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Aquarela Analytics branco

Indústria 4.0, Web 3.0 e a Transformação Digital

A indústria 4.0 é caracterizada pela migração do fluxo de valor em um movimento que sai dos recursos físicos concebidos e produzidos de forma centralizada, para os serviços concebidos e produzidos de forma descentralizada e cada vez mais personalizados pelo forte apoio de Advanced Analytics e IA, a partir de um processo de transformação digital.

Esse processo tem seu início com o boom da internet na primeira década do milênio. A emancipação da Indústria 4.0, que atingiu a sua maioridade em 2018, deixa de existir apenas em artigos científicos e laboratórios e toma força e vigor nos orçamentos das maiores corporações do mundo, conforme estabelecem as pesquisas da OCDE, Gartner Group e PWC.

A indústria 4.0 é materializada a partir dos conceitos da Web 3.0, cujo cerne está na democratização da capacidade de ação e de conhecimento (como já discutido neste post em nosso blog ). Mas antes de chegarmos no 4.0, vamos entender as suas versões anteriores em perspectiva:

Indústria 1.0

 Caracterizada pela descoberta dos ganhos econômicos ao produzir algo em série ao invés de produção artesanal (individual), possibilitando a mecanização do trabalho, que anteriormente só era executado por pessoas ou animais, foi o momento em que o homem começou a usar a força das águas, dos ventos e também do fogo, a partir das máquinas a vapor e moinhos.

Essa visão foi estabelecida por Adam Smith em 1776 no livro – A riqueza das Nações – onde ele apresenta as vantagens da segmentação do trabalho em uma fábrica de alfinetes. (saiba mais)

Componentes fundamentais – Carvão e Máquinas a vapor.

Indústria 2.0

Seu grande impulsionador foi a eletricidade que, a partir de geradores, motores e iluminação artificial, permitiu estabelecer as linhas de montagem, e assim se deu a produção em massa de bens de consumo.

Componentes Fundamentais – Eletricidade e Máquinas eletromecânicas

Indústria 3.0 

Caracterizada pela automação, tem como impulsionador o uso de robôs e computadores na otimização das linhas de produção.

Componentes Fundamentais: Computadores e Robôs

Indústria 4.0

A Indústria 4.0 é caracterizada pela forte automação das etapas de concepção, manufatura e distribuição de bens e serviços com forte uso de IC – Inteligência Coletiva – e IA – Inteligência Artificial. Na Indústria 4.0, com a evolução da Web, indivíduos são cada vez mais empoderados pelos seus agentes (smartphones). Dar vazão às necessidades desse novo consumidor é um dos grandes desafios da nova indústria.

Para ilustrar esse conceito criamos a seguinte tabela:

GeraçõesConcepção (Design)ManufaturaDistribuiçãoServiçosVirtude
Era pré-industrialPessoasPessoasPessoasPessoasTrabalho artesanal
Indústria 1.0PessoasMáquinasPessoasPessoasUso de energia hidráulica, térmica (vapor) e eólica
Indústria 2.0PessoasMáquinasPessoasPessoasUso de eletricidade e estabelecimento das linhas de montagem
Indústria 3.0Pessoas usando máquinas (computadores) como assistentesMáquinasPessoas e MáquinasPessoasUso de autômatos (robôs e computadores)
Indústria 4.0Inteligência Coletiva + MáquinasMáquinasMáquinasInteligência Coletiva + MáquinasUso de inteligência coletiva e computacional na etapa de concepção de produtos e serviços

Quadro 1 – As gerações da indústria – Aquarela Advanced Analytics 2018

Para compreender a Indústria 4.0 é importante esclarecer alguns conceitos que compõem seus alicerces: a IAInteligência Artificial e a IC – Inteligência Coletiva.

Inteligência Coletiva

Vamos começar pela IC, que é mais tangível, uma vez que usamos constantemente mecanismos que se valem da inteligência coletiva na produção e curadoria de conteúdos como: wikipedia, Facebook, Waze e Youtube.

  • Wikipedia: Por exemplo, a maior parte do conteúdo na Wikipedia é produzido por centenas de milhares de editores mundo afora e curado por milhões de usuários que validam e revisam seu conteúdo.
  • Waze: O aplicativo Waze usa o movimento dos próprios usuários para construir e aperfeiçoar seus mapas, fornecendo em tempo real caminhos alternativos para fugir de congestionamentos e novas rotas de novos trechos criados pelas cidades.
  • Facebook: O Facebook e Youtube são serviços que hoje detêm uma gama diversa de conteúdo que é gerado e curado espontaneamente pelos seus usuários por meio de likes e compartilhamentos.

O que esses mecanismos têm em comum? Eles se fiam da chamada inteligência das massas, um conceito estabelecido pelo Marquês de Condorcet em 1785, que define um grau de certeza e incerteza sobre uma decisão a partir de um coletivo de indivíduos.

Com centenas ou milhares de indivíduos agindo ao seu modo, ao somar todas essas ações, obtém-se um todo que é maior que a soma das partes. Esse comportamento coletivo é observado nos chamados efeitos de enxame, em que insetos, pássaros, peixes e seres humanos, agindo de forma coletiva, alcançam feitos muito maiores que se agissem de forma individual.

Condorcet mostrou isso de forma matemática, o que inspirou muitos líderes iluministas que usaram suas ideias como base para a formação das democracias nos séculos 18 e 19.

De forma contemporânea, podemos olhar um banco de dados como um grande lago de experiências individuais que formam um coletivo, o Big Data é responsável por coletar e organizar esses dados e o Advanced Analytics por aprimorar, criar e recriar coisas (disrupção) com o uso intensivo de estatística e IA.

Inteligência Artificial

Em um escrutínio criterioso, é possível entender a IA como uma implementação artificial de agentes que usam os mesmos princípios da IC – Inteligência Coletiva. Ou seja, ao invés de formigas ou abelhas, são usados neurônios e/ou insetos artificiais, que de certa forma simulam os mesmos comportamentos do mundo real em um mundo computacional (nuvem) e, dessa forma, obtém a partir da inteligência das massas: decisões, respostas e criações, como esta peça usada para sustentar uma ponte na capital da Holanda, Haia.

peça para sustentar uma ponte na Holanda

Do lado esquerdo a peça original criada por engenheiros, no meio e à direita duas peças criadas a partir de uma abordagem de IA chamada de algoritmos genéticos. A peça da direita é 50% menor e usa 75% menos material e, apesar disso, por conta de seu design, é capaz de sustentar a mesma carga dinâmica da peça da esquerda.

Há centenas de casos de uso de IA, que vão desde a detecção de sorriso em máquinas fotográficas e celulares a carros que se locomovem de forma autônoma em meio a carros com motoristas humanos em grandes cidades.

Cada caso de uso de IA usa um conjunto de técnicas que podem envolver aprendizado (Machine Learning), descobertas de insights e geração de decisões ótimas por meio de predição e prescrição (Advanced Analytics) e ainda computação criativa (Creative Computing).

Exemplos

O uso intensivo de IC e IA podem gerar novos produtos e serviços gerando disrupções que hoje vemos em algumas indústrias promovidas por empresas como Uber, Tesla, Netflix e Embraer.

Uber

No caso do Uber, eles usam fortemente a IC para gerar competição e ao mesmo tempo colaboração entre motoristas e passageiros, o que é complementada por algoritmos de  IA na entrega de um serviço de transporte confiável a um custo nunca antes disponível.

Apesar de ser 100% digital, está revolucionando a forma como nos transportamos e muito em breve lançará seus táxis 100% autônomos e, em um futuro próximo, drones que transportam seus passageiros pelos ares. Este é um exemplo claro de transformação digital a partir do redesenho por meio da perspectiva da Indústria 4.0.

Tesla

A Tesla usa IC a partir dos dados capturados dos motoristas de seus carros elétricos e, aplicando Advanced Analytics, optimiza seu próprio processo e ainda os usa para treinar a IA que hoje é capaz de dirigir um carro com segurança em meio ao trânsito de grandes cidades do mundo.

Eles são um exemplo material da Indústria 4.0. Usam IC e IA para desenhar seus produtos inovadores, uma cadeia de fábricas automatizadas para produzí-los e os vendem online. E muito em breve transportarão e entregarão seus produtos até a porta de seus clientes com seus novos caminhões elétricos e autônomos, fechando completamente o ciclo da Indústria 4.0.

Netflix

A Netflix, por sua vez, usa o histórico de acessos aos filmes e notas auferidas pelos seus usuários para gerar um lista de recomendações de preferências que servem de entrada para a criação de originais da própria empresa como os sucessos House of Cards e Stranger Things. Além disso eles usam a IA do algoritmo Bandit (da própria Netflix) para gerar capas de títulos e curadoria de lista, que atraiam os usuários (espectadores) a consumir novos conteúdos.

Embraer

A Embraer, 3ª maior fabricante de aviões do mundo e maior empresa de inovação no país usa IA, IC e Advanced Analytics em sistemas de manutenção de equipamentos.

Com o uso dessas técnicas é possível, a partir das experiências de manutenções e procedimentos de mitigação de riscos aplicados a uma IA, conseguir reduzir os custos de processos de troubleshooting em equipamentos de alto valor, chegando a uma economia de até 18% em uma indústria onde margens aparentemente baixas podem gerar impacto competitivo considerável.

Conclusões e recomendações

O caminho para a indústria 4.0 está sendo pavimentado pelas técnicas de IC, IA, Advanced Analytics, Big Data, Transformação Digital e Service Design e com bons exemplos de líderes globais.

A mudança é muitas vezes um processo que pode gerar ansiedade e desconforto, mas ela é necessária para alcançar as virtudes da Indústria 4.0.

Com relação às nações, a entrada tardia nos movimentos industriais pode gerar grandes dificuldades de competição. Por exemplo, no Brasil, a industrialização só foi possível pela força econômica do café centralizada no vale do Paraíba, e de certa forma foi tardia.

Qual a força e região do país que impulsionará a indústria 4.0? Acreditamos que regiões com alto IDH, alta conectividade e apoio ao trabalho em rede na forma de ecossistemas sairão na frente nessa nova corrida industrial.

Sugerimos começar pequeno e pensando grande, inicie pensando em Dados, eles são os blocos construtivos de toda a Transformação Digital. Comece alimentando uma Cultura de Dados em sua empresa/departamento/setor.

E como começar a pensar em Dados? Comece definindo seus dicionários, eles serão suas cartas náuticas em meio à jornada da Transformação Digital.

Entender o potencial dos dados e os novos negócios que eles podem gerar é instrumental para a transição de: produtor de bens físicos para: fornecedores de serviços que podem ser apoiados por produtos físicos ou não. Vide Uber e AirBnb, ambos não possuem carros ou imóveis, mas são os responsáveis por uma fatia generosa do mercado de transporte e acomodação.

Recomendamos elevar o grau de maturidade começando por um diagnóstico, depois a elaboração de um plano de ação e sua aplicação.

Na Aquarela desenvolvemos um Business Analytics Canvas Model que trata-se de uma ferramenta de Service Design para a elaboração de novos negócios baseados em Dados. Com ele é possível promover o uso intensivo de IC, IA nas etapas de Concepção e Serviços, os elos que caracterizam a mudança da Indústria 3.0 para a 4.0.

Em breve publicaremos mais sobre sobre o Business Analytics Canvas Model e as técnicas de Service Design voltadas para Advanced Analytics e IA.

Forte abraço!

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial Corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Mercedes-Benz, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (telecomunicações), dentre outros.

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2 Comments

  1. Ladislau Cardoso disse:

    Obrigado pela propagação desses conhecimentos.

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