20/06/2025 | IT4IoT
A velocidade das transformações em todos os setores aumentou de forma considerável devido à rápida incorporação de tecnologias digitais pelas empresas e à qualificação dos profissionais que contribuíram para o aumento da produtividade, da qualidade e dos resultados obtidos.
Na indústria automotiva, a evolução tecnológica tem ocorrido de maneira acelerada, provocando mudanças significativas e, em alguns casos, disruptivas.
Os pilares tecnológicos, Internet das Coisas (IoT), análise de dados (Big Data), robótica; impressão 3D; computação em nuvem; segurança cibernética, simulação digital (digital twins); realidade aumentada e toda a integração (horizontal e vertical) de sistemas, quando aplicados à produção de carros, caminhões, ônibus e peças, habilitam a indústria 4.0, saindo do isolamento das atividades dos sistemas MES (sigla em inglês para Sistemas de Execução de Manufatura), que gerenciam todas as fábricas e que por si só já têm a missão de conectar a produção a tudo o que acontece no chão de fábrica, com o planejamento de produção e com os sistemas ERP (sigla em inglês para Sistema Integrado de Gestão Empresarial).
Permeando todos os pilares e com igual importância, a conectividade tem sido um fator-chave para que tudo isso funcione no chão de fábrica, de forma praticamente digital e precisa (no meu artigo anterior, comentei sobre a chegada e impacto do 5G nos veículos autônomos), mas podemos e devemos extrapolar para dentro das fábricas, em redes privadas ou não, a relevância da conectividade.
O que a gente observa acontecendo nas linhas de produção são tecnologias em torno de sistemas MES e ERP, eliminação do papel como forma de apontamentos, indo para digitalização (aumento de produtividade e redução de erros), conexão das máquinas e sensores para extrair os dados e levá-los para os sistemas de tomada de decisão. Em processos que envolvem maior complexidade, como em algumas linhas de autopeças, o uso da tecnologia e robotização está em um nível menor de maturidade.
Um grande paradoxo que surge é o que fazer com os dados levantados por conta de toda essa automatização. Isso leva à necessidade do entendimento do dado e o que fazer com este, ou seja, na transformação em informação. Indo além, na medida em que é gerado um volume significativo de dados, a criação e uso de algoritmos para aprendizado, ou seja, ações executáveis, vão resolver os problemas do chão de fábrica.
(*) Flávia Spadafora é sócia-líder do setor automotivo da KPMG Brasil
Artigo de origem: O Tempo
