Big Data na indústria x PIMS

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APLICAÇÃO DO BIG DATA NA INDÚSTRIA E SUAS VANTAGENS EM RELAÇÃO
AOS MODELOS TRADICIONAIS
Ricardo Dubsky de Matos
MBA em Ciência de Dados (Big Data)
Professor Orientador: Roberto Gonçalves Soares
Resumo
A indústria de modo geral vem a cada ano e a cada vez mais sendo demandada e
também desafiada a produzir apenas o necessário, com menos estoques, menos
desperdícios de tempo e insumos, atender as necessidades específicas dos
consumidores e principalmente a reduzir os custos de produção a fim de maximizar os
ganhos para os acionistas. Tais desafios são alcançados através do uso inteligente de
todo um conjunto de dados coletados nas mais diversas fontes distintas, e estes
quando compilados apoiam o corpo gerencial das empresas a tomar as decisões mais
assertivas possíveis com base em dados e não de acordo com decisões baseadas nas
experiências vividas e na observação, metódicas ou não, ou seja, no empirismo. Este
artigo tem então, o objetivo de apresentar um panorama do cenário atual do uso de
tecnologias de Big Data na indústria através dos seus conceitos, e também estabelecer
um comparativo evolutivo com as tecnologias mais tradicionais de coletas de dados
industriais para a análise como por exemplo as utilizadas pelas soluções Plant
Information Management System (PIMS). Contextualizando assim, a vantagem da
aplicação de tecnologias de Big Data na indústria em relação às tradicionais em
relação à acessibilidade de informações para a tomada de decisões.
Palavras-chave: Indústria; Big Data; PIMS.
Abstract
Industry generally comes every year and is increasingly being demanded and also
challenged to produce just what is needed, with fewer stocks, less wasted time and
inputs, meeting the specific needs of consumers and mainly reducing production costs
in order to maximize earnings for shareholders. Such challenges are achieved through
the intelligent use of a whole set of data collected from a variety of different sources,
and these compiled support the management of enterprises to make the most assertive
decisions possible based on data rather than on decisions based on experiences and
observation, methodical or not, that is, in empiricism. This article aims to present an
overview of the current scenario of the use of Big Data technologies in the industry
through its concepts, and also to establish an evolutionary comparison with the more
traditional technologies of industrial data collection for the analysis as for example the
used by the Plant Information Management System (PIMS) solutions. Thus, the
advantage of the application of Big Data technologies in the industry in relation to the
traditional ones in relation to the accessibility of information for the making of decisions.

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Keywords: Industry; Big Data; PIMS.
1. INTRODUÇÃO
O setor industrial mundial como um todo está cada vez mais sendo demandado e
desafiado dia-a-dia pelo cenário socioeconômico atual. Direcionadores tais como:
produzir o necessário, com menos estoques, menos desperdícios de tempo e insumos,
atender as necessidades específicas dos consumidores e principalmente a reduzir os
custos de produção a fim de maximizar os ganhos para os acionistas, fazem com que o
processo de tomada de decisão que o corpo gerencial destas empresas precisa
realizar diariamente, seja extremamente eficiente e assertivo. E toda essa rotina de
tomada de decisão possui papel fundamental no sucesso das empresas ao longo do
seu ciclo de vida. Para que estes direcionadores sejam atingidos com a máxima
eficácia, a tomada de decisão eficiente precisa migrar do âmbito das decisões
baseadas nas experiências vividas e na observação, ou seja, no empirismo, e passar a
serem tomadas assertivamente através do uso inteligente de todo um conjunto de
dados que podem ser coletados e processados para este fim. Entende-se então, que o
principal e mais importante insumo que suporta todo o processo de tomada de decisão
eficiente nas empresas, sejam os dados em si.
Já há alguns anos a indústria se beneficia e realiza a coleta de dados para apoiar a
gestão a tomar as melhores decisões, e engenheiros de processos a analisar o
processo de produção e como este pode ser melhorado a fim de promover o melhor
rendimento de produtividade em todo o processo de produção. Umas das ferramentas
tradicionais e mais utilizadas no chão-de-fábrica que permitiu principalmente aos
engenheiros de processos entender as situações operacionais, proporcionar uma visão
unificada do processo e também poder melhorá-lo, foram os sistemas PIMS, que em
suma, são sistemas que capturam os dados de processo de diversos tipos de fontes,
armazena-os em um banco de dados histórico com uma grande capacidade de
compressão de dados, e disponibiliza-os em diversas formas de apresentação para o
usuário. Os sistemas PIMS, em função dessas características, são amplamente

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utilizados em todos os segmentos industriais, mas principalmente nos setores químico
e petroquímico, papel e celulose, siderurgia e mineração (SEIXAS).
Porém mais recentemente, com o avanço e o advento de novas tecnologias
emergentes capazes de coletar e avaliar uma grande quantidade de dados, tem-se
conseguido proporcionar à indústria todo um novo conjunto de possibilidades de
análise de dados através de novas e diferentes métricas. De posse destes dados, a
indústria está tendo mais possibilidades de sucesso na produção e nas vendas. Com
essas novas tecnologias, o Big Data representa esse enorme conjunto de dados que
podem ser trabalhados a favor do processo produtivo e de extrema importância para
ajudar a determinar estratégias e planos para a indústria.
Conforme Seixas, “Se você não pensa que informação é importante, talvez seus
competidores pensem de forma diferente e possam obter uma vantagem competitiva
mudando as regras do jogo.” (Aspen World 2000).
O uso do Big Data na indústria com outros pilares tecnológicos que também tiveram
avanços na última década, como por exemplo a Internet das Coisas mais conhecido
pelo termo em inglês Internet of Things (IoT), estão alavancando a chamada Indústria
4.0, um movimento que é considerado pelos especialistas como sendo a quarta
revolução industrial. Período este que está trazendo maior eficiência operacional a
diversos setores da indústria. Em reportagem de Azevedo (2017), o presidente da
Federação das Indústrias de Minas Gerais (FIEMG) afirma que “A indústria 4.0
representa a incorporação da digitalização à atividade industrial, abrindo enorme
potencial para revolucionar e flexibilizar os processos de produção e a logística”.
Frente ao exposto, entende-se que um dos desafios atuais da indústria está em
escolher quais das tecnologias para a coleta de dados industriais podem ser
empregadas em suas instalações que possibilitem os melhores benefícios em relação à
tomada de decisão. Ou decide se manter às tecnologias tradicionais, ou em um
movimento podendo ainda ser considerado pioneiro, opta em adotar as tecnologias e
conceitos atuais da era da Indústria 4.0.
Assim, o objetivo principal desse artigo é o de apresentar um panorama do cenário
atual do uso destas novas tecnologias relacionadas com a Indústria 4.0, principalmente

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no pilar do Big Data, e também estabelecer um comparativo evolutivo com as
tecnologias mais tradicionais de coletas de dados industriais. Para isso, este artigo está
estruturado nas seguintes seções: a seção 2 apresentará a metodologia de trabalho
utilizada; a seção 3 apresentará o referencial teórico obtido através da revisão de
literatura; a seção 4 sobre a metodologia da pesquisa; a seção 5 discute os resultados
encontrados, e por fim; a seção 6 com as considerações finais.
2. METODOLOGIA
O estudo deste artigo pode ser considerado como um trabalho de pesquisa de natureza
aplicada e com uma abordagem de análise qualitativa e exploratória a respeito do tema
apresentado.
Através do aprofundamento dos conhecimentos pesquisados, tem o objetivo de gerar
conhecimentos que possam ser úteis à comunidade acadêmica e também aos
profissionais que buscam compilações relacionadas com o assunto. O artigo não teve
como objetivo eleger ou indicar ao público interessado, quais tecnologias são as
melhores e quais devem ser aplicadas.
Em função da novidade do assunto em termos de publicações literárias, em sua maior
parte o procedimento de coleta de dados para o estudo da pesquisa bibliográfica foi
realizado com base nas fontes disponibilizadas na Internet, mas também foi utilizada
revisão bibliográfica de um livro e artigos.
Os dados e informações levantados na pesquisa são apresentados na sequência.
3. REVISÃO DE LITERATURA
Esta seção do artigo tem por objetivo apresentar os conceitos necessários que serão
trabalhados mais adiante.
3.1 PIMS
O PIMS é uma das principais e mais fundamentais ferramentas de apoio aos
engenheiros de processo na indústria para a visualização de dados de produção em
tempo real, assim como o histórico de processos da planta. Seu desenvolvimento teve
início na indústria de processos contínuos, mais especificamente no setor químico e

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petroquímico com o objetivo de solucionar problemas de fragmentação de dados e
também disponibilizar uma visão integrada do processo produtivo. Basicamente os
sistemas PIMS, também conhecidos como historiadores, fazem a aquisição de diversos
dados de processo de fontes distintas em sistemas de supervisão e controle, realiza o
armazenamento em bancos de dados históricos e por fim os disponibilizam através de
diversas saídas, como por exemplo, tabelas, gráficos e sinópticos1. A figura 1
exemplifica a visualização de um gráfico de tendência em uma ferramenta PIMS com
dados coletados de um determinado processo produtivo.
Figura 1: Gráfico de tendência de uma ferramenta PIMS. Fonte: SEIXAS
3.1.1 MODELO ISA-95
1 Telas gráficas nos sistemas PIMS que permitem a visualização de modo sintético das informações
coletadas em tempo real.

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Em um universo de tecnologias que está sendo apresentado, é importante entender
onde o PIMS está inserido. Para isso, o modelo ISA-95 pode ajudar a contextualizar. O
modelo definido e mantido pela International Society of Automation (ISA) corresponde a
um padrão de referência internacional para a integração entre sistemas corporativos
como por exemplo o Enterprise Resource Planning (ERP), Manufacturing Execution
System (MES) e sistemas de supervisão e controle conhecidos como Supervisory
Control and Data Aquisition (SCADA). Os sistemas SCADA são sistemas de software
que tem como objetivo fundamental, realizar o controle e a supervisão de sistemas
industriais por meio da aquisição de dados e envio de comandos para os dispositivos,
sensores e atuadores nos equipamentos do chão-de-fábrica (CORREIA; NETO;
SOUZA).
Para ficar clara a relação hierárquica entre cada uma das partes envolvidas no modelo
ISA-95, foram definidos níveis que podem ser representados através da chamada
pirâmide de automação (RABELO, 2013).
 Nível 1 – Nível das máquinas no chão-de-fábrica, composto pelos dispositivos de
campo, sensores e atuadores;
 Nível 2 – Nível de controle individual que realizam o controle automatizado dos
equipamentos. São compostos principalmente pelo Controlador Lógico Programável
(CLP), Sistema Digital de Controle Distribuído (SDCD) e Comando Numérico
Computadorizado (CNC);
 Nível 3 – Nível de supervisão dos processos executados em determinada célula em
uma planta. Neste nível, os sistemas supervisórios concentram as informações
recebidas dos equipamentos nos níveis 1 e 2 e repassa aos níveis acima 4 e 5. São
representados por sistemas SCADA e Interface Homem Máquina (IHM);
 Nível 4 – Nível de gerenciamento da planta onde se realizam o controle dos
processos industriais e da logística de suprimentos. São representados pelos
sistemas MES, PIMS e também pelo Laboratory Information Management System
(LIMS).
 Nível 5 – Nível de gerenciamento corporativo onde se realizam a administração da
empresa com sistemas de tomada de decisão, gestão de vendas e financeira. Estão
presentes neste nível os sistemas ERP.

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A figura 2 demonstra resumidamente a pirâmide de automação que é a representa
clássica do modelo ISA-95.
Nível 5 – Gerenciamento corporativo
ERP
Nível 4 – Gerenciamento de planta
MES, PIMS, LIMS
Nível 3 – Supervisão de processos
SCADA, IHM
Nível 2 – Controle de processos
CPL, SDCD, CNC
Nível 1 – Dispositivos de campo
Sensores e atuadores
Pirâmide de Automação
Figura 2: Pirâmide de automação. Fonte: Produção do próprio autor (RABELO, 2013)
3.2 Quarta Revolução Industrial
As revoluções industriais são algo que transformam a vida das pessoas. Assim, a
quarta revolução industrial surge da mesma forma que as demais revoluções industriais
anteriores em suas respectivas épocas, ou seja, surgiram como evoluções tecnológicas
significativas e disruptivas que superavam as tecnologias anteriores (FOLHA, 2015).
Tais evoluções eram e são motivadas à medida que a humanidade sente a
necessidade de produzir mais em menos tempo em função da crescente demanda
mundial por produtos de todos os tipos. Porém, o avanço tecnológico que as
revoluções industriais imprimem, trazem impactos e dentre eles a automatização de
funções antes realizadas pelos homens.
Abaixo, um breve histórico de cada uma das revoluções industriais.
 1ª Revolução Industrial – período entre 1780 e 1830 onde surgiram as máquinas a
vapor cuja utilização era realizada principalmente nas ferrovias e também na
indústria têxtil com a criação do tear mecânico;
 2ª Revolução Industrial – período próximo ao início do século XX com o surgimento
de esteiras transportadoras e máquinas elétricas favorecendo, junto a conceitos do

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Taylorismo, a produção em massa das ascendentes indústrias metalúrgicas e
siderúrgicas.
 3ª Revolução Industrial – período entre o final da década de 1960 e início de 1970.
A necessidade por tecnologia iniciou a utilização da eletrônica para comandar as
máquinas de acordo com a necessidade de demanda. Período também em que
foram iniciados o uso da tecnologia da informação e da robótica no processo fabril.
 4ª Revolução Industrial – neste período atual onde a internet diminuiu as distâncias,
e revolucionou o modo de acesso à informação e como as pessoas se relacionam,
a também chamada era da Internet Industrial combina diversos fatores como a
internet das coisas e o Big Data a fim de transformar a economia. Ela permite: uma
maior integração entre máquinas inteligentes de uma forma mais natural; análise
computacional avançada; trabalho colaborativo a fim de aumentar a eficiência
operacional nos diversos setores da economia.
3.3 Indústria 4.0
A Indústria 4.0 é o conceito que surge com a 4ª Revolução Industrial, e a primeira vez
que o conceito teve destaque e foi apresentado ao grande público, foi na Feira
Industrial de Hannover de 2011 para divulgar um projeto de estratégias voltadas à
tecnologia do governo alemão (SILVEIRA). Basicamente o projeto, que teve a
publicação da versão final na mesma feira em 2013, tinha por fundamento dar
capacidade de conexão às máquinas, sistemas e outros ativos para a criação de redes
inteligentes ao longo da cadeia de valor para o controle dos módulos de produção de
forma autônoma, objetivando proporcionar à linha autonomia para agendamento de
manutenções, prever falhas nos processos e adaptar-se a requisitos e mudanças não
planejadas na produção. O conceito engloba as tecnologias de automação industrial
mais avançadas em conjunto com a tecnologia da informação para serem aplicadas no
processo de manufatura (SILVEIRA). A figura 3 apresenta resumidamente a evolução
desde a Revolução Industrial.

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Figura 3: Evolução tecnológica da indústria. Fonte: GEISSBAUER; VEDSO; SCHRAUF
3.3.1 Pilares da Indústria 4.0
Depende de três pilares tecnológicos (SILVEIRA):
 Internet das coisas – diz respeito à conexão dos elementos físicos (sensores e
dispositivos) com eletrônica embarcada que permitem a coleta e a troca de dados
automaticamente;
 Big Data – em função do alto volume de dados coletados pelos equipamentos, faz-
se necessário o uso de tecnologias de Big Data para capturar, analisar e gerir as
informações adequadamente;
 Segurança – é preciso garantir que não existirão, ou que a taxa de disponibilidade
contra falhas na transmissão de dados entre máquinas e travamentos serão as
menores possíveis. Além disso, são necessários sistemas de proteção que
garantam a segurança dos dados das empresas.
3.3.2 Princípios da Indústria 4.0
Existem seis princípios (SILVEIRA) que ajudam a definir o desenvolvimento e
implantação da Indústria 4.0, são eles:

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 Tempo real – é a capacidade de garantir que as análises ocorram em tempo real,
uma vez que existe a coleta de uma grande quantidade de dados e para que estes
gerem conhecimentos rápidos para a otimização de resultados;
 Virtualização – trata-se da criação de uma cópia virtual das fábricas inteligentes
com o objetivo de criar modelos de simulação e monitorar remotamente os
processos físicos implementados por meio dos diversos sensores espalhados pela
planta. Isso permite que se possa tomar decisões e resolver problemas em menos
tempo;
 Descentralização – através dos sistemas cyber-físicos, a tomada de decisões sem a
interferência humana ocorrerá de acordo com as necessidades da produção em
tempo real, tornando as tarefas as mais autônomas possíveis;
 Orientação a serviço – tem o objetivo de garantir o suporte tecnológico necessário
que permita o crescimento e a realização de entregas com qualidade e prazo,
utilizando arquiteturas de software orientadas a serviço (Internet of Services);
 Modularidade – para se produzir de acordo com a demanda, é preciso existir
flexibilidade para modificar e customizar em tempo real a produção conforme as
necessidades. Este princípio trata da capacidade para se adaptar a requisitos
mutáveis, possíveis através da expansão de módulos individuais;
 Interoperabilidade – é a capacidade de integração entre humanos e máquinas e
também a utilização da internet das coisas e a computação em nuvem.
3.4 Internet das Coisas
O termo surgiu inicialmente em 1999 com Kevin Ashton do Massachusetts Institute of
Technology (MIT). Porém a idéia de conectar objetos já é discutida desde que a
conexão Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP) e a Internet que
conhecemos começou a se popularizar. Conforme avança o poder de processamento e
também diminui o preço do hardware, está ficando cada vez mais fácil conectar
qualquer coisa à Internet. E a partir do momento em que tudo se torna inteligente e
está conectado à Internet, será possível uma maior comunicação e novos serviços
baseados em dados. Nesse sentido, a idéia não é que se tenham outros dispositivos,
além dos tradicionais, para acessar a Internet. A proposta desse maior número de

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dispositivos conectados, é que estes possam se tornar eficientes e atender requisitos
complementares aos que já atendem (ZAMBARDA, 2014). Um exemplo seria um
termostato que conectado à Internet poderia verificar as condições climáticas locais a
fim de regular automaticamente a temperatura do ambiente.
De acordo com pesquisa realizada pelo Gartner em 2016, empresa americana que atua
no ramo de pesquisas, consultorias, eventos e prospecções para o mercado de TI,
prevê que em 2017 serão utilizados em todo o mundo cerca 8,4 bilhões de dispositivos
conectados. Em relação a 2016, o avanço de dispositivos conectados será de 31% com
previsão de chegar a 20,4 bilhões de dispositivos até 2020.
Apesar das aplicações inovadoras, além dos pontos positivos a internet das coisas
também possui alguns pontos negativos a serem considerados (ZAMBARDA, 2014).
3.4.1 Impactos positivos
 Aumento da eficiência no uso de recursos;
 Aumento da produtividade;
 Menor custo de prestação de serviços;
 Adição de serviços digitais aos produtos.
3.4.2 Impactos negativos
 Privacidade;
 Diminuição de empregos para mão-de-obra qualificada;
 Ameaças de segurança;
 Maior complexidade e perda de controle.
3.5 Computação em nuvem
O lado mais conhecido da computação em nuvem certamente são os drives de
armazenamento, representados por soluções como por exemplo OneDrive da
Microsoft, Google Drive e Amazon Drive. Porém esta não é a única funcionalidade
disponível da computação em nuvem. Além dessa, é possível executar outras
diferentes tarefas na Internet, desde a simples edição de textos até trabalhos mais

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complexos com edição de vídeos e imagens, não sendo necessária a instalação de
aplicativos localmente em desktops ou servidores.
A computação em nuvem é a tecnologia que suporta um dos princípios da Indústria 4.0,
a orientação a serviços, proporcionando grande flexibilidade e escalabilidade
computacional à medida da necessidade (RUSCHEL; ZANOTTO; MOTA, 2010). Se
apresentado assim, como parte importante de um movimento de grandes
transformações não só na Indústria 4.0 como no mundo da tecnologia como um todo.
Com o foco no princípio da orientação a serviços, a computação em nuvem oferece
três modelos de serviços disponíveis dependendo da necessidade a ser utilizada
(RUSCHEL; ZANOTTO; MOTA, 2010).
 Software as a Service (SaaS) – modelo que oferece ao cliente o uso de aplicações
do provedor em sua infraestrutura de nuvem. Podendo ser acessadas através de
tipos diversos de dispositivos clientes. Não sendo possível ao cliente qualquer tipo
de controle da infraestrutura que disponibiliza a solução. No máximo a possibilidade
de configuração de parâmetros da aplicação. Ambiente utilizado por usuários finais;
 Plataform as a Service (PaaS) – permite ao cliente o desenvolvimento de soluções
internamente na infraestrutura de nuvem para outros clientes da nuvem através de
linguagens, bibliotecas, etc. Também não é possível o gerenciamento da
infraestrutura. Mas pode configurar os parâmetros do ambiente de hospedagem e
também tem o controle sobre as aplicações desenvolvidas. Ambiente utilizado por
desenvolvedores de soluções;
 Infrastructure as a Service (IaaS) – modelo que entrega capacidade de
processamento, armazenamento e demais recursos que permite ao cliente executar
qualquer aplicação, e até mesmo o controle do sistema operacional. Não é possível
o controle da infraestrutura que suporta o ambiente em nuvem. Mas permite o
controle dos sistemas operacionais, dispositivos de armazenamento, aplicações
utilizadas e até o nível de alguns elementos de rede. Ambiente utilizado por
administradores de rede.
A figura 4 na sequência apresenta cada um dos modelos de serviço em nuvem e as
respectivas tecnologias suportadas por cada um deles.

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Figura 4: Modelos de serviço em nuvem. Fonte: http://wptidbits.com/techies/cloud-computing-solutions-
iaas-paas-saas/
4. APRESENTAÇÃO DA PESQUISA
Neste estudo, a pesquisa bibliográfica consistiu na busca de materiais que pudessem
contribuir diretamente com o objeto foco, ou seja, a relação entre o Big Data
relacionado à Indústria 4.0 e o PIMS relacionado com a Indústria 3.0. A ferramenta
adotada para a pesquisa dos termos foi o Google em função da grande base de dados
de referências que o mesmo pode contribuir. Desse modo, diversas foram as palavras-
chave utilizadas para buscar o conteúdo desejado para o estudo. Abaixo, a tabela 1
apresenta uma relação dos principais termos utilizados na pesquisa e a quantidade de
registros apresentados inicialmente pelo Google.
Tabela 1 – Termos pesquisados para o artigo e a quantidade de registros sugeridos inicialmente pelo
Google
Termos pesquisados
Quantidade de registros sugeridos pelo
Google
“industry 3.0 x 4.0” 34.100.000
“pims big data” 47.400
“comparativo indústria” 394.000
“comparativo pims x bigdata” 1.110.000
“cloud model saas paas iaas” 401.000
“pirâmide da automação industrial” 82.900

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“norma isa” 463.000
“sistema scada” 479.000
“klaus schwab a quarta revolução industrial” 7.890
“A evolução das revoluções industriais” 747.000
Fonte: Dados trabalhados pelo autor com base nos registros apresentados pelo Google
Sendo consideravelmente muito grande a quantidade de resultados encontrados pelo
Google, foi dada preferência de acesso aos resultados exibidos na primeira página de
resultados por considerar que estes fossem os com maior relevância para serem
consultados. Uma vez acessadas as páginas de maior relevância, o critério utilizado
para a escolha do material bibliográfico em parte não se concentrou na leitura integral e
sim na observação do título do tema e da leitura da introdução e dos tópicos ou índices
para identificar se estes possuíam relação com a necessidade de conteúdo
pesquisado. Porém em alguns casos, dependendo do tamanho do conteúdo, foi
realizada a leitura na íntegra do material.
Quanto à pesquisa de material bibliográfico publicado por editoras como livros ou
ebooks, procurou-se obter títulos de autores considerados referência principalmente no
tema relacionado à Indústria 4.0 ou à 4ª Revolução Industrial e que se encaixavam no
contexto. Dessa forma chegou-se ao nome de Klaus Schwab, presidente executivo do
Fórum Econômico Mundial e autor do livro A Quarta Revolução Industrial que
contextualiza a história das revoluções industriais, as transformações que estão
ocorrendo e o seu impacto em diversos segmentos como na Economia, Negócios e
Sociedade.
5. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
5.1 Comparativo das Tecnologias da Indústria 3.0 para 4.0
A principal mudança tecnológica entre a Indústria 3.0 e a 4.0 consiste no fato dessa
última ter evoluído ao ponto de permitir uma grande capacidade de integração e a
combinação de múltiplas tecnologias que até alguns anos atrás não seriam possíveis.
Sob a ótica de estudo do artigo, a tecnologia dos sistemas PIMS, surgida e aprimorada
nos tempos da Indústria 3.0, foram e ainda são uma das principais soluções industriais

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com foco na transformação de dados em informação, e este em conhecimento para
permitir aos engenheiros de processos principalmente, a análise do comportamento
atual e passado de uma planta industrial, e também a entender as situações
operacionais atuais podendo ser comparadas com padrões previamente arquivados.
Esta característica em particular possui similaridade com uma das características do
princípio de virtualização da Indústria 4.0 que em outra escala tecnológica mais
recente, permite a cópia virtual de fábricas inteligentes com objetivos semelhantes de
comparação de padrões e criação modelos de simulação.
Através do material de pesquisa o que se observa na bibliografia em termos das
tecnologias de coleta de dados da Indústria 3.0 para frente, é a constante e rápida
evolução das mais diversas tecnologias que culminaram para promover as condições
atuais presenciadas na Indústria 4.0. Mesmo sendo uma evolução de tecnologias, há
sempre princípios básicos que as sustentam. Assim, é possível algumas correlações de
conceitos encontrados nos pilares e nos princípios que suportam a Indústria 4.0, e
identificar pontos de convergência com a tecnologia de coletada de dados dos sistemas
PIMS. O quadro 1 apresenta algumas dessas correlações observadas.
Quadro 1 – Correlações entre a Indústria 4.0 e as características do PIMS
Indústria 4.0 Característica do PIMS Correlações Observadas
Princípio da Virtualização
Comparação de
resultados
 O princípio da virtualização diz respeito a
uma cópia virtual da indústria com o
objetivo de criar modelos de simulação e
monitorar processos físicos.
 Quanto ao PIMS, um dos principais
benefícios é poder proporcionar o
entendimento de situações operacionais
que ocorrem em tempo real, mas também
poder comparar esses dados com
situações operacionais armazenados
anteriormente.
Pilar do Big Data
Aquisição de diversas
fontes
 O pilar do Big Data diz respeito à coleta de
uma grande quantidade de dados através
de sensores e dispositivos, podendo estes
serem capacitados de tecnologia da

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internet das coisas que os conectam à
internet.
 Quanto ao PIMS, de igual modo a
ferramenta tem a capacidade de fazer a
aquisição de dados de diversas fontes de
sistemas nos níveis 3 e 2 e estes dos
através dos sensores e dispositivos do
nível 1 conforme descrito anteriormente na
pirâmide de automação.
Pilar do Big Data Repositório de dados
 Ainda no pilar do Big Data, outra
correlação diz respeito à questão do
armazenamento de dados. A infraestrutura
de dados para o Big Data compreende o
armazenamento em banco de dados não
estruturados ou Not Only SQL (NoSQL)
que possuem uma capacidade
diferenciada de quantidade de
armazenamento e taxa e leitura dos
bancos de dados relacionais SQL.
 Quanto ao PIMS, este também não utiliza
bancos de dados relacionais. O repositório
de dados é representado por um conjunto
de diretórios denominados de file sets e
estes possuindo três arquivos que contém
os dados coletados.
Princípio do Tempo Real Tempo Real
 O princípio do tempo real no Big Data diz
respeito à necessidade e velocidade da
entrega das informações para análises
desde a coleta da massa de dados.
 Quanto ao PIMS, da mesma forma para
atender o seu propósito de análise, os
sinópticos precisam dos dados em tempo
real para proporcionar agilidade de análise
por parte dos engenheiros de processos.
Fonte: Dados trabalhados pelo autor

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As correlações apresentadas no quadro 1 acima, descreveram as questões mais
técnicas entre as tecnologias. Porém, também existem questões de ordem do público
usuário e do processo de tomada de decisão envolvidos que podem ser apontadas.
Enquanto tais questões na Indústria 3.0 estão muito definidas em termos da
interligação dos meios de produção, com soluções tecnológicas e níveis de
conectividade dentro de uma fábrica predefinidos, desde os sensores que medem os
estados do processo até os sistemas utilizados nos mais altos níveis de tomada de
decisão como por exemplo o planejamento e a logística, a Indústria 4.0 promove uma
conectividade que vai além dos limites da área operacional da fábrica, onde a produção
significa interagir não apenas com esse próprio ambiente, mas sim ao longo de toda
cadeia de valor a que pertence os clientes, fornecedores, logística, vendas, etc. A
figura 5 abaixo apresenta um diagrama que apresenta claramente o exposto.
Figura 5: Cadeia de valor da Indústria 4.0. Fonte: <https://www.quora.com/What-is-the-main-difference-
between-Industry-3-0-and-Industry-4-0>
5.2 Panorama atual
O panorama atual descreve os impactos e oportunidades que a 4ª revolução industrial
está promovendo no ambiente industrial.
5.2.1 Impactos da Indústria 4.0
Em função dessa característica de poder estar ligada a todos os níveis de negócio, são
vários os impactos que a Indústria 4.0 promove no ambiente em que ela está inserida,

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parecendo até mesmo a decisão mais lógica a ser tomada para ampliar a
competitividade das fábricas. Entretanto, por se tratar de algo novo, parece ainda não
estar muito claro e as empresas ainda não perceberam quais são as vantagens da
Indústria 4.0 em relação à essa competitividade.
Um dos impactos, diz respeito à criação de novos modelos de negócio que afetarão o
mercado como um todo. As fábricas inteligentes podem ser capazes de integrar ao seu
produto, necessidades e preferências dos clientes, através da customização prévia por
parte destes clientes. Outro fator impulsionado pela Indústria 4.0 está relacionado com
o desenvolvimento contínuo das tecnologias necessárias para tornar possível a
migração das empresas para essa nova realidade e tendência.
Um outro impacto levantado, e talvez de grande preocupação e que merece destaque,
está ligado às questões do mercado de trabalho e da mão-de-obra uma vez que há um
aumento muito grande na automatização das fábricas. O assunto é tão relevante, que a
46ª edição do Fórum Econômico Mundial realizado em Davos na Suiça no ano de
2016, através de um estudo da entidade que organiza o fórum, apontou que a 4ª
revolução industrial poderá implicar a perda de 5 milhões de empregos nos próximos
anos nas principais economias mundiais. Ao longo de toda as revoluções industriais,
sempre houve o fator de substituição de trabalhos manuais e repetitivos por processos
automatizados. E na Indústria 4.0 isso tende a continuar e aumentar. Porém sob outra
perspectiva, haverá também mais oportunidade para profissionais nos campos da
pesquisa e desenvolvimento das tecnologias que serão necessárias para suportar a
crescente demanda de soluções para a Indústria 4.0. Os colaboradores precisarão se
adaptar a um cenário de trabalho que utiliza uma grande variedade de tecnologias que
compõe a realidade de uma fábrica inteligente, ou seja, precisarão ter uma formação
multidisciplinar.
5.2.2 Oportunidades
As oportunidades na era da Indústria 4.0 podem ser as mais variadas possíveis. A
chamada era da Internet Industrial, produzirá na indústria um impacto em produtividade
semelhante ao que ocorreu com o advento da internet no passado para áreas do setor
bancário, das comunicações e do comércio eletrônico.

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Além dos diversos desafios técnicos a serem alcançados em busca de níveis de
segurança viáveis e padrões de referência para a comunicação entre os dispositivos,
existem também os desafios de ordem socioeconômicas.
Tanto para as empresas tradicionais já estabelecidas no mercado como também para
as startups, dos mais diversos setores, existirão grandes oportunidades para as que
souberem fazer a leitura do mercado para os novos modelos de negócio que poderão
ser criados.
Com um foco mais na realidade da indústria brasileira, pesquisas recentes apresentam
números que mostram uma tendência clara de que a indústria está atenta às estas
oportunidades. No Brasil, a Associação Brasileira de Internet Industrial (ABII) que tem
por objetivo divulgar e fortalecer o tema, aponta um mercado potencial da ordem de
US$ 15 trilhões nos próximos 15 anos. Na pesquisa realizada pela Confederação
Nacional da Indústria (CNI) com 2.225 empresas de vários portes para levantar a
adoção de tecnologias digitais relacionadas às fábricas inteligentes, mostra que 43%
ainda não identificam quais tecnologias podem alavancar a competitividade na
indústria, e que 48% aplica ao menos algum nível de tecnologia digital em seus
processos de produção, mas que pouco fazem uso na criação de novos modelos de
negócio. Em outra pesquisa realizada pela PricewaterhouseCoopers (PwC) intitulada
de “Pesquisa Global indústria 4.0: Relatório Brasil”, a entidade apresenta diversos
resultados com a opinião de mais de dois mil participantes dos nove maiores setores
industriais em 26 países. O estudo explora os benefícios da digitização2 vertical e
horizontal das cadeias de valor das empresas e o seu portfólio de produtos e serviços
digitais. Dessa pesquisa realizada globalmente, o Brasil apresenta um nível atual de
digitização e integração que corresponde a 9% contra 33% do número global. Porém
até 2020, o Brasil espera um crescimento de 63% contra 39%, chegando aos mesmos
patamares internacionais de 72%. Fato considerado bem agressivo para o Brasil frente
a países das Américas e do BRICS, pois permitirá às empresas brasileiras capacidade
de competição interna e também com a de outros países. Estes valores para o Brasil,
2 Termo utilizado pela Pwc para representar a transformação das empresas por meio das ferramentas
digitais

20
ganham destaque pois empresas brasileiras pesquisadas esperam melhorias
significativas na eficiência, redução de custos e aumento de receita.
Através dos números apresentados, é possível observar uma forte tendência de as
empresas seguirem no caminho das fábricas inteligentes. Fato que trará enormes
oportunidades nos próximos anos.
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os processos de tomada de decisão possuirão cada vez mais papel de destaque no
sucesso das empresas, levando a crer que as tecnologias do Big Data industrial serão
ferramentas cruciais. O PIMS como ferramenta de tomada de decisão não será
eliminado e continuará indispensável, pois no contexto das fábricas inteligentes, serão
complementares à cadeia de valor. A transição para a Indústria 4.0 está cada vez mais
madura, mas de modo efetivo ainda há ainda um caminho a ser percorrido em
questões relacionadas não só à tecnologia como também questões econômicas e
estratégicas dos respectivos países e empresas. A escolha das ferramentas ou mesmo
tecnologias a serem empregadas irá depender do objetivo de cada necessidade que
deve ser entendida e mapeada a fim de se determinar a melhor opção. Para trabalhos
futuros, sugere-se validar se as referências de pesquisas citadas no artigo de fato
serão concretizadas principalmente no nosso ambiente nacional em função da melhora
ou retrocesso do cenário socioeconômico atual.
Conclui-se então que é fato que o Big Data industrial é uma tendência real e algo que
não poderá ser ignorado pelas empresas que desejam estar inseridas no cenário
econômico futuro, e estas precisarão investir tempo e recursos humanos e financeiros
a fim de formular um plano estratégico de adequação o quanto antes.
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http://www.bigdatabusiness.com.br/big-data-na-industria-4-0/. Data de acesso em: 24
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cni-mostra-cenario-da-industria-4-0-no-brasil/#filho_0. Data de acesso em: 25 ago.
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PROJETO PIMS DO PÁTIO DE MINÉRIOS – UMA PODEROSA FERRAMENTA DE
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