e AM, e consequentemente agregação de valor (BITKOM, VDA, ZVEI, 2016).

Sistemas automatizados de produção flexível, customização, produção sob demanda e gestão descentralizada de várias unidades fabris, podem ser viabilizadas por soluções como CMg, IoT, AM, CPS, Simulação, Realidade Aumentada/Virtual/Mista (AR/VR/MR) (ROJKO, 2017).

Os resultados do presente artigo são extraídos de parte de uma revisão sistemática da literatura (RSL), desenvolvida para investigar o estado da arte na relação I-4.0PCP. Uma revisão sistemática da literatura garante replicabilidade pelo uso de procedimentos e etapas transparentes (DENYER, TRANFIELD, SMART; 2003).

Assim, seguiu-se neste estudo a abordagem teórica para condução da RSL proposta por Levy e Ellis (2006) (Figura 2). Este modelo se baseia em ciclos de melhorias da revisão, que depois de através da execução das etapas de conhecimento e compreensão da literatura, operacionalização da revisão com extração de artigos de alta qualidade que representam o estado-da-arte no assunto, análise de resultados que geralmente se pauta por análise de conteúdo, síntese e comunicação dos resultados, popr fim, avaliação do processo executado.

Figura 2- Modelo RSL de Levy e Ellis (2006)

Processamento Entrada Saída 1. Conhecer a literatura 2.Compreender a literatura 3. Aplicar a revisão 4. Analisar resultados 5. Sintetizar resultados 6. Avaliar resultados

Fonte: Levy e Ellis (2006)

Baseado nas keywords definidas na literatura (Quadro 1) e cruzando com revisões correlatas atuais como a revisão de Buer, Strandhagen e Chan (2018), Liao et al. (2018) e também nos termos sobre I-4.0 apresentados na revisão de Xu, Xu e Li (2018) foi desenvolvida a string, conforme o Quadro 2, e então aplicadas ao motor de busca definido. A função de PCP é considerada um domínio melhor estabelecido que indústria 4.0 (Buer, Strandhagen e Chan, 2018), então um único termo de busca foi assumido como suficiente e abrangente: "Planning

and Control".

Uma exploração qualitativa e quantitativa do assunto foi realizada em diversas bases como Scopus, Science Direct, Engineering Village, EBSCO, ProQuest e Web of Science, com o intuito de se definir quais e quantas bases seriam relevantes para a RSL.

As etapas operacionalizadas no trabalho de revisão sistemática da literatura até o mês de Julho de 2018 e que são apresentadas no presente artigo são a: i) Identificação de 323 artigos em 6 bases de dados, com hegemonia da base Scopus; 190 artigos removidos devido a duplicação entre as fontes. Na etapa ii) Triagem, leu-se os Abstracts, Keywords e Titles, aplicando os critérios de exclusão, removendo 45 artigos, totalizando 88 para leitura integral do texto.

Quadro 1- Palavras-chave de busca Parte I-4.0 Parte PCP

‘industry 4.0’ OR ‘industrie 4.0’ OR ‘the fourth industrial revolution’ OR

‘the 4th industrial revolution’ OR ‘smart manufacturing’ OR ‘smart production’ OR ‘smart factory OR ‘virtual factory’ OR ‘cyber physical system’ OR ‘cyber physical production system’ OR ‘internet of things’ OR ‘industrial internet’ OR ‘big data’ OR ‘digitalization’ OR ‘digitization’ OR ‘digitalisation’ OR ‘digitisation’ OR ‘additive manufacturing’ OR ‘cloud manufacturing’ OR ‘virtual factory’ OR ‘digital factory’

AND ‘Planning and Control’

O Quadro 2 explicita o termo de busca formado com as palavras-chaves do Quadro 1.

Quadro 2- String inserida no motor de busca Scopus

Motor de busca String

Scopus

(TITLE-ABS-KEY (("industrie 4.0" OR "industry 4.0" OR "the fourth industrial revolution" OR "the 4th industrial revolution" OR "internet of things" OR "industrial

internet" OR "smart production" OR "smart factor*" OR "smart manufacturing" OR "cyber physical system*" OR "cyber physical production" OR "cloud manufacturing" OR "additive manufacturing" OR "digitization" OR "digitisation" OR "digitalization "

OR "virtual factor*" OR "digit* factor*" OR "digitalisation" OR ("big data"W/5"analytics")) AND ("planning and control")))

Procurou-se eliminar os bancos de dados redundantes e checar e cruzar todos os artigos elegíveis à leitura para constatar quais poderiam estar replicados na base Scopus, citada em trabalhos como Tukker (2015) como altamente representativa do conhecimento acadêmico na área de Planejamento e Gestão. Assim, dos 88 artigos elegíveis á leitura integral, 74 poderiam

ser encontrados na Base Scopus, justificando assim a adoção dessa única base para extração dos resultados quantitativos da RSL.

Critérios de inclusão e exclusão são partes importantes de uma RSL (Conforto, Amaral e Silva, 2011), que garantem raciocínio objetivo através da literatura escolhida (Buer, Strandhagen e Chan, 2018), sendo apresentados no Quadro 3.

Quadro 3- Critérios de inclusão e exclusão da RSL Inclusão Relaciona a integração Indústria 4.0 e PCP (RI)

Exclusão

Artigo não revisado por pares (NR); Falta de relação I- 4.0 e PCP (NR); Não está em inglês (NE);

Vagamente relacionando I- 4.0 e PCP (VR); Não está disponível o texto completo online (NF)

Não é um paper, capítulo de livro ou conference paper (NP)

Quanto à parte prática, combinou-se na sistemática, o método de condução de Moher et al. (2009), Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Statement (PRISMA). Um Protocolo de Pesquisa baseado nas etapas RSL discutidas em Tranfield, Denyer e Smart (2003) foi desenvolvido sob a configuração de itens e processamento no

software Start 3.3 (Beta 3).

Resultados quantitativos e gerais serão extraídos da amostra de 74 artigos aceitos à leitura integral e investigação das questões de pesquisa. O software Start 3.3 (Beta 3) foi utilizado para apoiar a condução da RSL nestas etapas, assim como a ferramenta de tratamento de dados Analyse Results, da base de dados Scopus.

4. Resultados

4.1 Perspectiva das keywords

De forma automática o software Start 3.3 gera uma lista com a frequência das keywords, a Figura 3 apresenta essa frequência em uma ordem decrescente para todos os documentos retornados durante a fase de exploração (323). As palavras em amarelo são aquelas que não constam na string, mas que tiveram alta frequência nos artigos retornados.

As palavras em verde claro, como Production Planning and Crontrol, são as que tiveram

score (frequência) significativo no conjunto de artigos retornados, contendo alguma keyword

da string formulada (Planning and Control) e também outra palavra “estranha” (Production) à string.

Esse perfil de retorno pode relatar a necessidade de inclusão de keywords até então não consideradas na string, fator que pode melhorar a qualidade das buscas em um segundo ciclo ou refino da pesquisa. Por fim, as palavras destacadas em verde indicam uma alta frequência da keyword e também sua presença definida no termo-chave, ou seja, é a frequência com que

keywords componentes da string aparecem nos documentos (ex. Industry 4.0, Internet of Things, Planning and Control, Cyber Physical System, Cloud Manufacturing).

Figura 3- Frequência de keywords

Um gráfico de nuvem de palavras foi gerado para sintetizar de forma ilustrada a frequência exposta na Figura 3. Para efeito de comparação, foram geradas duas nuvens, uma relativa à frequência das keywords durante a fase de exploração e definição de fontes relevantes e outra com a frequência das keywords já com os artigos aceitos e elegíveis à leitura do texto completo (Fase Elegibilidade, 74 artigos), que são tomados como amostra para análise quantitativa preliminar no presente trabalho.

A nuvem de todos os artigos-323 (Figura 4- a.) apresenta maior destaque (frequência) para o termo Industry 4.0 e menor para alguns de seus elementos/mecanismos, como Big Data,

Cloud Computing/Manufacturing e termos difusos de PCP.

Figura 4- Nuvem de keywords

a.) Todos os artigos retornados na busca exploratória b.) Artigos aceitos para leitura integral (74)

Na amostra dos artigos da Fase Elegibilidade (Figura 4 –b.), existe frequência maior de

Cloud Computing. As frequências dos dois grupos de keywords (Industry 4.0 e PCP) se

apresentam altas e próximas, sendo um indicativo forte de relação, ainda que de forma quantitativa, entre os grupos de termos intrínsecos ao objeto da pesquisa, indicando certa qualidade no retorno geral, entretanto, as Figuras 3 e 4 indicam também a necessidade de inclusão do termo Production como elo do grupo de keyword PCP.

4.2. Resultados quantitativos básicos

Conforme Figura 5, as publicações envolvendo Indústria 4.0 e Planejamento e Controle da Produção cresceram exponencialmente a partir de 2011. Provavelmente, esse cenário expressa o efeito da maturação do uso de soluções de Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC), RFID, simulação, digitalização, entre outros “rudimentos da I-4.0” (fase de 1997 a 2011), soma-se a isso a emergência dos programas alemão e norte-americano para o tema, fatores que podem ter feito o número de publicações acadêmicas crescerem vertiginosamente. Este crescimento acelerado é notável na série entre 2011- 2017, saltando de 1 publicação para 23 em 2017. Até Julho de 2018 foram publicados 12 trabalhos, valor superior ao número de publicações somadas dos anos de 2011, 2012, 2013 e 2014 e próximo aos valores de 2015 e 2016. Observa-se um salto em curto prazo da produção acadêmica no assunto e uma tendência manutenção de crescimento para o futuro próximo.

Figura 5- Gráfico da cronologia das publicações

Quanto à distribuição por campo de estudo, apresentada na Figura 6, a área de Engenharia concentra a maior parte dos artigos, com 43,9%, seguida de Ciência da Computação (23,6%), Negócios e Gestão (13%) e Ciências da Decisão concentra 10,6% dos trabalhos. Estas são áreas típicas que estão relacionadas com o campo industrial.

Quanto à tipificação dos documentos, mais da metade (56,8%) são artigos de congressos, em seguida os artigos de periódicos assumem a frequência de 39,2% dos documentos retornados,

Article in Press (1.4%) e revisões (1.4%), o tipo Note (Nota Editorial) não é tipificado como

frequência de artigos de congressos pode indicar que grande parte dos trabalhos científicos relacionados ao tema retrata pesquisas que lidam com um tema ainda sem consolidação e exploração cientifica, com andamento e resultados preliminares de pesquisas em maturação.

Figura 6- Gráfico da frequência de tipo de documento e área de conhecimento

A Tabela 1 e Figura 7 apresentam a relação e distribuição, respectivamente, das publicações nas principais fontes destacadas na RSL.

Tabela 1- Nº de publicações por periódico

Periódicos (Fonte) Publicações

Journal Of Manufacturing Systems

ZWF Zeitschrift Fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb International Journal Of Production Research Procedia Manufacturing

Productivity Management

--- Advances In Manufacturing

Business And Information Systems Engineering CIRP Annals

CIRP Annals Manufacturing Technology Computers And Industrial Engineering Computers In Industry

Global Journal Of Flexible Systems Management Manufacturing Technology

Production Engineering

Production Planning And Control

3 3 2 2 2 --- 1

A principal conferência apontada na Tabela 1 sintetizada pelo gráfico da Figura 7 é o Journal

of Manufacturing Systems (03 artigos), um periódico de alto fator de impacto na área de

Engenharia de Produção/Engenharias III (JCR 3.699), assim como o International Journal

Production Research (02 artigos); esses são dois dos principais jornais cientificos da área,

indicando que mesmo em pequena quantidade, pesquisa cientifica de alta qualificação já está sendo comunicada nos periódicos especializados no tema PCP/I-4.0.

Nesse grupo aparece também o Procedia Manufacturing- 2 artigos, journal que publica artigos qualificados de conferências da área de manufatura. Os demais periódicos com maior relevância em termos de número de publicação dentro do grupo são os alemães: ZWF

Zeitschrift Fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb (3 artigos) e o Productivity Management (2

artigos), estes journals são mais voltados à comunidade cientifica e industrial alemã, apresentam artigos em inglês e alemão, com e sem revisão por pares, o acesso não é possível por bases tradicionais como a Scopus ou portais como Periódicos Capes, uma assinatura local ou particular com o periódico é necessária, sendo assim, dificilmente passam em critérios de inclusão de estudos RSL abrangentes. Todos as demais fontes se situam em um grande grupo de 1 único artigo.

Figura 7- Gráfico da frequência de tipo de documento e área de conhecimento

Quanto à perspectiva da frequência dos autores, os autores alemães (Reinhart, G.; Braumeuther, S.; Kuehn, W.; Brambring, F.; Freitag, M. Ankerman, K.; Berger, C.) dominam a relação exposta na Figura 8. Três autores não-alemães aparecem com mais de 1 publicação nos resultados, o brasileiro Frazzon, E. M, o italiano Dallasega, P. e o finlandês Helo P. Esse cenário se deve provavelmente ao fator de que a gênese da indústria 4.0 aconteceu na Alemanha e o programa Industrie 4.0 alemão provém de esforços compartilhados entre academia, governo e indústrias, e esse cenário pode gerar volume significativo de demandas, soluções, experiências e também publicações acadêmicas de autores alemães. Liao et al. ( 2017) detecta essa mesma tendência em sua revisão, com resultados semelhantes neste item de análise, assim como no item de frequência das fontes, com periódicos alemães, figurando no topo do ranking de publicações de artigos no tópico.

Na análise da afiliação (Figura 9), percebe-se o mesmo fenômeno que influenciou as ocorrências de periódicos e de autores alemães. As universidades alemãs, com destaque para as Universidades de Bremen (4 artigos), de Wuppertal (6 artigos) e a de maior número de publicações, a Universidade de Aachen (RWTH Aachen University, 9 artigos) dominam o cenário. Empresas e centros alemães que fazem pesquisas como a Saarstahl AG também figuram entre as instituições com publicações. Uma universidade brasileira, a Universidade Federal de Santa Catarina, aparece entre as principais em um segundo grupo de instituições com número de publicações entre 1 e 3 artigos.

Figura 9- Gráfico de frequência das afiliações

A Tabela 2 e a Figura 10 apresentam a relação e distribuição, respectivamente, das publicações por região/país de origem.

Tabela 2- Nº de artigos/país

Autores Publicações

Figura 10- Gráfico de distribuição dos artigos (por país)

Alemanha Áustria Estados Unidos Brasil China Finlândia Itália Portugal Canadá França 46 4 4 3 3 3 3 2 1 1

A maioria dos artigos estão concentrados em pesquisas feitas na Alemanha, 46 artigos de uma amostra de 74, ou seja, mais de 50% do total. Um segundo bloco de países de origem, com frequência entre 1 e 4 artigos, número significativamente inferior ao da produção alemã, vem a seguir, e é composta por países como Estados Unidos, Itália, Brasil, Áustria, China, Finlândia, Canadá e Portugal.

5. Conclusões

Parte de um estudo de Revisão Sistemática da Literatura, este artigo constatou uma forte concentração de autores alemães publicando pesquisas acerca de Indústria 4.0 e Planejamento e Controle da Produção e um crecimento vertiginoso da pesquisa no tópico a partir de 2013. IoT, Big Data, CPS, CMg e AM são formas de realização de indústria 4.0.

Esse perfil de concentração de autores de um determinado país, provavelmente se deu pelo fato de que a gênese da quarta revolução industrial aconteceu na Alemanha a partir de 2013, com esforços conjuntos de atores governamentais, empresas e com apoio da academia.

Esses atores, além de testbeds avançam com pesquisas de campo, desenvolvimento e inovação, ampliando a sinergia entre ciência e meio organizacional na Alemanha. Este cenário parece alavancar o número de pesquisas de origem alemã em áreas como Engenharia, Computação e Negócios.

A quarta revolução deve afetar o PCP, e pesquisas começam a explorar a integração com I-4.0, principalmente com CPS e IoT, começando a relatar os impactos e performance derivados da integração, assim como o efeito de fatores contingenciais moderadores dessa integração.

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