Indústria 4.0: Adaptação Corporativa e Competitividade

Objetivo

Capacitar os profissionais a:

Conhecer o conceito da 4ª revolução industrial e seus principais impactos sociais, ambientais e econômicos;

  • Conhecer novos modelos de negócios, de fabricação e distribuição;
  • Identificar o atual índice de maturidade das organizações para direcionar recursos e investimentos de forma competitiva, durante o processo de implementação do conceito 4.0;
  • Entender a metodologia Leancomo pré-requisito para ingressar no cenário 4.0;
  • Entender como mapear um processo para inseri-lo no contexto de indústria 4.0;
  • Entender a importância da captura e análise correta de dados para liderar o mercado;
  • Posicionar-se de forma adequada, atualizada e assertiva no novo cenário empresarial;
  • Compreender a real importância e responsabilidade dos recursos humanos frente à 4ª Revolução Industrial.

 

Público-alvo

Profissionais das áreas de Engenharia, Administração, Tecnologia, Serviços Médicos, Matemática, Estatística, Design, Arquitetura, Agronomia, Tecnologia da Informação e Telecomunicações, além de empreendedores e interessados em geral.

Mais Informações

Início do Curso
Março de 2020
Horário
Das 8h30 às 17h
Dias de aula
Sábados

Investimento - Valores já atualizados para o ano de 2020
Matrícula
Os valores correspondentes aos descontos por períodos serão concedidos de acordo com a data de pagamento da taxa de Reserva
Mensalidades
5 parcelas de R$ 1.580,00

Até 18 de outubro R$ 1.280,00
Até 20 de dezembro R$ 1.380,00
Após 20 de dezembro R$ 1.580,00

DESCONTOS

Ex-aluno: 10%
Grupos (2 ou mais alunos): 10%
Associados da AEXAM (ex-alunos): 15%
Ex-aluno Mauá formado em 2018: 30%
Empresas conveniadas (a consultar)

Taxa de Reserva: R$280,00

O pagamento poderá ser efetuado por meio de boleto, cartão de débito ou crédito.
Na efetivação da matrícula essa Taxa de Reserva será deduzida do valor da matricula. Em caso de desistência da matrícula o valor da taxa de reserva não será devolvido e a retenção se faz necessária para pagamento das despesas administrativas relativas ao processo seletivo, conforme preconizado no Código de Defesa do Consumidor. Caso não haja número de alunos interessados para formação de turma, o valor correspondente à Taxa de Reserva será devolvido integralmente.

Coordenação

Antonio Carlos Dantas Cabral

Doutor em Engenharia de Produção pela USP. Mestre em Food Science - RUTGERS - The State University of New Jersey. MBA em Marketing pela FGV. Engenheiro de Alimentos pela Unicamp. Experiência como gestor de desenvolvimento de sistemas de embalagem em grandes empresas.

Ari Nelson Rodrigues Costa

Engenheiro Eletrônico pela POLI/USP, Físico pela USP, pós-graduado em Engenharia da Qualidade pela POLI/USP, em Engenharia de Embalagem pela Michigan State, e em Engenharia de Processos Industriais pelo IMT. Mestre em Engenharia Industrial pelo IMT. Doutorando em Sistemas Agroindustriais Sustentáveis pela UNICAMP. Experiência internacional em transferência de tecnologia, atuando nas áreas de automação, telecomunicações, gestão de produto, processos, qualidade de indústrias de diversos segmentos. Professor do Centro Universitário da Mauá. Pesquisador do Centro de Pesquisas do IMT no Núcleo de Sistemas Produtivos Inteligentes.

Camilla Dojicsar Alves de Macedo

Mestranda em Engenharia Mecânica na FEI, pós-graduada em Gerenciamento de Projetos pela USP e graduada em Engenharia de Produção pela FEI, atuou em diferentes departamentos industriais como Indústria 4.0, otimização de processos, engenharia de projetos, produção, sistemas de qualidade, EHS, inovação, gestão do conhecimento e TI. Suas experiências incluem gestão internacional de pessoas, fornecedores e projetos. Professora da disciplina  "Gerenciamento de Sistemas Produtivos Inteligentes" do Curso de Engenharia de Produção da Mauá.

Disciplinas

A Indústria 4.0: Conceitos Fundamentais

12 h

Apresentar o conceito de manufatura inteligente e as principais mudanças no modelo de gestão dos negócios e das indústrias advindas da sua adoção. Introduzir o conceito da indústria 4.0 por meio da linha cronológica das revoluções industriais e analisar o atual cenário industrial Brasileiro, frente aos demais países. Identificar quais são as tecnologias digitais disponíveis e suas tendências num prazo de curto e médio prazo. Apresentar as transformações de impacto e quais estratégias podem ser adotadas nos novos modelos de negócios. Estudar e analisar casos práticos.

Análise Estatística de Dados

24 h

Apresentar as ferramentas estatísticas necessárias para se compreender problemas de ciência de dados. Utilizando exemplos práticos e aplicados, é inicialmente abordado conceitos relacionados a probabilidade, versando sobre a teoria clássica, frequentista, probabilidade condicional, teorema de Bayes e modelos de probabilidade. Também é apresentado conceitos relacionados a estatística descritiva, abordando conceitos de princípios de amostragem, resumos gráficos e tabulares, tratamento de dados (análise de inconsistências na base de dados, detecção de outliers, transformação de variáveis) e verificação de ajuste de modelos. Por fim a disciplina apresentará conceitos relacionados a estatística inferencial: abordando estimação intervalar (determinação de margem de erro e dimensionamento de amostras) e os princípios dos testes estatísticos, necessários para a determinação de modelos de previsão.

Competitividade e Capacitação para a Indústria 4.0

24 h

Contextualizar as oportunidades e riscos dos impulsionadores frente à competitividade global, detalhada nos Relatórios do Fórum Econômico Mundial. Mostrar as tendências das indústrias em curto e médio prazo. Detalhar o perfil requerido dos profissionais para garantir sucesso no processo de implementação e sustentação das tecnologias digitais. Preparar os profissionais para compreenderem os conceitos básicos da metodologia Lean Manufacturing (um dos pré-requisitos para a implementação das soluções digitais) e como utilizá-los para melhorar o desempenho dos processos. Estudar e analisar casos práticos.

Modelagem e Simulação de Melhorias

20 h

Modelar sistemas produtivos para identificar pontos críticos e oportunidades de melhoria; Simular cenários utilizando softwares específicos. Estudar e analisar casos práticos.

Road Map para implantação de conceitos da Indústria 4.0

20 h

Estudar os pré-requisitos em termos técnicos, organizacionais e de recursos, bem como propõe modelos de estrutura organizacional para implementar a cultura da indústria 4.0. Apresentar ferramentas para gerenciar as mudanças e expectativas dos recursos humanos envolvidos. Apresentar a metodologia para identificar o nível de maturidade das organizações em termos de Indústria 4.0, utilizando o conceito global da ACATECH - Academia Alemã de Ciências e Engenharia. Introduzir diferentes metodologias ágeis de implementação de projetos, frente ao cenário 4.0 que requer resultados rápidos e competitivos. Estudar e analisar casos práticos.

Sensorização para coleta e análise de dados

20 h

Apresentar os conceitos fundamentais sobre sensores. Mostrar o roteiro para responder as questões fundamentais: onde, quando e o que medir? Enfatizar a importância de conhecer os fundamentos e os indicadores chave dos sistemas produtivos nos quais que se pretende introduzir as ferramentas da Indústria 4.0.

Estudar e analisar casos práticos.

Corpo Docente

Antonio Carlos Dantas Cabral

Doutor em Engenharia de Produção pela USP. Mestre em Food Science - RUTGERS - The State University of New Jersey. MBA em Marketing pela FGV. Engenheiro de Alimentos pela Unicamp. Experiência como gestor de desenvolvimento de sistemas de embalagem em grandes empresas.

Ari Nelson Rodrigues Costa

Engenheiro Eletrônico pela POLI/USP, Físico pela USP, pós-graduado em Engenharia da Qualidade pela POLI/USP, em Engenharia de Embalagem pela Michigan State, e em Engenharia de Processos Industriais pelo IMT. Mestre em Engenharia Industrial pelo IMT. Doutorando em Sistemas Agroindustriais Sustentáveis pela UNICAMP. Experiência internacional em transferência de tecnologia, atuando nas áreas de automação, telecomunicações, gestão de produto, processos, qualidade de indústrias de diversos segmentos. Professor do Centro Universitário da Mauá. Pesquisador do Centro de Pesquisas do IMT no Núcleo de Sistemas Produtivos Inteligentes.

Camilla Dojicsar Alves de Macedo

Mestranda em Engenharia Mecânica na FEI, pós-graduada em Gerenciamento de Projetos pela USP e graduada em Engenharia de Produção pela FEI, atuou em diferentes departamentos industriais como Indústria 4.0, otimização de processos, engenharia de projetos, produção, sistemas de qualidade, EHS, inovação, gestão do conhecimento e TI. Suas experiências incluem gestão internacional de pessoas, fornecedores e projetos. Professora da disciplina  "Gerenciamento de Sistemas Produtivos Inteligentes" do Curso de Engenharia de Produção da Mauá.

Daniel Kashiwamura Scheffer

Bacharelado e mestrado em Estatística com a graduação e a pós-graduação obtidas no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP). Professor dos cursos de Administração e Engenharia do Centro Universitário do Instituto Mauá de Tecnologia (CEUN-IMT). Tem grande experiência em análise de dados.

José Carlos Ferrante

Pós - graduado stricto sensu em administração de empresas através do curso de Mestrado Acadêmico em Administração desenvolvido pela Universidade Municipal de São Caetano do Sul - USCS realizado no Brasil. Pós - graduado lato sensu em administração de empresas através do curso MBA em Business Administration desenvolvido pela New York University realizado nos Estados Unidos. Professor pleno na do Centro Universitário do Instituto Mauá de Tecnologia em São Paulo - SP. Experiência profissional como executivo em várias empresas privadas de ponta no mercado brasileiro. Nos últimos anos foi executivo da Philips do Brasil exercendo a função de diretor de supply chain management da Business Unit Lighting empresa multinacional de grande porte no Brasil e no exterior.

Tiago Sanches da Silva

Graduado em Engenharia de Computação pelo Instituto Mauá de Tecnologia (2011); Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (2016). Atualmente é professor do Instituto Mauá de Tecnologia nos cursos de graduação e pós-graduação. Pesquisador e arquiteto de SW do Núcleo de Sistemas Embarcados (CEUN-IMT) em sistemas críticos. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial e ciência de dados aplicada, arquitetura web para aplicações na nuvem e sistemas microcontrolados. Como linha de pesquisa e estudos, tem interesse nos seguintes temas: Inteligência Artificial, Mineração de Dados, Big Data e Computação de Alto Desempenho.

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