The use of MemWait

Diferentemente dos equipamentos das ind´ustrias automatizadas e n˜ao automatizadas, a Ind´ustria 4.0 pode possuir um conjunto de tecnologias com grande relevˆancia como IoT, computa¸c˜ao em nuvem, sistemas integrados, manufatura aditiva, simula¸c˜oes, bigdata, realidade aumentada, robˆos autˆonomos e seguran¸ca da informa¸c˜ao, que trabalham em conjunto, melhorando o sistema de produ¸c˜ao, como pode ser visto na Figura 2.2.

IoT

A IoT ´e a tendˆencia e a dire¸c˜ao da nova revolu¸c˜ao industrial (Roblek et al. 2016). Ao conectar humanos e m´aquinas, a IoT transfere e integra conhecimento entre os dispo- sitivos nas organiza¸c˜oes. Ao facilitar a informa¸c˜ao e o conhecimento, a IoT melhora a eficiˆencia no desenvolvimento e gerenciamento da Ind´ustria 4.0. Especificamente, a IoT e a Ind´ustria 4.0 mudar˜ao o relacionamento entre clientes, produtores e fornecedores. As decis˜oes de produ¸c˜ao n˜ao ser˜ao dominadas pelos fabricantes e varejistas. Em vez disso, a IoT e a Ind´ustria 4.0 envolvem os clientes principalmente nas decis˜oes sobre qualidade e personaliza¸c˜ao dos produtos.

A IoT na ind´ustria tamb´em enriquecer´a mais os dispositivos com a computa¸c˜ao embarcada e ser´a interconectada usando tecnologias padr˜ao. Isso permite que os dispo- sitivos de campo se comuniquem e interajam entre si e com um controlador central se

Referencial Te´orico 21

Figura 2.2: Tecnologias da Ind´ustria 4.0 (Fonte: https://endeavor.org.br/industria-4-0)

necess´ario. Tamb´em descentraliza a an´alise e a tomada de decis˜oes, permitindo respostas em tempo real (Bahrin et al. 2016).

Computa¸c˜ao em Nuvem `

A medida que o desempenho das tecnologias melhora, os dados e a funcionalidade dos equipamentos ser˜ao cada vez mais integrados na nuvem, permitindo mais servi¸cos ori- entados a dados para o sistema de produ¸c˜ao. Mais empreendimentos relacionados `a produ¸c˜ao na Ind´ustria 4.0 exigir˜ao maior compartilhamento de dados entre sites e limi- tes da empresa (Bahrin et al. 2016).

Portanto, a computa¸c˜ao em nuvem se concentra em ajustar e melhorar os aspectos operacionais da arquitetura e a efic´acia combinada com agilidade, interoperabilidade, configurabilidade, capacidade de programa¸c˜ao e integra¸c˜ao (Thames & Schaefer 2016).

Manufatura Aditiva

Na Ind´ustria 4.0, os m´etodos de manufatura aditiva tamb´em ser˜ao amplamente utiliza- dos para produzir pequenos lotes de produtos personalizados que oferecem vantagens de constru¸c˜ao, como projetos complexos e leves. Sistemas de manufatura aditiva descentra- lizada e de alto desempenho reduzir˜ao as distˆancias de transporte e o estoque dispon´ıvel (R¨ußmann et al. 2015).

A diminui¸c˜ao dos ciclos de vida do produto, combinada com a crescente demanda de produtos personalizados, requer uma maior transforma¸c˜ao em dire¸c˜ao `as estruturas da organiza¸c˜ao que levam a uma maior complexidade (Brettel et al. 2014). Essa flexibilidade tamb´em incentiva a inova¸c˜ao, pois prot´otipos ou novos produtos podem ser produzidos rapidamente, sem necessidade de reformula¸c˜ao ou configura¸c˜ao complicada de novas linhas de produ¸c˜ao. Assim, ´e poss´ıvel produzir um produto e muitas variantes, com uma diminui¸c˜ao no estoque usando as tecnologias da Ind´ustria 4.0 (Bahrin et al. 2016).

Sistemas Integrados

A integra¸c˜ao e auto-otimiza¸c˜ao s˜ao os dois principais mecanismos usados na organiza¸c˜ao industrial (Schuh et al. 2014). O paradigma da Ind´ustria 4.0 ´e essencialmente delineado por trˆes dimens˜oes da integra¸c˜ao: (a) integra¸c˜ao horizontal em toda a rede de cria¸c˜ao de valor, (b) integra¸c˜ao vertical e sistemas de fabrica¸c˜ao em rede e (c) engenharia fim- a-fim em todo o ciclo de vida do produto (Stock & Seliger 2016). A total integra¸c˜ao e a automa¸c˜ao digital dos processos de fabrica¸c˜ao na dimens˜ao vertical e horizontal implica tamb´em uma automa¸c˜ao da comunica¸c˜ao e coopera¸c˜ao, especialmente ao longo de processos padronizados (Erol et al. 2016).

Sendo assim, na Ind´ustria 4.0, a integra¸c˜ao de sistemas horizontal e vertical entre empresas, departamentos, fun¸c˜oes e recursos se tornar´a muito mais coesa, `a medida que as redes universais de integra¸c˜ao de dados entre empresas evolu´ırem e permitirem cadeias de valor verdadeiramente automatizadas (Bahrin et al. 2016).

Simula¸c˜oes

As simula¸c˜oes aproveitam os dados em tempo real para espelhar o mundo f´ısico em um modelo virtual, que podem incluir equipamentos, produtos e humanos. Isso permite que os operadores testem e otimizem as configura¸c˜oes do equipamento para o pr´oximo

Referencial Te´orico 23

produto em linha no mundo virtual antes da produ¸c˜ao f´ısica, reduzindo assim os tempos de configura¸c˜ao do equipamento e aumentando a qualidade (R¨ußmann et al. 2015).

Simula¸c˜oes 2D e 3D podem ser criadas para comissionamento virtual e simula¸c˜ao de tempos de ciclo, consumo de energia ou aspectos ergonˆomicos de uma instala¸c˜ao de produ¸c˜ao. O uso de simula¸c˜oes de processos de produ¸c˜ao pode n˜ao apenas reduzir os tempos de inatividade e alter´a-los, mas tamb´em reduzir as falhas de produ¸c˜ao durante a fase de inicializa¸c˜ao (Simons et al. 2017). A qualidade da tomada de decis˜ao pode ser melhorada de maneira f´acil e r´apida com a ajuda de simula¸c˜oes (Schuh et al. 2014).

Robˆos Autˆonomos

Os robˆos est˜ao se tornando mais autˆonomos, flex´ıveis e cooperativos. Eventualmente, eles ir˜ao interagir uns com os outros e trabalhar˜ao em seguran¸ca lado a lado com os humanos e aprender˜ao com eles (R¨ußmann et al. 2015). Esses robˆos custam menos e tˆem uma gama maior de recursos do que os usados atualmente na fabrica¸c˜ao.

Um robˆo autˆonomo ´e usado para executar o m´etodo de produ¸c˜ao autˆonomo com mais precis˜ao e tamb´em trabalhar nos locais onde os trabalhadores humanos est˜ao res- tritos ao acesso. Os robˆos autˆonomos podem concluir determinada tarefa de maneira precisa e inteligente dentro do prazo determinado e tamb´em se concentrar na seguran¸ca, flexibilidade, versatilidade e colabora¸c˜ao (Bahrin et al. 2016).

Big Data

De acordo com a defini¸c˜ao da Forrester, o Big Data consiste em quatro dimens˜oes: volume de dados, variedade de dados, velocidade de gera¸c˜ao de novos dados e an´alises, e valor dos dados (Witkowski 2017). A an´alise dos dados armazenados pode ser usada para descobrir as amea¸cas ocorridas em diferentes processos de produ¸c˜ao, no in´ıcio da fabrica¸c˜ao e tamb´em prever os novos problemas que podem ocorrer, bem como as v´arias solu¸c˜oes para impedir que tais problemas ocorram novamente na ind´ustria (Bagheri et al. 2015).

Com o Big Data, a coleta e a avalia¸c˜ao abrangente de dados de muitas fontes di- ferentes de equipamentos e sistemas de produ¸c˜ao, bem como sistemas corporativos e de gerenciamento de clientes, se tornar˜ao padr˜ao para apoiar a tomada de decis˜oes em tempo real (R¨ußmann et al. 2015).

Realidade Aumentada

Os sistemas baseados em realidade aumentada suportam uma variedade de servi¸cos, como selecionar pe¸cas em um armaz´em e enviar instru¸c˜oes de reparo por dispositivos m´oveis. A ind´ustria pode usar a realidade aumentada para fornecer aos trabalhadores informa¸c˜oes em tempo real para melhorar a tomada de decis˜ao e os procedimentos de trabalho. Os trabalhadores podem receber instru¸c˜oes de reparo sobre como substituir uma pe¸ca espec´ıfica, enquanto observam o sistema real que precisa de reparo (R¨ußmann et al. 2015).

Seguran¸ca da Informa¸c˜ao

Comunica¸c˜oes confi´aveis, o gerenciamento moderno de identidade e acesso de dispositivos e usu´arios s˜ao importantes na Ind´ustria 4.0 para resolver o problema de amea¸cas `a seguran¸ca cibern´etica, que cresce drasticamente com o aumento da conectividade e uso de padr˜oes de protocolos de comunica¸c˜ao convencionais (R¨ußmann et al. 2015).

No entanto, ´e um desafio construir um alto n´ıvel de estrutura de ciberseguran¸ca base- ada em IoT para a Ind´ustria 4.0, devido `a complexidade e ao processo de gerenciamento dinˆamico em torno da colabora¸c˜ao m´aquina-para-humano (Thames & Schaefer 2016).