Autor: yan alves

Digital Twins: Tecnologias e Perspectivas Futuras – Explore Mais Sobre Esse Conceito

Publicado em por .

 

 

 

A revolução digital na indústria está impulsionando uma série de inovações que oferecem melhorias significativas em produtividade, qualidade e eficiência nos diversos setores produtivos. Entre essas inovações, destacam-se os chamados “digital twins” (ou gêmeos digitais), que estão transformando a maneira como as empresas conduzem testes e simulações para otimizar processos, equipamentos e sistemas.

O que exatamente são os digital twins?

Os digital twins são representações virtuais precisas de objetos ou sistemas do mundo real. Em sua maioria, são aplicados na indústria, onde reproduzem digitalmente equipamentos, processos e/ou produtos, juntamente com seus atributos.

Essa abordagem elimina a necessidade de protótipos físicos, permitindo a realização de testes e simulações com alta fidelidade e precisão, e possibilitando a criação de múltiplas versões de um mesmo objeto.

Baseados em tecnologias como Big Data, simulação e aprendizado de máquina, esses testes representam um recurso crucial para a indústria, especialmente quando se trata de sistemas e operações complexas.

Isso capacita as empresas a melhorarem sua capacidade preditiva e fundamentarem suas decisões. Por meio das informações provenientes das simulações com digital twins, os profissionais envolvidos nos projetos podem identificar problemas e falhas, os quais, de outra forma, só seriam descobertos após o início da produção.

Explicando o funcionamento da tecnologia de digital twins

Como já discutimos, os digital twins são réplicas virtuais de objetos ou processos do mundo real, detalhando todas as suas características, funções e sistemas.

Para garantir a realização de testes confiáveis e a obtenção de dados precisos, os gêmeos digitais se apoiam na coleta de informações provenientes dos equipamentos reais. Esses dados podem incluir dados operacionais, físicos, químicos, ambientais, entre outros, obtidos através do uso de sensores inteligentes e de uma variedade de tecnologias complementares.

Em outras palavras, os digital twins não são simplesmente modelos 3D de objetos; eles também representam, com base em dados reais coletados de ativos existentes, o funcionamento e o desempenho desses objetos. A grande vantagem é que os profissionais podem simular diversas condições e criar diferentes versões para avaliar o impacto de modificações específicas.

Vamos considerar um exemplo: uma turbina eólica. Atualmente, esses equipamentos estão equipados com vários tipos de sensores que monitoram continuamente sua performance, funcionalidade, temperatura, condições climáticas, entre outros aspectos.

Esses dados são armazenados em um sistema em nuvem e aplicados à réplica digital que foi criada. Com dados reais alimentando o modelo, é possível simular diferentes condições ambientais e de operação para identificar e prever problemas, bem como para implementar melhorias.

Como mencionado anteriormente, tudo isso é viabilizado por meio de um conjunto de tecnologias complementares, incluindo:

 

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA) e suas diversas ramificações desempenham um papel fundamental nos digital twins, permitindo a previsão de cenários com base no uso e no funcionamento de um equipamento. Em outras palavras, a IA facilita a detecção de anomalias e sugere automaticamente as melhores estratégias para mitigá-las.

Machine Learning

Uma das ramificações mais cruciais da inteligência artificial, o machine learning é responsável por adicionar dinamismo aos testes e possibilitar o constante aprimoramento de processos e objetos.

Internet das Coisas

Como observamos, os digital twins dependem fortemente da coleta de dados operacionais e ambientais reais, viabilizada pela IoT. Esta tecnologia permite a captura e transferência em tempo real de informações provenientes de sensores inteligentes para a nuvem, facilitando o monitoramento contínuo de equipamentos.

Dessa forma, a empresa pode acompanhar e mapear com precisão o funcionamento de objetos ou processos, reproduzindo-os com fidelidade no gêmeo digital.

Big Data

A quantidade massiva de dados gerados e que precisam ser coletados e processados não é insignificante. O Big Data é a tecnologia que viabiliza o processamento e organização de grandes volumes de informações, tanto estruturadas quanto não estruturadas, apresentando-as de maneira simplificada em questão de segundos.

Essa capacidade é fundamental para auxiliar projetistas e desenvolvedores na identificação de problemas, no reconhecimento de momentos para manutenções preditivas, na compreensão do ciclo de funcionamento e em diversas outras aplicações.

Possíveis aplicações de digital twins

As empresas podem aplicar os digital twins de diferentes formas e para objetivos diversos. Geralmente, os gêmeos digitais são mais utilizados pela indústria, sobretudo para simular processos críticos e complexos.

Algumas aplicações são:

  • Plantas fabris: como os digital twins também podem replicar processos, a indústria pode utilizá-los para simular todas as etapas da cadeia produtiva, descobrindo oportunidades de melhoria no chão de fábrica e aumentando a vida útil de equipamentos.
  • Construção civil: empresas podem aprimorar projetos de estruturas, principalmente de grande porte, com digital twins, realizando testes relacionados a degradação, melhores materiais etc.
  • Óleo e gás: a tecnologia pode ser utilizada para criar equipamentos e acessórios melhores, reduzindo o retrabalho em campo e os riscos a trabalhadores e empresas.
  • Geração de energia: os gêmeos digitais também podem ser aplicados por concessionários de energia para simular diferentes condições dos equipamentos da rede e, acima de tudo, prever falhas. Isso ajuda a, por exemplo, reduzir o tempo de resposta a ocorrências.
  • Desenvolvimento de produtos: com base em dados reais de equipamentos já existentes e a realização de testes virtuais, torna-se mais fácil identificar pontos de melhoria no projeto, seja na funcionalidade, durabilidade ou outros aspectos.
  • Transporte: de automóveis a aeronaves, também é possível criar digital twins de veículos de transporte de pessoas e carga para garantir a máxima segurança, eficiência e estimar manutenções preditivas.
  • Planejamento urbano: projetos urbanísticos e de mobilidade também podem se beneficiar dos gêmeos digitais, testando diferentes condições de fluxo de pessoas e veículos, por exemplo.

Os digital twins são um reflexo da transformação digital e um dos pilares da indústria 4.0. O que hoje ainda se apresenta como uma inovação poderá se tornar, em breve, uma necessidade para que as empresas tenham condições de continuar competindo de igual para igual no mercado.

O que é MES – Manufacturing Execution Systems?

Publicado em por .

O sistema MES não é uma novidade no mercado. Elaborado ainda nos anos 90, a ferramenta vem ganhando espaço no campo industrial devido à chegada da indústria 4.0 e a necessidade de alinhar processos, pessoas e equipamentos para promover a digitalização, a integração e a conectividade que marcam a manufatura avançada.

 

O que é MES: Sistema de Execução de Manufatura

 

O termo MES, que significa Manufacturing Execution Systems ou Sistema de Execução da Manufatura, refere-se a uma ferramenta essencial para os processos industriais. Sua função é conectar e otimizar o fluxo de informações entre o chão de fábrica e a gestão.

Essa tecnologia desempenha um papel crucial na organização, controle e monitoramento da produção industrial. Ela preenche a lacuna entre o planejamento e o controle de produção, visando aumentar a eficiência e reduzir os custos em todas as fases, desde a emissão da ordem até o envio do produto finalizado.

O sistema MES gera informações e relatórios em tempo real sobre diversos aspectos da produção, incluindo qualidade, manutenção, materiais, entre outros. Esses dados permitem que os gestores avaliem a execução dos planos de maneira precisa.

O MES é uma ferramenta híbrida, conectando-se tanto a máquinas e equipamentos (hardware) quanto a outros sistemas, como o ERP (software). Essa integração permite sincronizar e fornecer dados essenciais para uma tomada de decisão estratégica.

Com acesso a esses dados, os gestores podem analisar métricas e indicadores em tempo real, identificando oportunidades de melhoria em todas as etapas do processo de produção. Isso possibilita que as equipes façam ajustes necessários antes que problemas ocorram, evitando assim atrasos e garantindo a qualidade do produto final.

 

A indústria 4.0 tem como pilares fundamentais a digitalização, integração e conexão dos processos na cadeia de produção, além da automação por meio de sistemas e equipamentos inteligentes.

Nesse contexto, o sistema MES se mostra de extrema importância para ajudar as empresas a se preparem para implementar as tecnologias necessárias e colher os benefícios da manufatura avançada.

Isso porque essa tecnologia permite otimizar o planejamento da produção e conectar máquinas, equipamentos, sistemas e pessoas.

E graças a essa conectividade, torna-se possível eliminar gargalos e reduzir o peso de ineficiências inerentes ao processo produtivo. Se antes qualquer imprecisão relacionada à produção ou aos materiais poderia se transformar em atrasos e perdas, o sistema MES consegue reduzir a complexidade da gestão e garantir a excelência nas operações.

No final, o sistema MES desponta como uma importante vantagem competitiva, uma vez que, as empresas que não o utilizam acabam ficando para trás no que se refere à redução de custos, à agilidade na produção e à própria adoção do modelo 4.0.

 

Diferença entre ERP e MES

 

O ERP (Enterprise Resource Planning) é um sistema voltado para a gestão empresarial. Ele permite atender e integrar todas as áreas da empresa, fornecendo uma visão global dos diferentes setores e entender como a organização está funcionando.

O ERP é projetado para atender e integrar quase todas as áreas funcionais de uma empresa. Normalmente são organizados em módulos, e os mais destacados são financeiro, contábil, vendas, estoques e recursos humanos. O ERP é focado em números consolidados, resultados mensais, de muitos departamentos.

Enquanto os ERP tem uma visão macro da organização, atuando em todas as suas áreas, o MES tem uma visão microscópica e focada nos dados específicos da produção, em alguns casos restrito a uma planta ou área fabril, , isto é, fornece uma visão muito mais específica sobre a manufatura, gerando informações detalhadas sobre a linha de produção, as máquinas e os equipamentos utilizados na operação, a qualidade dos processos, entre outras.

Esta especificidade do MES compensa a deficiência estrutural do ERP em acompanhar o alto volume de dados gerados nos processos fabris e na sua incapacidade de atuar com flexibilidade às necessidades da produção, em tempo real.

O ERP e o MES  não são substitutos, mas sim ferramentas complementares e com campos de atuação distintos. Por exemplo, embora o controle de estoques de matérias-primas e de produtos acabados possa estar tanto no ERP quanto no MES, apenas o MES tem condições de informar em tempo real tanto estes estoques como o de produtos intermediários.

Enquanto o ERP acompanha indicadores como faturamento, custos e lucro, organizando as metas para uma análise periódica (mensal, trimestral etc.), o sistema MES gera métricas relacionadas ao chão de fábrica, que precisam ser monitoradas com muito mais frequência (a cada dia, turno ou hora, por exemplo).

 

Como os sistemas se integram

 

 

 

 

 

ERP e MES atuam de maneira complementar. Ao integrar a operação, garante-se um fluxo constante de informações, conectando a gestão da produção (chão de fábrica) à gestão corporativa.

Importante notar que ERP não é capaz de coletar dados diretamente das máquinas e equipamentos. É preciso contar com outro sistema que preencha essa lacuna, coletando essas informações e o alimentando. Esse é o papel do MES.

O sistema importa dados dos processos fabris e pode enviá-lo para o ERP. E o contrário também ocorre: o MES pode captar informações da outra ferramenta para otimizar os trabalhos executados diariamente na manufatura.

A integração entre ERP e MES traz benefícios como:

  • Integrar dados em tempo real;
  • Minimizar impactos por conta de equipamentos indisponíveis;
  • Potencializa a rastreabilidade do produto;
  • Reduzir interrupções e atrasos na produção.

 

Características e funcionalidades do Sistema MES

 

 

O sistema MES possui funcionalidades como:

  • Coleta e aquisição de dados

Permite que a empresa obtenha dados operacionais sobre equipamentos e processos de produção.

  • Gestão da produção

Proporciona ciclos mais curtos, entregas mais pontuais e um melhor controle sobre a demanda de recursos limitados.

  • Gestão documental

Garante acesso a toda documentação relacionada à produção, incluindo registros, formulários, ordens de trabalho, entre outros. Isso torna a comunicação entre turnos mais fluida.

  • Gestão de pessoas

Faz o controle dos trabalhadores no chão de fábrica, garantindo, por exemplo, que apenas os colaboradores qualificados desempenham determinadas funções.

A possibilidade de acompanhar esse status e gerar relatórios em tempo real auxilia no cumprimento das políticas de compliance e de outros aparatos regulatórios.

  • Operações de manutenção

Acompanha o uso de recursos na produção e os prazos. A ferramenta também informa o histórico de problemas e de atividades do equipamento, tornando mais fácil cumprir os requisitos de manutenção e determinar indicadores de desempenho.

  • Movimentação de materiais

Gerencia e monitora a movimentação de materiais, itens em processo e produtos acabados.

  • Agendamento de operações

Define a sequência e o tempo das operações com base nas prioridades e regras de produção, de acordo com as características do equipamento e do produto.

  • Análise de performance

Gera relatórios sobre a manufatura em tempo real, além de fornecer dados históricos e resultados esperados. Também indica o uso e a disponibilidade de recursos, o tempo de ciclo de produção de cada produto, se está cumprindo ou não o cronograma previsto, entre outras medições.

  • Gestão de processos

Monitora os processos de produção e dá suporte à tomada de decisão para corrigir e/ou aperfeiçoar processos e equipamentos.

  • Acompanhamento de produção

Permite o rastreamento da produção e traz informações sobre o pessoal designado para o trabalho, os materiais utilizados, as condições de produção e alertas de falhas e retrabalhos. Todas essas informações podem ser registradas na ferramenta, permitindo a rastreabilidade completa do produto.

  • Controle de qualidade

Garante o gerenciamento da qualidade de ponta a ponta na manufatura, inclusive com análises preditivas que ajudam a garantir a conformidade e reduzir custos.

  • Alocação de recursos

Proporciona o gerenciamento dos recursos relacionados à manufatura, incluindo máquinas, ferramentas, mão de obra, materiais, processo, entre outros.

 

Como pudemos ver, o sistema MES é uma solução indispensável para empresas que querem otimizar seus processos, reduzir custos e, sobretudo, preparar o terreno para o modelo da indústria 4.0.

Os ganhos proporcionados pela ferramenta impactam diretamente na competitividade da organização e podem trazer resultados expressivos!

 

 

Fontes:

Portal da Indústria: https://www.portaldaindustria.com.br/industria-de-a-z/industria-4-0/

A Voz da Indúsria: https://avozdaindustria.com.br/colunistas/mes-um-sistema-necessario-para-o-desenvolvimento-da-industria

CERTI Insights: https://certi.org.br/blog/category/industria-4-0/

 

 

 

 

 

Qualidade de dados: qual a importância para IA na indústria?

Publicado em por .

 

 

 

A qualidade dos dados é essencial para as aplicações de inteligência artificial (IA) na Indústria 4.0. A coleta e o tratamento adequados são cruciais para garantir resultados consistentes e confiáveis nos projetos.

Além de apenas digitar informações corretamente, é fundamental selecionar dados relevantes entre uma variedade de tipos, como texto, números, datas, áudio, vídeo e imagens. A confiabilidade de conjuntos de dados extensos não está apenas na precisão da entrada, mas na escolha dos dados úteis para gerar informações pertinentes.

A inconsistência nos dados pode não apenas causar prejuízos financeiros, mas também ameaçar a viabilidade dos projetos na indústria.

Este artigo explora a importância estratégica da ciência de dados para empresas industriais que empregam IA em projetos de otimização e prevenção. Também analisa como o registro, a catalogação e o tratamento dos dados podem influenciar na geração de informações que promovam a maturidade dos produtos ou serviços.

Qualidade de dados em projetos de inteligência artificial

A implementação de projetos de inteligência artificial na indústria é uma tendência crescente, especialmente devido à sua associação com o avanço da automação industrial, o que tem possibilitado inovações nos padrões de qualidade nas fábricas.

Com a explosão na quantidade de dados disponíveis, um desafio significativo enfrentado por muitas indústrias é alcançar maturidade no tratamento desses dados. A baixa qualidade dos dados é um dos principais motivos pelos quais a grande maioria dos projetos de IA não alcança sucesso.

Segundo o Datamani, aproximadamente 45% do tempo gasto em projetos de IA é dedicado ao desenvolvimento da base de dados. É importante distinguir entre os dados compilados pelos clientes para uso no desenvolvimento de modelos e visualizações de IA, e as expectativas em relação à qualidade das informações que realmente serão utilizadas na produção de soluções na manufatura. Nem todos os dados armazenados são relevantes para um projeto de IA.

Quando os modelos desses projetos estão prontos para testes ou produção, eles frequentemente enfrentam diversos desafios, como diferentes ambientes, dependências e lacunas de habilidades. Como resultado, muitas vezes não conseguem atender às expectativas em termos de benefícios ou tempo investido.

Alguns fatores que atuam como obstáculos na melhoria desse cenário são:

  • Deficiências na estrutura organizacional
  • Limitações na infraestrutura industrial
  • Coleta e seleção correta de dados
  • Falta de experiência em engenharia de dados
  • Dados em excesso e em grande escala de complexidade

É crucial destacar que um projeto industrial com IA e ciência de dados não começa com uma ideia predefinida da funcionalidade, mas sim foca em entender quais insights ou ações podem ser derivados dos dados, independentemente do formato, para produzir modelos de aprendizado de máquina eficazes.

 

Boas práticas para garantir a qualidade de dados e sucesso de projetos de IA

 

Ao examinar os pontos críticos e as variáveis do sistema envolvido em um problema específico a ser abordado com modelos de IA, e ao avaliar a qualidade dos dados fornecidos pelo cliente, é crucial verificar se o atual ambiente de digitalização e coleta de dados é adequado, se os campos de informação estão completos, atualizados e alinhados aos objetivos do projeto.

Este investimento em ciência de dados se traduz em atividades que frequentemente exigem análise manual detalhada e ajustes personalizados dos valores, dependendo da natureza das variáveis, sistemas e da abordagem do modelo de IA.

Por essa razão, é recomendável que a análise e preparação dos dados sejam conduzidas por um profissional especializado e qualificado, geralmente um cientista de dados, encarregado de assegurar que a base de dados esteja sólida e confiável, permitindo que o modelo proposto alcance os objetivos finais delineados para o cliente.

Dentre as ferramentas mais apropriadas para realizar tarefas de ciência de dados, há novos métodos e plataformas que combinam soluções proprietárias, de código aberto e híbridas, possibilitando agilizar e otimizar o processo de carga, tratamento e visualização dos dados.

Estes softwares oferecem maior velocidade e facilidade na verificação dos dados, permitindo a análise de problemas de complexidade variada e até mesmo a realização de testes de modelos de IA para validar rapidamente propostas de projeto, o que facilita a obtenção de modelos minimamente viáveis para encontrar abordagens mais adequadas para questões específicas.

Análise e preparação de dados: qual a importância para a indústria?

 

O controle de qualidade de dados dos projetos pode ser diretamente impactado a depender da análise e da preparação dos dados fornecidos como base para a implementação de soluções industriais.

Os riscos de uma base de dados ineficiente podem gerar perdas financeiras e materiais, assim como colocar em risco a vida de pessoas, causar danos ao bem-estar, à saúde e ao meio-ambiente ou à linha de produção fabril.

Negócios que aplicam a inteligência artificial na manufatura para fins diferentes necessitam de análise e preparação de dados distintos, baseados na dinâmica e natureza do sistema industrial no qual estão inseridos.

As áreas de logística e estoque são duas em que modelos de inteligência artificial podem aplicar o uso de dados para identificação ou controle de demandas, enquanto o segmento automobilístico pode empregá-lo na cadeia produtiva, ou para análises preditivas na checagem de manutenção do maquinário.

Por exemplo, projetos de aprendizado de máquinas voltados para indústrias de alimentos, que lidam com estoques na gestão de matéria-prima junto a fornecedores, necessitam da análise, atualização e do tratamento de dados com uma frequência diferente daqueles utilizados em processos da indústria farmacêutica, responsáveis pelo desenvolvimento de novas medicações voltadas ao tratamento de doenças crônicas.

Se o preço de uma determinada matéria-prima está desatualizado ou impreciso com base no valor de mercado, essa incoerência pode impactar nos recursos internos disponíveis para a produção de lotes específicos ou desenvolvimento de serviços sazonais.

Assim como a escolha de um fornecedor que contém dados pendentes ou incompletos quanto às peças disponíveis no sistema ou tecnologias desatualizadas na fabricação de matérias-primas pode causar erros na aquisição de estoques para uma determinada produção, impactando negativamente na qualidade do produto final e dos benefícios aos usuários.

Neoindustrialização no Brasil

Publicado em por .

Nos últimos anos, a indústria brasileira tem passado por períodos de instabilidade, com períodos de crescimento seguidos por desaceleração. Ao analisar um período mais amplo, os dados indicam que o setor está perdendo participação no Produto Interno Bruto (PIB) do país.

A pandemia acelerou as transformações que já estavam em curso na indústria global, deixando o Brasil em uma posição desfavorável. Diante disso, as iniciativas de neoindustrialização visam compensar as perdas e inserir as empresas brasileiras nas cadeias globais de valor com condições competitivas efetivas.

A seguir, vamos explorar o conceito de neoindustrialização no contexto brasileiro. Boa leitura!

 

O que é neoindustrialização?

 

A neoindustrialização refere-se ao processo de atualização e reorganização da indústria brasileira, com ênfase na introdução de inovações e na ampliação da variedade das cadeias de produção. Esse conceito está diretamente ligado à era da indústria 4.0, caracterizada pela adoção de tecnologias avançadas e pela digitalização, além das demandas globais por um impacto socioambiental positivo. O objetivo primordial é reverter o declínio industrial no Brasil e promover o desenvolvimento econômico sustentável.

Para atingir esses objetivos, a neoindustrialização se baseia em três principais pilares:

  • Tecnologia: Utilização de ferramentas inovadoras, como Inteligência Artificial, Internet das Coisas, automação, entre outras tecnologias avançadas, para aumentar a eficiência produtiva, otimizar o uso de recursos e reduzir cu
  • Digitalização: Na neoindustrialização, os processos de produção são integrados e digitalizados, permitindo a tomada de decisões estratégicas com base na coleta e análise de dados em tempo real.
  • Sustentabilidade: Diante da urgência das questões climáticas, é fundamental que a indústria adote práticas sustentáveis. Medidas como aumento da eficiência energética, uso de fontes renováveis de energia e redução da geração de resíduos são exemplos de ações que podem ser implementadas. Além disso, em consonância com as políticas ESG (ambiental, social e de governança), iniciativas de responsabilidade social e governança devem ser fortalecidas.

Panorama atual da neoindustrialização no Brasil

 

O panorama atual da neoindustrialização no Brasil reflete um período de mudanças significativas. Ao longo das últimas décadas, o país testemunhou um processo de desindustrialização, marcado pela crescente dependência de commodities, resultando em uma redução da participação do setor industrial no Produto Interno Bruto (PIB) nacional. No entanto, apesar dessas transformações, dados do Portal da Indústria indicam que a indústria ainda contribui com mais de um quarto da geração de riqueza no país em 2023.

Atualmente, a indústria brasileira enfrenta desafios consideráveis, com períodos de crescimento seguidos por meses de retração, refletindo uma notável volatilidade no setor. Nesse contexto, e diante das mudanças na dinâmica geopolítica global – como o crescimento e a expansão do BRICS – o governo brasileiro iniciou os esforços para promover a neoindustrialização do país.

O artigo “Neoindustrialização para o Brasil que queremos” destaca o processo de desindustrialização e o risco de o país ficar para trás em termos de sofisticação produtiva e proteção da soberania nacional. O texto ressalta uma queda na classificação do Brasil em termos de complexidade econômica, passando do 25º para o redor do 50º lugar.

Para reverter esse quadro, a proposta é que a neoindustrialização brasileira se apoie nos setores onde o país já tem destaque e, a partir deles, avance em direção aos setores que possam gerar maior valor agregado e nos quais o Brasil tem capacidade de competir.

Além das propostas delineadas no artigo, o governo implementou medidas concretas ao longo de 2023, através do Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços (MDIC), com o intuito de fortalecer a indústria com base sustentável e impulsionar a inovação tecnológica, assim como nossa capacidade de exportação.

As iniciativas do ministério abrangem diversas áreas, incluindo reestruturação e governança, regulação e competitividade, promoção da indústria nacional, estímulo à inovação e sustentabilidade, bem como promoção do comércio exterior e atração de investimentos estrangeiros.

 

Vantagens e pontos de atenção da neoindustrialização

 

O principal benefício da neoindustrialização é, precisamente, conter o processo de desindustrialização que ocorre no Brasil. Em 1985, o setor industrial representava 48% do Produto Interno Bruto (PIB) nacional, enquanto em 2022, essa proporção havia caído para menos de 24%.

Apesar de o Brasil ser uma potência nas áreas agrícola e de serviços, esses setores são caracterizados por uma baixa intensidade tecnológica. Portanto, além da necessidade de diversificação, a modernização da indústria é um aspecto fundamental que trará benefícios para diversas cadeias produtivas.

Outro ponto relevante é a oportunidade que o Brasil tem de realizar sua industrialização de forma sustentável. Assim, além de reverter o cenário de desindustrialização, o país pode avançar significativamente, posicionando-se na vanguarda do desenvolvimento sustentável global.

No entanto, há críticas à proposta de neoindustrialização apresentada pelo governo. Algumas delas estão relacionadas ao foco das medidas. Para alguns especialistas, o Brasil deveria buscar sua industrialização com base em sua competitividade, em vez de se concentrar na participação percentual no PIB.

Além disso, a falta de uma estratégia clara para promover a interação entre universidades e indústrias, visando à inovação tecnológica, também é motivo de preocupação.

Por último, questões contraditórias também precisam ser resolvidas. Se a neoindustrialização brasileira visa ser sustentável, então não há espaço para políticas que incentivem a compra de veículos movidos a combustíveis fósseis.

 

Desafios da neoindustrialização no Brasil

 

A neoindustrialização do Brasil não depende apenas de políticas de incentivo. O pacote de mudanças deve vir acompanhado de uma série de reformas e melhorias, como a questão regulatória, redução da taxa de juros, da carga tributária, e do Custo Brasil, e de investimentos em infraestrutura, logística e P&D.

Os objetivos devem ser diminuir os custos de operar no País, aumentar a produtividade e o impulso à competitividade da indústria brasileira no cenário global.

Podemos condensar os desafios à neoindustrialização no Brasil no seguintes pontos:

  • Infraestrutura: o Brasil precisa de investimentos massivos em redes de comunicação avançadas e sistemas de automação. Além disso, a infraestrutura física do País também precisa ser melhorada;
  • Força de trabalho: a neoindustrialização precisa de trabalhadores mais especializados. Para isso, cabe ao governo investir na educação e na capacitação da força de trabalho, preparando-a para os desafios tecnológicos;
  • Sustentabilidade: como vimos, desenvolvimento sustentável é palavra de ordem neste processo;
  • Inclusão: a neoindustrialização deve ser conduzida não apenas e mãos dadas com boas práticas ambientais, mas também sociais. Garantir a igualdade e acesso à educação e aos postos de trabalho criados é fundamental.

 

Futuro da indústria no Brasil: o que podemos esperar

 

A neoindustrialização é essencial para que o Brasil amenize sua dependência de commodities e se insira de vez nas cadeias globais de valor. Com ela, conseguiremos potencializar nosso crescimento, além de impulsionar a inovação e garantir o desenvolvimento sustentável.

Neste contexto, a indústria 4.0 é peça importante para a modernização industrial do país. A adoção de tecnologias orientada por dados permitirá um salto em termos de produtividade e eficiência.

A Economia Circular, ainda um debate muito incipiente no Brasil, também tende a ganhar força. Pautando-se pelo máximo aproveitamento do que é produzido, ela pode nortear as questões socioambientais que são a base da neoindustrialização.

Este processo deve nos conduzir às principais cadeias globais, trazendo a complexidade produtiva da qual nossa indústria ainda carece. Essa integração é o que vai nos proporcionar mais inovação e sustentabilidade.

O papel dos dispositivos vestíveis industriais na garantia da segurança ocupacional

Publicado em por .

 

Os dispositivos vestíveis inteligentes representam uma evolução significativa na abordagem da segurança e do bem-estar dos trabalhadores em ambientes industriais. Com a capacidade de monitorar e reagir a uma variedade de condições e situações, esses dispositivos oferecem uma camada adicional de proteção e suporte para os trabalhadores, reduzindo os riscos associados a tarefas complexas e perigosas. Para ilustrar ainda mais os benefícios desses dispositivos, é importante examinar casos de uso específicos e exemplos reais de sua eficácia. Por exemplo, em ambientes de construção, onde quedas e colisões são preocupações comuns, os capacetes inteligentes equipados com sensores de impacto podem detectar rapidamente eventos potencialmente perigosos e alertar os trabalhadores e supervisores. Essa capacidade de resposta rápida pode salvar vidas e prevenir lesões graves. Além disso, os óculos inteligentes oferecem uma variedade de recursos que podem melhorar a eficiência e a segurança no local de trabalho.

Desde fornecer instruções passo a passo para tarefas complexas até alertar os trabalhadores sobre riscos iminentes, esses dispositivos ajudam a manter os trabalhadores informados, reduzindo o potencial de erros humanos. Os coletes inteligentes, por sua vez, não apenas monitoram os sinais vitais dos trabalhadores, mas também podem ser integrados a sistemas de detecção de gases ou fumaça, proporcionando uma camada adicional de proteção contra ameaças ambientais. Essa capacidade de detectar e reagir a perigos invisíveis pode ser crucial em ambientes industriais onde a segurança contra incêndios e vazamentos químicos é uma preocupação constante.

 

Exemplo de solução de dispositivo vestível inteligente

 

Os dispositivos vestíveis podem ter diferentes tipos de sensores, dependendo da aplicação alvo. Diferentes sensores coletam diferentes tipos de dados, que podem ser digitais ou baseados em sinais analógicos. Os sensores coletam dados sobre as propriedades físicas ou químicas do corpo e do ambiente, fornecendo informações valiosas. Sensores biométricos medem a frequência cardíaca, a variabilidade da frequência cardíaca (VFC), a resposta galvânica da pele (GSR) ou a pressão sanguínea; sensores ambientais fornecem dados de temperatura, pressão ou luz ultravioleta. Um acelerômetro de 3 eixos, giroscópio, magnetômetro e altímetro barométrico são alguns dos sensores de movimento, sensores de interface humana medem proximidade, gesto ou posição.

No entanto, apesar desses benefícios claros, os dispositivos vestíveis inteligentes enfrentam uma série de desafios que precisam ser superados para alcançar sua adoção generalizada na indústria. Um dos principais desafios é a questão da privacidade dos dados, com trabalhadores preocupados com o acesso e o uso de suas informações pessoais por parte dos empregadores. Garantir a conformidade com regulamentos de privacidade e implementar medidas de segurança robustas são essenciais para mitigar essas preocupações.

Além disso, a interoperabilidade e compatibilidade com sistemas existentes podem ser obstáculos significativos, especialmente em ambientes industriais complexos com uma variedade de tecnologias em uso. Escolher dispositivos que possam se integrar facilmente a infraestruturas existentes e garantir uma transição suave durante a implantação são considerações importantes nesse sentido. Outro desafio enfrentado pelos dispositivos vestíveis inteligentes é o custo inicial e de manutenção.

Embora esses dispositivos ofereçam benefícios claros em termos de segurança e eficiência, o investimento inicial pode ser proibitivo para algumas empresas. No entanto, ao considerar o custo total de propriedade e os benefícios a longo prazo, muitas organizações estão percebendo o valor agregado que esses dispositivos podem trazer.

A arquitetura central para um dispositivo vestível inteligente consiste em uma combinação de um microprocessador ou microcontrolador, ou um CI semelhante. Ele possui alguns sensores microeletromecânicos (MEMS), pequenos atuadores mecânicos, um IC de Sistema de Posicionamento Global (GPS), conectividade Bluetooth/celular/Wi-Fi para coletar/processar e sincronizar dados, eletrônicos de imagem, bateria recarregável ou célula primária (não recarregável) ou pacote de bateria e eletrônicos de suporte. Sensores com interface digital são controlados usando comunicação padrão, como I2C ou interface periférica serial (SPI). Sensores analógicos precisam de um AFE (Front-end analógico) composto por amplificadores operacionais (amplificadores op), filtros e conversores analógico-digital (ADCs) para converter o sinal analógico em um sinal digital que pode ser processado pelo microcontrolador.

 

A Figura acima representa um diagrama de blocos genérico de um dispositivo vestível. Os principais blocos funcionais são mostrados, como CPU, front-end analógico (AFE), sensores (digitais e analógicos), display, gerenciamento de energia, áudio e blocos de rede.
Os dispositivos vestíveis podem usar vários protocolos de comunicação, incluindo Wi-Fi, Bluetooth Clássico, ZigBee e interfaces proprietárias específicas de empresas. Muitos OEMs optam por protocolos proprietários, pois são eficientes em termos de energia. Os protocolos de comunicação sem fio têm desempenhos diferentes em termos de distância de transmissão/recepção, taxa de transferência de dados e consumo de energia. O Bluetooth de Baixa Energia (BLE) pode alcançar a menor potência possível para comunicação de curto alcance. Ele consome substancialmente menos energia enquanto mantém uma alta taxa de transferência de dados (24 Mbps). O ZigBee estende o alcance operacional para 1500m em linha de visão, consumindo menos energia. A taxa de transferência de dados, no entanto, é limitada a 1 Mbps. Por outro lado, o LoRa combina baixo consumo de energia com um alto alcance operacional (até 10 Km em áreas rurais), mas com baixa taxa de transferência de dados (50 kbps).
Finalmente, a aceitação e adoção por parte dos usuários finais também são considerações críticas. É essencial envolver os trabalhadores desde o início do processo de seleção e implementação, garantindo que suas preocupações sejam ouvidas e abordadas. Além disso, oferecer treinamento abrangente e suporte contínuo pode ajudar a garantir que os trabalhadores se sintam confortáveis e competentes no uso dessas novas tecnologias. Em suma, os dispositivos vestíveis inteligentes têm o potencial de revolucionar a segurança e a eficiência no local de trabalho industrial. Ao superar os desafios associados à privacidade, compatibilidade, custo e aceitação do usuário, esses dispositivos podem desempenhar um papel fundamental na criação de ambientes de trabalho mais seguros, inteligentes e produtivos.

Os impactos da gamificação nos processos da empresa

Publicado em por .
VOCÊ JÁ APLICA A GAMIFICAÇÃO NA ROTINA DA SUA EQUIPE?
Que a gamificação é uma das maiores tendência em Segurança do Trabalho para 2024 você provavelmente já sabe. Ela pode ajudar a aumentar a motivação, o engajamento e as taxas de retenção. Ao transformar o aprendizado em uma experiência mais agradável, os colaboradores têm mais probabilidade de se engajar de maneira profunda com o conteúdo do treinamento e aplicar seus aprendizados no local de trabalho.

Sendo assim, que tal algumas dicas de ferramentas que podem te ajudar a aplicar isso de maneira simples na rotina da sua equipe?!
1. Kahoot!

O Kahoot! é uma plataforma de aprendizagem baseada em jogos que permite aos educadores criar quizzes interativos personalizados, e agora conta com uma IA integrada que permite a criação automática de quizzes a partir de um tema especifico. Os jogos podem ir desde quizzes de múltipla escolha, verdadeiro ou falso e até mesmo quebra-cabeça! O Kahoot é excelente para pequenas dinâmicas em tempo real, sejam elas presenciais e/ou online, promovendo a interação e até mesmo a diversão entre os participantes, visto que a plataforma instiga todos a querem um lugar no pódio final.
2. Classcraft

O Classcraft é uma ferramenta que converte qualquer tipo de conteúdo em uma aventura, sendo especialmente indicado para iniciativas de longo prazo, como, por exemplo, aprimorar a cultura de segurança. Nela, cada colaborador tem a oportunidade de criar e evoluir seu próprio personagem, progredindo de nível à medida que conclui tarefas, em uma dinâmica semelhante a um jogo de RPG. Essa abordagem não apenas intensifica a motivação, mas também impulsiona o engajamento ao longo de toda a jornada profissional.
3. Quizizz

O Quizizz destaca-se como uma plataforma versátil para aprendizagem, possibilitando a criação de quizzes interativos personalizados. Em contraste com o Kahoot, ele oferece a flexibilidade para que os colaboradores completem as atividades no seu próprio ritmo, eliminando a pressão do tempo de resposta para cada ação. Além disso, a plataforma proporciona feedback em tempo real aos participantes, enriquecendo a experiência educacional com um acompanhamento imediato e eficaz.
Gostou das dicas? Veja abaixo um exemplo de um quiz no Kahoot para você experimentar um pouco da gamificação voltada para a Segurança no Trabalho. Leia o QR Code abaixo e aproveite! 
https://kahoot.it/challenge/0163689