Avançando a manufatura sustentável em engenharia de produção: estudo de caso sobre Indústria 4.0 e economia circular no setor industrial

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5585/2024.27304

Palavras-chave:

economia circular, Indústria 4.0, manufatura sustentável, indústria, produção

Resumo

Tradicionalmente, a manufatura se baseava em uma economia linear, extraindo, fabricando, utilizando e descartando recursos, levando o planeta em direção à exaustão dos recursos. A Indústria 4.0 introduz tecnologias habilitadoras que podem promover estratégias circulares, enfrentando o desafio de reduzir o uso de recursos não renováveis. Este estudo modela um framework conceitual aplicando tecnologias digitais a uma economia circular, revisando sistematicamente a literatura específica utilizando a metodologia PRISMA. Os dados foram coletados por meio de estudos de caso envolvendo quatro empresas dos setores automotivo, eletrônico e de calçados. Os resultados confirmam a Internet das Coisas (IoT) e o Big Data como tecnologias cruciais para aplicações da economia circular. A integração bem-sucedida dessas tecnologias na Indústria 4.0 está prestes a melhorar a sustentabilidade industrial em vários setores de manufatura.

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Biografia do Autor

Marcos Vido, Faculdade de Tecnologia de São Paulo (FATEC) / São Paulo, SP - Brasil

Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Nove de Julho (2021) e Mestre em Engenharia Mecânica pelo Centro Universitário FEI (2018). Possui graduação em Engenharia Mecânica Plena pela Universidade de Mogi das Cruzes (1991), pós-graduação em Administração de Empresas pela Fundação Armando Alvares Penteado (1993), pós-graduação em Marketing pela Universidade Presbiteriana Mackenzie (2006). Carreira construída em grandes empresas multinacionais na indústria automotiva em vendas, projetos, tecnologias de fabricação, serviços de engenharia e de automação. Expertise em gestão de negócios, relações comerciais com as principais montadoras e fornecedores automotivos no Brasil e no exterior, com experiência em desenvolvimento e atualização de métodos e processos de fabricação, através de tecnologias da indústria 4.0, com foco em robótica industrial e colaborativa.

Athos Paulo Tadeu Pacchini , Universidade Nove de Julho (UNINOVE) / São Paulo, SP - Brasil

Athos Paulo Tadeu Pacchini é Engenheiro Mecânico com Doutorado em Engenharia de Produção. É Professor e pesquisador na área de Engenharia de Produção na Universidade Nove de Julho, em São Paulo, Brasil. Ele publicou diversos artigos em revistas de alto impacto. Seu principal interesse de pesquisa é em tecnologias digitais e Indústria 4.0.

Wagner Cesar Lucato, Universidade Nove de Julho (UNINOVE) / São Paulo, SP - Brasil

Wagner Cezar Lucato é Engenheiro Mecânico com Mestrado em Administração e Doutorado em Engenharia de Produção. Recentemente, foi professor e pesquisador no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Nove de Julho, em São Paulo, Brasil. Ele publicou dezenas de artigos em revistas de alto impacto e coordenou vários projetos de pesquisa no Brasil e no exterior.

Geraldo Cardoso de Oliveira Neto, Universidade Federal do ABC / Santo André, SP - Brasil

Bolsista Produtividade em Pesquisa (PQ) nível 2, consultor Ad-hoc da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), Pós-doutorado pela Universidade de Aveiro - Portugal em Gestão e Engenharia Industrial (2018 e 2022), Pós-doutorado pela Universidade Federal de São Carlos (UFScar) em Engenharia de Produção (2015), Doutorado em Engenharia da Produção (2012) com reconhecimento de título na Universidade de Aveiro em Portugal, Doutorado em Administração de Empresas (2013), Mestrado em Engenharia de Produção (2008), Especialização em Gestão da Qualidade e Produtividade (2006), Especialização em Gestão de Pessoas (2006) e Graduação em Administração de Empresas (2004). Atualmente é professor e pesquisador do Programa de Mestrado e Doutorado em Engenharia da Produção da Universidade Federal do ABC (UFABC) na Linha de Pesquisa Manufatura Avançada e Gerência de Produção com experiência didática e científica em: (i) Big Data Analytics e Técnicas de Machine Learning para tomada de decisão em operações com uso de Python, possibilitando desenvolver avaliação exploratória com uso de estatística descritiva, bivariada e multivariada e determinar a técnica apropriada de Machine Learning para os problemas em operações; (ii) Avaliação da ecoeficiência, sustentabilidade e circularidade resultantes da adoção de Tecnologias da Indústria 4.0 em diferentes setores industriais, verificando o grau de maturidade da Indústria 4.0; (iii) Gestão de Operações, considerando a gestão da cadeia de suprimentos, logística, planejamento e controle da produção, qualidade, transporte e manutenção preventiva; (iv) Ecoeficiência em Operações, que visa avaliar a vantagem econômica e ambiental com uso de Mass Intensity Factor no: produto por meio de Design For Environment e Avaliação do ciclo de vida, processo produtivo com uso de Produção Mais Limpa e rede de suprimentos com a adoção de Logística Reversa, Cadeia de Suprimentos verde e Ecologia industrial; (v) Sustentabilidade em Operações, para a mensuração do desempenho sustentável e dos níveis de sustentabilidade (fraco, moderado e forte); (vi) Economia Circular, para avaliação da circularidade da implantação das ferramentas da ecoeficiência em operações, bem como, investigar o seu relacionamento com tecnologias da indústria 4.0; e (vii) Revisão Bibliométrica e Sistemática da Literatura. Também é Guest editor da Sustainability (A2 Qualis-Capes) e participou de atividades consultivas em gestão de operações com foco em planejamento e controle da produção, logística, ciência de dados, gestão da qualidade, gestão da cadeia de suprimentos, planejamento e controle da produção, produção mais limpa, logística reversa, gestão de resíduos, economia circular e indústria 4.0.

Francisco Elânio Bezerra, Universidade de São Paulo (USP) / São Paulo, SP - Brasil

Possui graduação em Engenharia Elétrica (2012), Mestrado (2017) e Doutorado (2020) em Engenharia de Produção, tendo participado do International Doctoral Consortium realizado pela Universidade Nove de Julho e pelo CYRUS Institute of Knowledge em 2020. Atualmente, cursa o terceiro ano do Pós-Doutorado no Departamento de Engenharia de Energia e Automação Elétricas na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP), onde conduz experimentos e pesquisas dedicadas à aplicação de técnicas de machine learning para aprimorar a eficácia da manutenção e prevenção no sistema de energia. Ao longo da carreira, atuou como cientista de dados, desenvolvendo modelos preditivos baseados em IA para aprimorar processos na agropecuária, com ênfase em canaviais de cana de açúcar. Como professor na FIAP, ministra a disciplina Computational Thinking with Python e Dynamic Programming, além de orientar alunos em seus projetos. Adicionalmente, leciona disciplinas como Artificial Intelligence, Inteligência Computacional e Data Science na Faculdade Impacta Tecnologia. Sua linha de pesquisa está centrada no desenvolvimento de modelos preditivos, empregando técnicas avançadas de machine learning para enfrentar desafios específicos na engenharia. Este enfoque visa não apenas a inovação técnica, mas também a aplicação prática desses modelos para aprimorar a tomada de decisão em ambientes industriais.

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10.10.2024

Como Citar

Vido, M., Pacchini , A. P. T., Lucato, W. C., Oliveira Neto, G. C. de, & Bezerra, F. E. (2024). Avançando a manufatura sustentável em engenharia de produção: estudo de caso sobre Indústria 4.0 e economia circular no setor industrial. Exacta, e27304. https://doi.org/10.5585/2024.27304

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2024: Artigos online aceitos

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Artigos

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Copyright (c) 2024 Marcos Vido, Athos Paulo Tadeu Pacchini , Wagner Cesar Lucato, Geraldo Cardoso de Oliveira Neto, Francisco Elânio Bezerra

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