Até o momento, os clientes TeamViewer no campo IoT podiam ler sensores, definir alarmes e conectar-se diretamente a uma ampla variedade de dispositivos. Com a adição do novo módulo inteligente na área de manutenção preditiva, agora é possível também reduzir tempos de inatividade e custos. Só para se ter uma ideia, antigamente a manutenção utilizada era a reativa – que realizava reparos apenas após alguma falha ser detectada. Depois, por algum tempo, a manutenção passou a ser preventiva, com máquinas mantidas em ciclo fixo, independentemente de apresentarem defeitos. Já hoje, as empresas buscam a manutenção preditiva, baseada em inspeções sistemáticas e na observação de parâmetros ou condições de desempenho que levam em conta as condições reais do funcionamento de máquinas e equipamentos. A manutenção preditiva é dinâmica e favorece a redução de custos e de downtime, não sendo necessariamente realizada com base em cronogramas ou índices de funcionamento.

Atenta às necessidades de mercado e aos processos de Transformação Digital para o setor de manutenção de máquinas e equipamentos, a TeamViewer dá um passo à frente e apresenta sua solução preditiva com análise de dados e suporte de IA, afirmando ao mundo que os algoritmos de aprendizado de máquina podem, sim, ser usados para detectar padrões anteriormente desconhecidos e para diagnosticar falhas iminentes de máquinas em estágio inicial. A necessidade de detecção de problemas que impedem o funcionamento de máquinas é mais que óbvia: cada hora de tempo de inatividade não planejada custa em média US$ 250.000.[1]

“A meta é construir uma biblioteca única de dados anônimos de máquinas e fornecer acesso a esse conhecimento a cada cliente do nosso módulo de manutenção preditiva”, afirma Lukas Baur, Vice Presidente IoT da TeamViewer. “Com o novo módulo, nossos clientes conseguem reduzir o tempo de inatividade desde o primeiro dia – sem esquecer que diariamente o algoritmo ‘aprende’ como melhorar a estimativa de parâmetros específicos, tornando a manutenção preditiva ainda mais precisa. Isso é de extrema importância, uma vez que departamentos de manutenção são responsáveis por até 60% das despesas operacionais. [2] Nosso objetivo é reduzir custos através de análises de dados com uso de Inteligência Artificial”.

O novo módulo de software ML-Trainer fornece ao algoritmo de aprendizado dados das máquinas que podem ter disparado alarmes, instruindo-o assim a reconhecer padrões específicos. Como resultado, os alarmes não ficam mais limitados a limites rígidos, passando a obedecer a critérios muito mais amplos e constantemente otimizados. Os tempos de inatividade e os falsos alarmes são reduzidos significativamente dessa forma, no presente e no longo prazo, já que a Inteligência Artificial está em constante processo de aprendizagem.

O módulo de manutenção preditiva TeamViewer é facilmente integrado aos ambientes TeamViewer IoT pré-existentes. O algoritmo acessa conjuntos de dados de vários tipos de máquinas, entre elas turbinas eólicas e bombas, gerados especificamente para o módulo, sendo apenas necessário ‘aprender’ sobre as características específicas de cada equipamento.

Sobre a TeamViewer

A TeamViewer é a empresa líder global em tecnologias e plataformas de conectividade remota para acesso, controle, gerenciamento, monitoramento e reparação de dispositivos de qualquer tipo – desde laptops e celulares até máquinas industriais e robôs. Embora o TeamViewer seja gratuito para uso doméstico, a companhia conta com mais de 500 mil assinantes e o software é amplamente utilizado por corporações de todos os portes e segmentos para digitalização de processos críticos de negócios através de conectividade remota rápida, segura e perfeita. Tendo como pano de fundo as megatendências globais. como proliferação de dispositivos, automação e novas culturas de trabalho, a TeamViewer vem moldando proativamente a Transformação Digital, inovando continuamente nos campos da Realidade Aumentada, Internet das Coisas e Inteligência Artificial. Desde sua fundação, em 2005, o software TeamViewer, carro-chefe da empresa, já foi instalado em mais de 2,2 bilhões de dispositivos em todo o mundo. Com sede em Goeppingen, Alemanha, a TeamViewer emprega mais de mil pessoas em escritórios globais. Em 2019, a companhia alcançou faturamento de cerca de 325 milhões de euros. As ações TeamViewer AG (TMV) estão listadas na Bolsa de Valores de Frankfurt e pertencem à MDAX. Mais informações estão disponíveis em www.teamviewer.com. No Brasil, a TeamViewer está em www.teamviewer.com/pt-br

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Os interessados têm prazo até 11 de fevereiro para apresentar uma primeira versão simplificada de um “Plano Global de Pesquisa” original, ousado e competitivo, apontando objetivos estratégicos e metas pretendidos. O edital e o modelo do documento de manifestação de interesse estão disponíveis em www.fapesp.br/10988.

Os Centros de Pesquisa em Engenharia em Manufatura Avançada são mais um passo no apoio que a FAPESP tem dado ao tema nos últimos anos, por meio de financiamento de Bolsas e Auxílios à Pesquisa (ver quadro 1 abaixo).

“O Estado de São Paulo já tem competência tecnológica em algumas dessas áreas em função da atenção dada a algumas dessas tecnologias”, disse Carlos Américo Pacheco, diretor-presidente do Conselho Técnico- Administrativo (CTA) da FAPESP, citando o exemplo da área de Inteligência Artificial (ver quadro 2 abaixo). “Mas algumas tecnologias são recentes, como é o caso de big data, e é preciso fortalecer a competência industrial nestas áreas.”

Também conhecida como indústria 4.0, a Manufatura Avançada envolve um conjunto grande de tecnologias de fronteira que podem garantir mais competitividade para a indústria e os serviços, incluindo o mercado financeiro.

Algumas dessas tecnologias – como internet das coisas, computação em nuvem, impressão em 3D, novos materiais, robótica, entre outras – já estão sendo desenvolvidas por startups com apoio da FAPESP no âmbito do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE). Um número crescente de projetos nessas novas áreas tem sido submetido e aprovado no PIPE (ver quadro 3 abaixo). Este quadro mostra o poio a projetos de pesquisa inovativa em automação, big data, computação em nuvem, digitalização, fotônica, impressão em 3D, inteligência artificial, IoT, manufatura aditiva, realidade aumentada e robótica de 1998 a 2017.

Com o novo edital, a expectativa da FAPESP é estender esse apoio a empresas ou consórcios de empresas com demandas por essas novas tecnologias.

“Na apresentação das propostas, espera-se que os interessados definam uma agenda preliminar de desafios de pesquisa e os benefícios dos resultados para a empresa. Apresentadas as propostas, a FAPESP debaterá a oportunidade de constituição de Centros de Pesquisa em Engenharia em Manufatura Avançada com cada um dos proponentes”, disse Carlos Henrique de Brito Cruz, diretor científico da FAPESP.

Financiamento de longo prazo

Os Centros de Pesquisa em Engenharia (CPEs) são uma vertente do Programa de Apoio à Pesquisa em Parceria para Inovação Tecnológica (PITE) da FAPESP. Têm como objetivo implementar a pesquisa colaborativa, multidisciplinar e na fronteira do conhecimento em áreas diversas, com financiamento de longo prazo, por um período de até 10 anos.

Cinco CPEs já estão em plena operação: dois em parceria com a GSK, com sedes na Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e no Instituto Butantan; um com a Shell, instalado na Escola Politécnica da USP; um com a Peugeot Citroën, na Unicamp; e outro com a Natura, na USP.

Novos Centros estão em fase final de contratação, a exemplo dos Centros de Pesquisa em Novas Energias, em parceria com a Shell, com a Embrapa em mudanças climáticas, com a Statoil em gerenciamento de reservatórios e produção de petróleo e gás, com a Usina São Martinho em medidas sustentáveis para o controle de doenças que afetam a cana-de-açúcar e com a Koppert no tema controle biológico de pragas.

As instituições de pesquisa que sediarão os CPEs em Manufatura Avançada serão selecionadas por meio de edital conjunto, lançado pela FAPESP e empresas parceiras, depois de terem sido selecionadas as propostas e áreas de pesquisa que nortearão as investigações dos Centros.

Os CPEs em Manufatura Avançada seguirão o mesmo modelo de financiamento dos demais: um quarto dos recursos é aportado pela FAPESP, outro um quarto é investimento da empresa e o restante corresponde à contrapartida econômica das instituições de pesquisa (salário de pesquisadores e pessoal de apoio, infraestrutura, instalações etc.).

A gestão de pesquisa também é compartilhada: os CPEs são dirigidos por um Comitê Executivo que, entre outros membros, conta com um diretor da instituição-líder (pesquisador responsável), e obrigatoriamente também com um vice-diretor, pesquisador da empresa, que participará de todas as decisões futuras e que terá prerrogativas de um pesquisador visitante na instituição-sede.

Os direitos e obrigações relativos à propriedade intelectual associada às atividades de pesquisa deverão ser previamente acordados entre as empresas e instituições de pesquisa que integram os CPEs.

Fonte: Agência FAPESP, por Claudia Izique.

Sugestão de leitura:

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A avaliação foi feita por participantes do 1º Congresso Brasileiro de Indústria 4.0, realizado pela Federação das Indústrias do Estado de São Paulo (Fiesp) em parceria com o Centro das Indústrias do Estado de São Paulo (Ciesp), o Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial de São Paulo (Senai-SP) e a Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI) na última terça-feira (05/12), em São Paulo.

O evento reuniu representantes de empresas e de agências de fomento à pesquisa, desenvolvimento e inovação, com o objetivo de discutir como o Brasil pode construir vantagens competitivas no contexto da indústria 4.0.

De acordo com dados apresentados por José Ricardo Roriz Coelho, vice-presidente da Fiesp e diretor titular do Departamento de Competitividade e Tecnologia da instituição, o Brasil enfrenta um forte processo de desindustrialização, como é definida a redução da capacidade industrial de um país.

A participação da indústria brasileira na indústria mundial caiu praticamente pela metade nos últimos 20 anos, de 3,47% em 1995 para 1,84% em 2016. Já a participação da indústria no Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro este ano foi de 11,1%, atingindo o mesmo patamar de 1953, comparou Roriz.

“A participação da indústria no PIB brasileiro regrediu 65 anos. E, por conta disso, a produtividade brasileira estagnou”, explicou o especialista.

De acordo com ele, a industrialização foi o motor do aumento da produtividade brasileira durante um longo período, o que permitiu ao país reduzir o hiato em relação aos Estados Unidos nesse quesito.

Em 1980, quando a participação da indústria no PIB brasileiro atingiu o patamar de 20,2%, a produtividade brasileira em comparação com a dos Estados Unidos chegou a 40,3%. Em 2015, porém, caiu para 24,9% – mesmo índice de 1950.

“Com a queda da participação da indústria no PIB brasileiro, a produtividade do país em comparação com a dos Estados Unidos também regrediu quase 65 anos. Isso representa um grande motivo de preocupação”, afirmou.

Enquanto o país vem passando por um aprofundamento muito grande do processo de desindustrialização, economias de alta e média intensidade tecnológica, como Estados Unidos, Alemanha, Japão e China, têm feito grandes investimentos para acelerar a migração para a indústria 4.0, comparou Roriz.

Uma pesquisa realizada em 2016 pela consultoria PWC com 2 mil empresas em 26 países apontou que elas investirão em indústria 4.0 o equivalente a US$ 907 bilhões por ano até 2020 – cerca de 5% de suas receitas. Com isso, essas empresas esperam obter uma redução de US$ 421 bilhões em seus custos de operação e obter ganhos de receita equivalente a US$ 493 bilhões por ano.

A Europa, por exemplo, planeja investir cerca de € 1,35 trilhão ao longo dos próximos 15 anos em indústria 4.0. Deste total, € 250 bilhões deverão ser aportados por empresas alemãs.

Por sua vez, a China planeja investir € 1,8 trilhão nos próximos anos para modernizar sua indústria.

“Para poder competir com esses países, o Brasil precisa urgentemente de um projeto de reindustrialização com ênfase em indústria 4.0”, avaliou Roriz.

Vantagem competitiva

O Brasil possui alguns pontos fortes que podem contribuir para dar resposta aos desafios trazidos pela nova realidade da indústria 4.0, avaliaram os participantes do evento. Entre eles, o de ter um parque produtivo bastante diversificado, com unidades fabris de empresas líderes das principais economias desenvolvidas.

O país, contudo, terá que superar alguns obstáculos, como o de melhorar sua infraestrutura tecnológica, criar linhas de financiamento apropriadas e desenvolver competências e capacitações em tecnologias cruciais para implementação da indústria 4.0, como robótica avançada, manufatura aditiva (construção de objetos por impressão 3D), realidade aumentada e materiais funcionais, apontaram os participantes do evento.

Algumas dessas tecnologias já têm sido exploradas por pequenas empresas nascentes de base tecnológica (startups), além de universidades e instituições de pesquisa em São Paulo, destacou Carlos Américo Pacheco, diretor-presidente do Conselho Técnico-Administrativo da FAPESP.

“Há uma base mínima de competências instalada em universidades e em empresas relacionadas à manufatura avançada e Internet das coisas, por exemplo. A gente não parte do zero nessa corrida”, avaliou.

O Programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) tem apoiado um expressivo número de pequenas empresas nascentes de base tecnológica com projetos em áreas relacionadas à manufatura avançada.

Entre as mais de 200 empresas apoiadas anualmente pelo programa, 45 delas desenvolvem projetos focados em manufatura avançada, apontou Pacheco.

“Há um crescente interesse de startups apoiadas pelo PIPE em desenvolver projetos relacionados à automação e inteligência artificial, além de fotônica, robótica e digitalização. E essas competências tecnológicas têm sido desenvolvidas em São Paulo”, afirmou.

Por outro lado, há novas competências que são mais recentes e precisam de muito maior atenção em termos de apoio a projetos para desenvolvê-las, apontou. Entre elas estão digitalização, realidade aumentada, impressão 3D e materiais inteligentes ou funcionais, como metais leves e de alta resistência, ligas de alto desempenho, cerâmicas avançadas, compósitos e polímeros.

“Temos observado um crescimento significativo de projetos apoiados pelo PIPE em áreas como Internet das Coisas, Big Data, computação em nuvem e manufatura avançada. Mas são coisas muito mais recentes e que merecem mais atenção”, avaliou Pacheco.

No início de maio, a FAPESP também lançou chamada, aberta até 11 de fevereiro de 2018, para seleção de empresas ou consórcios de empresas que queiram se tornar parceiros da Fundação na criação de um Centro de Pesquisa em Engenharia em Manufatura Avançada.

E, recentemente, o Conselho Superior da FAPESP aprovou uma estratégia para que a instituição possa apoiar projetos de pesquisa voltados ao desenvolvimento de tecnologias em áreas consideradas críticas: agricultura de precisão, Internet das Coisas e cidades inteligentes, aeronáutica e espaço e manufatura avançada, entre outras, destacou Pacheco.

“Pretendemos estimular projetos nessas áreas que elegemos como prioritárias na forma de consórcios entre universidades, empresas e institutos de pesquisa”, afirmou Pacheco.

Há também um edital aberto, parceria da FAPESP e Financiadora de Estudos e Projetos (Finep), para o apoio a pequenas empresas para a realização de pesquisa para o desenvolvimento de inovação em manufatura avançada. O prazo de inscrições de propostas encerra-se no próximo dia 11 de dezembro.

Fonte: Agência FAPESP, por Elton Alisson

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