Muito se tem falado, nos últimos anos, sobre a adoção de tecnologias digitais com objetivo de melhorar o planejamento, os processos de produção e aumentar a produtividade da indústria. E se antes esse conceito de Indústria 4.0, que surgiu em 2011, parecia tão distante da realidade brasileira, de lá para cá muita coisa mudou.
Implementar algumas tecnologias no processo de planejamento e de produção tem se configurado como uma possibilidade muito mais acessível — e tangível — do que costumava ser. Uma pesquisa recente realizada pela Confederação Nacional da Indústria (CNI) inclusive aponta para esse novo cenário: as indústrias estão muito mais digitais do que há cinco anos.
Ao mesmo tempo, mostra que a maioria das fábricas inteligentes ainda se encontra em uma fase inicial do processo de digitalização, com uso de uma ou poucas tecnologias. Entre elas, estão aplicações em robótica e internet das coisas (IoT), inteligência artificial (IA), machine learning, computação em nuvem, entre outras.
Mais do que avaliar o nível de maturidade da indústria com relação às novas tecnologias, o que buscamos entender é o que falta para a Indústria 4.0 se firmar de vez no Brasil e para quais perspectivas as indústrias devem se atentar.
Por isso, convidamos para um bate-papo o professor doutor da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), Anibal Azevedo, pesquisador das áreas de estatística, ciência de dados, Indústria 4.0, gêmeo digital, logística, simulação, entre outros assuntos.
Os principais insights dessa conversa, você confere a seguir.
3 pilares da Indústria 4.0
O desenvolvimento da Indústria 4.0 no Brasil — e no mundo — envolve diversos desafios. Geralmente aquele que primeiro aparece é o investimento em equipamentos que incorporem as novas tecnologias, atrelado a uma expectativa de que as mudanças na etapa de produção e no modelo de negócio sejam imediatas.
Obviamente que esse é um fator essencial, mas assim como não são apenas ferramentas complexas e caras que trazem impactos positivos, também não há ferramenta robusta que, por si só, faça milagre. É por isso que a Indústria 4.0 envolve pessoas, dados e ferramentas.
1) Ferramentas: planejamento do uso da tecnologia
Para Anibal Azevedo, como os tomadores de decisão geralmente são pressionados para entregar uma resposta rápida diante do capital alocado com a nova tecnologia, muitas vezes acabam desconsiderando o contexto em que ela será inserida e toda a sua complexidade matemática.
“Entre a máquina operar mais eficiente e o cliente receber o produto mais rápido há algo no meio que se chama algoritmo. E quando há o planejamento do uso da tecnologia, é possível visualizar inclusive novos business. Hoje dizemos que estamos em uma nova fase do capitalismo: do capitalismo algorítmico”, diz o professor.
São os algoritmos que descrevem as etapas que precisam ser efetuadas para que um programa execute as tarefas. Com isso, as indústrias ganham com máquinas mais eficientes e inteligentes. Como exemplo, imagine uma espécie de empilhadeira que foi desenvolvida para juntar cinco caixas de uma vez. Ela certamente proporciona mais agilidade na cadeia de produção.
No entanto, se há algoritmos construídos para fazer uma leitura dos pedidos, as possibilidades se ampliam: ao invés de juntar cinco caixas de uma vez e o homem fazer a separação de pedidos, ela poderia, com um único movimento, montar dois pedidos – um com 2 caixas e outro com 3, por exemplo.
E não precisamos ir muito longe para perceber que estamos no mundo dos algoritmos: gigantes como Facebook, Amazon e Google já mantêm parte das suas funcionalidades automatizadas. Mas, para que os algoritmos trabalhem, toda ferramenta precisa de dados que alimentem o sistema.
2) Dados: consistência é palavra-chave na Indústria 4.0
Já não é de hoje que a indústria percebeu que os dados são importantes para a tomada de decisão quando transformados em informação. Tanto é que é comum ouvirmos analogias de que os dados são o novo petróleo ou a nova moeda do ecossistema de economia digital em ascensão.
Para o professor da Unicamp, um dos desafios atuais, inclusive para que a Indústria 4.0 se firme no Brasil, é a falta de uma cultura de coleta estruturada de dados. Muitas vezes, quando há um histórico dos dados, não há organização — e vice-versa – ou as informações são disponibilizadas em uma base de dados que não é mais compatível com aquilo que as novas tecnologias exigem.
Planilhas eletrônicas, por exemplo, por mais eficientes que sejam para o que foram propostas, não conseguem armazenar os dados de maneira adequada, cruzar informações e buscar outras fontes para inserir na ferramenta.
“Um dos problemas graves que vemos nos modelos matemáticos de hoje é não ter confiabilidade do dado. Quando cada um trabalha com o seu Excel, não é possível ter a visão do todo e corre-se o risco de contar com dados desatualizados ou desalinhados”, explica Anibal.
E é a consistência de dados que permite fazer a gestão do produto ao longo de toda a cadeia, assim como é a capacitação de pessoas que possibilita uma cultura estruturada de dados.
3) Pessoas: estratégia, objetivo e decisão
Para o professor da Unicamp, esse ciclo vicioso será substituído por um ciclo virtuoso quando as organizações entenderem que todos os caminhos levam para a formação de pessoas e de competências. Afinal, não são as ferramentas que vão resolver toda a problemática da indústria, melhorar os sistemas de produção e aumentar a produtividade: são as pessoas que atuam no desenvolvimento, funcionamento e gestão dessas ferramentas.
“As pessoas querem implementar machine learning nas empresas para ter uma máquina mais automatizada, mas não enxergam qual é a estratégica para chegar a determinado objetivo e com a melhor decisão”, diz Anibal.
Na Indústria 4.0 — e para migrar a um estágio ainda mais avançado —, é preciso, muitas vezes, conduzir para uma abordagem de simplificação dos processos a fim de alcançar mais produtividade: fazer o básico de forma consistente e rigorosa.
“A chave está em entender quais são as tecnologias mais aderentes ao processo, contar com soluções que realmente tragam benefícios à empresa e que representem valor agregado na visão do cliente”, conclui.
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