Desenvolvimento de modelo de maturidade da indústria 4.0 fundamentado no lean manufacturing

Orientador: Prof. Dr. Marcelo Gechele CletoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Defesa : Curitiba, 27/07/2022Inclui referências: p. 218-231Resumo: Atualmente as mudanças no ambiente industrial advindas de novas tecnologias são cada vez mais frequentes, sendo fundamental que as empresas se mantenham eficientes em todos os seus processos para continuarem se mantendo competitivas. As empresas têm apresentado dificuldades em estabelecer uma metodologia para implementação das tecnologias da Indústria 4.0 e consequentemente obter melhorias em sua performance industrial. A utilização das tecnologias da Indústria 4.0, a partir das ferramentas do Lean Manufacturing, pode facilitar este processo e impulsionar os atuais sistemas de manufatura a maiores níveis de performance. Atualmente a literatura apresenta uma grande quantidade de trabalhos relativos a ambos os conceitos em vários segmentos de mercado. No entanto, a sua integração ainda não foi bem explorada. Modelos de maturidade aplicados à Indústria 4.0 muitas vezes se apresentam de forma generalista, dificultando a introdução de novas tecnologias nas empresas. Esta dissertação apresenta uma proposta para desenvolver, aplicar e avaliar um modelo de maturidade que permita verificar a adoção das tecnologias da Indústria 4.0 com base nas ferramentas Lean Manufacturing e também possibilite um suporte à tomada de decisões para o aumento de performance industrial em empresas do setor metal-mecânico. Para este fim, um modelo de maturidade teórico foi elaborado a partir de uma revisão da literatura e uma extensa pesquisa de campo. Posteriormente o modelo foi ajustado através de entrevistas semiestruturadas e, em seguida, aplicado em três unidades industriais do setor metal-mecânico em um processo semelhante ao de auditoria. Para estas unidades o nível de maturidade foi avaliado e sugestões de melhorias foram apresentadas. O modelo proposto se mostrou apropriado para se avaliar o nível de maturidade da adoção das tecnologias da Indústria 4.0 e para sinalizar ações a serem tomadas para a intensificação desta adoção, bem como para a obtenção de melhores indicadores de desempenho das unidades em estudo.Abstract: Currently, changes in the industrial environment arising from new technologies are increasingly frequent, and it is essential that companies remain efficient in all their processes to continue to remain competitive. Companies have had difficulties in establishing a methodology for implementing Industry 4.0 technologies and, consequently, obtaining improvements in their industrial performance. The use of Industry 4.0 technologies, from Lean Manufacturing tools, can facilitate this process and drive current manufacturing systems to higher levels of performance. Currently, the literature presents a large amount of works related to both concepts in various market segments. However, its integration has not yet been well explored. Maturity models applied to Industry 4.0 are often presented in a generalist way, making it difficult for companies to introduce new technologies. This dissertation presents a proposal to develop, apply and evaluate a maturity model that allows verifying the adoption of Industry 4.0 technologies based on Lean Manufacturing tools, and also enables decision-making support to increase industrial performance in companies in the mechanical metal sector. To this propose, a theoretical maturity model was elaborated from a literature review and extensive field research. Subsequently, the model was adjusted through semistructured interviews and then applied to three industrial companies of metalmechanic sector in a similar process to that of an audit. For these companies, the level of maturity was evaluated and suggestions for improvement were presented. The proposed model proved to be appropriate to assess the maturity level of the adoption of Industry 4.0 technologies and to signal actions to be taken to intensify this adoption, as well as to obtain better performance indicators of the companies under study