Indústria 4.0

Diferenciais

Para o Ministério da Indústria, Comércio Exterior e o Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações, “o entendimento dos impactos dos cenários derivados do surgimento da Manufatura Avançada - ou Indústria 4.0 - em distintos setores industriais é crítico para os desenhos das novas estratégias de políticas industriais, de desenvolvimento de cadeias de valor, de processos de formação de recursos humanos, entre outros”.

Ciente desse desafio, o Instituto Mauá de Tecnologia apresenta o Curso de Pós-graduação em Indústria 4.0, que foi concebido para oferecer aos participantes, de forma diferenciada: a) o adequado posicionamento frente a esse novo cenário turbulento e repleto de transformações por vezes disruptivas; b) o correto conteúdo técnico para auxiliá-los na jornada rumo a esse novo patamar que se caracteriza pela customização dos sistemas produtivos.

As aulas são ministradas de forma interativa e colaborativa, com atividades práticas que desafiem os participantes a: a) desenharem o cenário futuro, repleto de ferramentas com alto conteúdo tecnológico; b) planejarem a sua jornada com destino a esse futuro, de forma que possam escolher as ferramentas compatíveis aos recursos humanos e financeiros disponíveis.

O curso é inserido na nova estrutura modular da Mauá, que disponibiliza ao aluno diversos módulos eletivos para que ele customize a sua especialização, numa demonstração clara da aplicação dos conceitos da Indústria 4.0. O curso de Especialização Indústria 4.0 é composto por três módulos, de 120 horas cada: Indústria 4.0: Adaptação Corporativa e Competitividade (120 h), Cadeia de Suprimentos 4.0 (120 h) e Estratégias e Tecnologias Habilitadoras (120 h).

Objetivo

O objetivo deste curso é capacitar profissionais para liderar o novo e inevitável ambiente tecnológico, denominado Manufatura Avançada ou Indústria 4.0, que se caracteriza pela customização de sistemas produtivos, cada vez mais conectados e globalizados, para o correto atendimento das expectativas dos consumidores.

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.

Mais Informações

Início do Curso
Março de 2022
Horário
Das 8h30 às 17h
Dias de aula
Sábados

Investimento por Módulo (120 horas)
Matrícula
O valor correspondente ao desconto por período (somente matrícula) é concedido de acordo com a data de pagamento da taxa de Reserva
Mensalidades
5 parcelas de R$ 1.580,00*

Até 30 de outubro R$ 1.280,00*

DESCONTOS

Ex-aluno graduado na Mauá: 10%
Grupos (2 ou mais alunos): 10%
Associados da AEXAM (ex-alunos): 15%
Ex-aluno graduado na Mauá em 2020: 30%
Empresas conveniadas (a consultar)

Veja opção de financiamentopor módulo
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.

*Valores praticados em 2021, sujeitos a correção por índices inflacionários para o período de 2022

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 de bens de consumo: Refinações de Milho Brasil, Bunge e Unilever. Participação ativa na criação do Centro de Tecnologia de Embalagem (CETEA) do ITAL, em Campinas. Na Mauá, desde 1989, foi professor e coordenador do curso de Engenharia de Produção e atualmente é coordenador e professor de cursos de Pós-graduação em Indústria 4.0 e Engenharia de Embalagem.

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.

Módulos do curso

Cadeia de Suprimentos 4.0

As Atuais Cadeias de Suprimentos: Indicadores, Adição de Valor e Governança

24 h

Discutir conceitos e estratégias como ponto de partida para a jornada rumo à Cadeia de Suprimentos 4.0. Apresentar os principais indicadores de eficiência e eficácia da cadeia de suprimentos, que deve ser entendida como um sistema produtivo. Analisar criticamente os procedimentos atuais e sua relação com o valor adicionado aos atores. Entender a eficiência dos recursos tecnológicos aplicados nas atuais cadeias de suprimentos. Discutir a gestão e a governança e o papel de cada ator na cadeia de suprimentos. Estudos de casos.

Estruturas Colaborativas como Base para a Cadeia de Suprimentos 4.0

36 h

Apresentar e detalhar o conceito de colaboração entre os atores das cadeias produtivas. Aprofundar o entendimento de valor adicionado compartilhado. Apresentar técnicas de abordagem de situações com grande quantidade de dados para tomar a melhor decisão. Entender como a conectividade é essencial para pavimentar o caminho até a cadeia de suprimentos 4.0. Estudos de casos.

Modelos de Negócios na Cadeia de Suprimentos 4.0

24 h

Analisar os atuais modelos atuais de negócios como ponto de partida para implantação dos novos modelos na Cadeia de Suprimentos 4.0. Desenhar cenários futuros para alicerçar a implantação de novos modelos de negócios. Ferramentas para desenhar os novos modelos de negócios com base nos cenários traçados. Estudo de casos.

Road Map para a Cadeia de Suprimentos 4.0

36 h

Estudar os pré-requisitos em termos técnicos, organizacionais e de recursos, para implementar a cultura da indústria 4.0 na Cadeia de Suprimentos. Apresentar ferramentas para gerenciar as mudanças e expectativas dos recursos humanos envolvidos. Aplicar a metodologia de identificação do nível de maturidade dos atores da Cadeia Produtiva utilizando o conceito global da ACATECH - Academia Alemã de Ciências e Engenharia. Priorizar projetos de implementação da cultura da Indústria 4.0 com base no nível de maturidade identificado. Introduzir diferentes metodologias ágeis de implementação de projetos, frente ao cenário 4.0 que requer resultados rápidos e competitivos. Estudo de casos.

Estratégias e Tecnologias Habilitadoras

Capabilidades Críticas da Indústria 4.0

32 h

Apresentar as transformações de impacto e quais estratégias podem ser adotadas nos novos modelos de negócios. Mostrar as tendências das indústrias em imediato, curto e médio prazo. Detalhar o perfil requerido dos profissionais para garantir sucesso no processo de implementação e sustentação das tecnologias digitais. Estudar e analisar casos práticos.

Tecnologias Habilitadoras: Cloud Computing

20 h

Cloud Computing – computação em nuvem: definição e comparação com computação local e em rede. Elementos da computação em nuvem. Desdobramento de modelos de cloud computing: privada, comunitária, pública e híbrida. Conceitos básicos, principais características e conceitos. O que é um serviço em nuvem: IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service) e SaaS (Software as a Service). Infraestrutura, plataforma e software como serviço. Arquitetura de Data Center na nuvem. A computação em nuvem como habilitadora de competências na Indústria 4.0. Aplicações na Indústria.

Tecnologias Habilitadoras: Fundamentos de Aprendizagem de Máquina

20 h

Apresentar os conceitos e métodos que fundamentam o aprendizado de máquina e o seu papel crescente nas atividades empresariais. Mostrar como o reconhecimento de padrões estatísticos de comportamento de equipamentos pode ser usado para orientar as atuais decisões relacionadas ao gerenciamento dos sistemas produtivos e prever as futuras, incluindo as necessidades de implementação de planos manutenção preventiva e preditiva. Explorar a importância dos dados de sensores na aprendizagem de máquina. Desenvolver um plano de implementação dessa tecnologia na jornada rumo à Indústria 4.0. Estudos de caso na indústria: manutenção preditiva, programação da produção e padrões de qualidade.

Tecnologias Habilitadoras: Internet das Coisas

28 h

Conceituar a Internet da Coisas - IoT (Internet of Things) como a ferramenta habilitadora essencial na jornada em direção à Indústria 4.0. Nesse contexto, os seguintes temas serão abordados: “coisas” - definição, como se comunicam e reagem, propriedades; linguagem e comportamentos das coisas. Indicadores críticos mensuráveis; o que dizem as coisas: dados de informações diretas de variáveis físicas e de variáveis de contexto ou proxy; tipos de comunicação possíveis entre as “coisas”; o histórico e o futuro da IoT; estrutura de IoT: dispositivos, componentes e redes de dados; conceito de plataformas; plataformas como Serviço (PaaS – Plataform as a Service); a inteligência das coisas em rede viabilizando a Internet de Serviços; a Internet das Coisas e Serviços como habilitadora de competências na Indústria 4.0; aplicações na indústria.

Tecnologias Habilitadoras: Mineração e Análise de Dados

20 h

Apresentar técnicas e ferramentas específicas que permitam explorar dados históricos, analisá-los de forma crítica para entender o ocorrido e deles extrair informações relevantes que auxiliem a tomada de decisões futuras. O que é Data Mining (Mineração de dados) e seus objetivos. Bancos de dados relacionais, em grafos, data warehouse, entre outros. Data Mining como parte da geração de conhecimento e de competências. Entendimento e análise de grandes conjuntos de dados. Descrição de classes, mineração de padrões, associações e correlações, classificação e regressão para análise preditiva, análise de agrupamento e análise de outlier. Impactos na privacidade, nos direitos autorais, nas pesquisas científicas e nas atividades industriais. A mineração e análise de dados como habilitadoras de competências na Indústria 4.0. Aplicações na Indústria.

Indústria 4.0: Adaptação Corporativa e Competitividade

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

Alcides Carlos de Araújo

Doutor na área de métodos quantitativos e informática pela FEA/USP. Possui mais de 10 anos de experiência na área de análise de dados. Atua há mais de 3 anos como cientista de dados líder na Datakron, participando de entregas de projetos de alta escala de dados nos segmentos como Telecom, energia e marketing digital.

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 de bens de consumo: Refinações de Milho Brasil, Bunge e Unilever. Participação ativa na criação do Centro de Tecnologia de Embalagem (CETEA) do ITAL, em Campinas. Na Mauá, desde 1989, foi professor e coordenador do curso de Engenharia de Produção e atualmente é coordenador e professor de cursos de Pós-graduação em Indústria 4.0 e Engenharia de Embalagem.

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.

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.

David Garcia Penof

Doutor em Administração pela USCS – Universidade Municipal de São Caetano do Sul, Mestre em Administração (USCS) e Bacharel em Administração (IMES, atual USCS). Consultor na área de Gestão de Negócios a mais de 25 anos, desenvolvendo projetos em empresas nacionais e multinacionais. Coordenador do Curso de Engenharia de Produção do CEUN/IMT – Instituto Mauá de Tecnologia e professor convidado dos cursos de Pós-graduação do Centro Paula Souza, da Trevisan Escola de Negócios, da UNICAMP e da Steinbeiz de Berlim. Autor do livro “Gestão da produção e logística” editora Saraiva, 2013.

José Carlos de Souza Junior

Técnico Eletrônico pela ETE Lauro Gomes (1986), possui graduação em Engenharia Elétrica Ênfase Eletrônica pela Escola de Engeharia Mauá (1992), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (1998) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (2004). Atualmente é professor titular do Instituto Mauá de Tecnologia - onde atua como Reitor, professor. adjunto II (licenciado) do Centro Universitário da FEI e professor titular (licenciado) da Universidade São Judas Tadeu. Fundou a Mosaico Engenharia Eletrônica Ltda., onde atuou até 2009. Fundador da VERSOR Inovação Tecnológica em 2010, é também seu resposável técnico. Em 2012 co-fundou a MOTOM Comércio de Moto-peças Ltda. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica/Eletrônica, com ênfase em Processamento Digital de Sinais, atuando principalmente nos seguintes temas: Processamento de Imagem, Processamento de Sinais Biológicos, Sistemas Embarcados e Telecomunicações (IoT).
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/josé-carlos-de-souza-jr-2ab37a/

Joyce Milanez Zampirolli

Doutoranda em Engenharia Naval e Oceânica pela USP na área de logística e movimentação portuária. Mestre em Engenharia de Sistemas Logísticos pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo em 2016. Especialista em Logística e Cadeia de Suprimentos do programa GCLOG pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts, MIT (Boston-EUA) em 2016. Graduada em Engenharia de Produção. Atualmente é professora do Instituto Mauá de Tecnologia (CEUN-IMT) junto ao departamento de Engenharia de Produção. Possui publicações acadêmicas relativas a pesquisas na área de logística, otimização de processos e desenvolvimento portuário.

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.

>