[pt] A competitividade no mundo corporativo tem se elevado consideravelmente e para se manterem competitivas, as empresas devem inovar seus processos produtivos constantemente. O lean manufacturing(LM) surgiu como uma filosofia que preza pela eliminação dos desperdícios no meio de produção. Atualmente, o mundo vivência a quarta revolução industrial ou Indústria 4.0 (I4.0), que é baseada em uma alta conectividade. Para se atualizarem, as empresas estão integrando o LM e a I 4.0. Para que a implementação das tecnologias da Indústria 4.0 seja um sucesso, é necessário analisar qual tecnologia se adapta melhor ao ambiente lean instalado. Neste contexto, a presente dissertação de mestrado tem por objetivo analisar os pontos de sinergia entre LM e I4.0 e melhorar a compreensão corporativa sob a implementação conjunta dessas duas vertentes na indústria de manufatura. Dois frameworks de integração entre o LM e a I4.0 são propostos, ambos com o intuito de auxiliar o processo de implementação conjunta dessas duas vertentes. Para atingir o objetivo de pesquisa, foram realizadas uma revisão sistemática da literatura e um Painel com Especialistas para o desenvolvimento e validação dos frameworks. São, também, apresentadas análises descritivas e de conteúdo sobre os temas propostos. Sugere-se, como pesquisa futura a realização de um estudo de caso em que esses frameworks sejam colocados em prática na indústria de manufatura. / [en] The competitiveness in the corporate world has increased considerably, and to keep competitive, companies must continuously innovate their production processes. Lean manufacturing (LM) emerged as a philosophy that replaces waste in the production environment. Currently, the world experiences the fourth industrial revolution or Industry 4.0, which is based on high connectivity. To keep themselves updated, companies are integrating lean and Industry 4.0. Towards the successful implementation of Industry 4.0 technologies, it is necessary to analyze which technology best adapts to the lean installed environment. Within this context, this Master s thesis aims to analyze the synergy points between LM and Industry 4.0 and to improve corporate understanding under the joint implementation of these two strands in the manufacturing industry. Two integration frameworks between the LM and I4.0 are proposed, both aiming to assist the process of joint implementation of these two strands. To achieve this objective, a systematic literature review and a Panel of Experts were carried out to develop and validate the frameworks. Descriptive and content analyses of the proposed topics are also presented. It is suggested for future research a case study in which these frameworks are used in practice in the manufacturing industry.

[pt] Os processos industriais enfrentam novos desafios com o avanço da Indústria 4.0 e a crescente demanda por melhorias na detecção de falhas. A detecção de falha fundamenta-se em diversas técnicas de métodos estatísticos e aprendizado de máquina. Embora sejam eficazes, possuem algumas desvantagens, tais como simplificação do processo, baixa capacidade em lidar com ruído, baixa capacidade em lidar com sistemas complexos não lineares, alta demanda computacional e risco de de overf itting. Em resposta a essas limitações, este trabalho apresenta uma abordagem inovadora na área da polimerização empregando redes neurais siamesas (SNNs) e células long short-term memory (LSTM) para a detecção precoce de falhas na polimerização de estireno. Foi realizado a modelagem da polimerização do estireno em reator CSTR utilizando o método dos momentos para o balanço de massa e energia e, neste sistema, foi adicionado controle proporcional-integral-derivativo (PID) para simular uma situação real de controle de processo no contexto de um processo industrial. A partir do modelo foi possível obter treze simulações, das quais cinco são processos sem falha e oito são processos com falhas. Esses dados foram tratados e serviram para treinar as redes siamesas. Com a capacidade de classificar se esses dados de entrada são semelhantes ou diferentes, foi possível realizar a detecção de falha. Os resultados encontrados demonstram uma taxa de detecção de falhas com uma acurácia de até 100 por cento, demonstrando a capacidade desse modelo em detectar falhas em processos químicos complexos, dinâmicos e não-lineares. Este estudo representa um avanço significativo no campo da detecção de falhas, oferecendo oportunidades valiosas para futuras investigações e aprimoramentos em sistemas inteligentes de detecção de falhas na indústria química. / [en] Industrial processes face new challenges with the advancement of Industry 4.0 and the increasing demand for improvements in fault detection. Fault detection is based on various techniques of statistical methods and machine learning. Although effective, they have some disadvantages, such as process simplification, low capacity to deal with noise, low capacity to deal with complex nonlinear systems, high computational demand, and risk of overfitting. In response to these limitations, this work introduces an innovative approach on the polymerization field that employs siamese neural networks (SNNs) and long short-term memory (LSTM) cells for early detection of faults in styrene polymerization. The modeling of styrene polymerization in a CSTR reactor was carried out using the method of moments for mass and energy balance, and in this system, proportional-integral-derivative (PID) control was added to simulate a real process control situation in the context of an industrial process. From the model, it was possible to obtain thirteen simulations, of which five are non-fault processes and eight are processes with faults. These data were processed and used to train the siamese networks. With the ability to classify whether these input data are similar or dissimilar, it was possible to perform fault detection. The results found demonstrate a fault detection rate with an accuracy of up to 100 percent, demonstrating the capability of this model in detecting faults in complex, dynamic, and nonlinear chemical processes. This study represents a substantial advance in the field of fault detection and also offers valuable findings for future investigations and improvements in intelligent fault detection systems in the chemical industry.

[pt] Desenvolver e construir uma prótese ou órtese com fácil adaptação para o usuário ainda é um grande desafio na área de engenharia em geral. Além disso, o uso de elementos eletromecânicos insere a autonomia e a portabilidade como fatores de dificuldade na construção. Outro ponto é que variações de fatores humanos, como espasticidade, tônus muscular ou alterações decorrentes de doenças como paralisia cerebral ou lesão nervosa, interferem na construção do aparelho. Deste modo, a construção de uma órtese é um trabalho desafiador e multidisciplinar, que envolve uma análise profunda e detalhada desde a aplicação até a construção propriamente dita. O uso de técnicas de indústria 4.0 para tornar a órtese confortável, leve e de facil uso é fundamental para isso, assim como a análise e processamento de biosinais e o controle, fazendo com que cada etapa estaja ligada e ajustada para que o funcionamento esteja correto. Esta tese tem como objetivo avaliar os métodos teóricos e experimentais de construção e avaliação dinâmica de uma bio-órtese de membros superiores utilizando o conceito de indústria 4.0, processos de manufatura digital, otimização multiestrutural, processamentos de biossinais e técnicas de controle não linear. Este estudo foi motivado pelo avanço do uso da manufatura digital no campo da biomedicina, pelo grande desafio sob o ponto de vista de controle, pela variabilidade que esses processos podem ter na construção de órteses na melhoria da qualidade de vida das pessoas com deficiência. / [en] Developing and building a prosthesis or orthosis with easy adaptation for the user is still a major challenge in the engineering area in general. In addition, the use of electromechanical elements inserts autonomy and portability as factors of difficulty in construction. Another point is that variations in human factors, such as spasticity, muscle tone or changes resulting from diseases such as cerebral palsy or nerve damage, interfere with the construction of the device. Therefore, the construction of an orthosis is a challenging and multidisciplinary job, which involves a deep and detailed analysis from the application to the actual construction. The use of Industry 4.0 techniques to make the orthosis comfortable, lightweight, and easy to use is fundamental to this, as is the analysis and processing of biosignals and control, making sure that each step is connected and adjusted so that it functions correctly. This aims to evaluate the theoretical and experimental methods of construction and dynamic evaluation of a bio-orthosis of upper limbs using the concept of industry 4.0, digital manufacturing processes, multi-structural optimization, bio-signal processes and non-linear control techniques. This study was motivated by the advancement of the use of digital manufacturing in the field of bio-medicine, by the great challenge from the point of view of control, by the variability that these processes can have in the construction of orthoses in improving the quality of life of people with disabilities.

[pt] A Automação Robótica de Processos (RPA) surge como uma nova tecnologia advinda da indústria 4.0, focada na automação de tarefas humanas repetitivas, rotineiras e baseadas em regras. Ela promete eliminar esses processos que consomem mais tempo, sem substituir os sistemas de TI existentes. Consequentemente, reduziria custos e riscos operacionais; e melhoraria a eficiência, os processos internos e a experiência do cliente. Além disso, a RPA tem o potencial de revolucionar a auditoria tradicional, pois minimizaria as atividades tenocráticas, que apresentam baixo valor agregado, e permitiria que os auditores se concentrassem mais em atividades que exijam raciocínio analítico e julgamento profissional. Assim, levaria à ampliação da cobertura dos testes e do monitoramento de transações, aumentando a performance e a qualidade da auditoria contínua. Devido ao exposto, a RPA está sendo vista como um ativo estratégico para enfrentar os desafios da transformação digital. Por ser uma nova tendência, a literatura científica sobre o tema ainda é escassa, mas está crescendo rapidamente. E, nos últimos dois anos, foi amplamente adotada em muitas organizações e instituições financeiras com sucessos e fracassos. Portanto, considerando o modelo das três linhas de defesa, este estudo tem como objetivo propor um framework para implantação da RPA na auditoria interna de bancos brasileiros. / [en] Robotic Process Automation (RPA) emerges as a new 4.0 industry technology focused on the automation of repetitive, routine, rule-based human tasks. It promises to eliminate the most time-consuming processes without replacing existing IT systems. Consequently, reducing costs and operational risks as it improves efficiency, internal processes, and customer experience. Moreover, it has the potential to disrupt the traditional audit model as it minimizes mechanical low added value activities, enabling auditors to concentrate more on assignments that require thinking skills and professional judgment. Thus, it would lead to the expansion of testing and monitoring analytics coverage, enriching continuous audit quality and performance. Due to the above, RPA is being seen as a strategic asset to face the challenges of digital transformation. Since it is a new trend, there is limited literature on the subject, but growing fast. And, in the last couple of years, it has been widely adopted in many industries and financial organizations with successes and failures. Therefore, considering the three lines of defense model, this paper aims to propose an RPA framework for internal audit in Brazilian banks.