Especialização em Indústria 4.0 e Transformação Digital
Sobre o Curso
O Distrito Federal, como capital do país, enfrenta o desafio da indústria 4.0 e do processo de transformação digital de uma maneira multifacetada. Isso porque, por um lado, o decisor público de praticamente todas as áreas da economia e sociedade se defronta com o questionamento sobre como as tecnologias do novo paradigma industrial vão afetar sua área de decisão de maneira a propor políticas públicas adequadas a tal. Por outro, a região do Distrito Federal é a 3ª área mais populosa do Brasil, o que implica em uma grande infinidade de negócios, de caráter de serviços eminentemente, mas também industrial, e que demandam a incorporação da indústria 4.0 no seu modelo de negócios.
A proposta do Curso de Especialização em Indústria 4.0 é exatamente suprir tal lacuna, a partir do esforço de um grupo multidisciplinar de professores de diversas áreas da Universidade de Brasília e Universidade Federal do Rio Grande do Sul, tendo como suporte e orientação uma parceria com o instituto WZL da RWTH de Aachen na Alemanha, berço do conceito de indústria 4.0, especialmente quanto ao conceito de maturidade para a indústria 4.0.
Coordenação Geral:
Prof. Dr. Sanderson César Macêdo Barbalho
(Engenharia de Produção/UnB)
O que é a 4ª Revolução Industrial?
Nos últimos anos, fatores como a emergência de novas tecnologias, a crescente concorrência internacional, transformações nos hábitos de compras dos consumidores, demandas mais complexas e a redução dos ciclos de vida dos produtos elevaram significativamente a complexidade da indústria manufatureira. A Quarta Revolução, também denominada como Indústria 4.0 ou transformação digital, estabelece um novo paradigma para os sistemas de produção, compreendendo uma fábrica inteligente que opera de forma mais autônoma e com menor intervenção humana. A digitalização juntamente com a interconectividade e as novas tecnologias estão impulsionando uma transformação nunca antes vista na indústria. Este fenômeno refere-se à Indústria 4.0.
Investimento
| Mensalidade | 16 parcelas de R$ 900,00 |
|---|
E-mail: pos.epr@unb.br
Professores
Participação Internacional
Laboratory for Machine Tools and Production Engineering WZL of RWTH Aachen University. Research Group Data-driven Capabilities. Chair of Intelligence in Quality Sensing.
Marcos Galdino is a Brazilian engineer and currently works with research and development in the field of organizational development at RWTH-Aachen University. His field of expertise is people management in the context of industry 4.0. Before moving to Germany, Marcos has worked for firms such as thyssenkrupp, Vallourec and ArcelorMittal with R&D, processes & people management, quality control and projects.
Professores Brasileiros
Áreas de Interesse: Inovação, Desenvolvimento de Produtos, Transformação Digital, Gerenciamento de Projetos, Mecatrônica.
Professor do Departamento de Engenharia de Produção e do Programa de Pós Graduação em Sistemas Mecatrônicos da UnB. Doutor em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo (2006), Mestre em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (1997) e graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (1993).
lattes.cnpq.br/0830040668135235
Áreas de Interesse: Processo de desenvolvimento de produtos; Metodologia de Projeto do Produto; Técnicas e ferramentas de apoio a tomada de decisão ao projeto de produtos; Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos; Engenharia de Produção; Desenvolvimento Sustentavel.
Professora do Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos da UnB. Fundadora do Laboratório Aberto de Brasília na Faculdade de Tecnologia da UnB. Possui Doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC – 2008), Mestrado em Engenharia Mecânica pela UFSC (2004) e Graduação em Engenharia Química com Habilitação em Engenharia de Alimentos pela UFSC (1997).
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Áreas de Interesse: Engenharia da qualidade, seis sigma, gestão da inovação, desenvolvimento de produto, gestão de processos, avaliação de desempenho e indicadores.
Professora da Engenharia de Produção/UFRGS, vice-diretora da Escola de Engenharia/UFRGS, diretora da Incubadora Tecnológica Hestia, coordenadora do Laboratório de Inovação e Fabricação Digital da Escola de Engenharia-LIFEE e coordenadora do Programa de Doutorado para Inovação. Doutora em Engenharia de Materiais pela UFRGS e pós-doutora pela UFRGS.
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Concluiu o pós-doutorado na UFPI em Ciência Política, no âmbito de um projeto voltado ao combate à pobreza através do uso de energias renováveis. Além disso, concluiu uma pós-graduação em Ciência de Dados e atualmente está realizando um pós-doutorado na USP em Realidade Aumentada, com foco em Deep Learning. Possui doutorado em Ciências Mecânicas pela UnB, com ênfase em energia solar, e mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Realizou especialização pelo PROMINP também pela UFPE.
http://lattes.cnpq.br/1091063908561348
Área de Interesse: Desenvolvimento de sistemas de controle/otimização para exploração de petróleoCoordenador do programa de pós-graduação em Sistemas mecatrônicos e Professor Associado da Universidade de Brasília. Possui graduação em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Estadual de Campinas (2010), mestrado em Engenharia de Controle e Automação pela- École Supérieure d’Ingénieurs d’Annecy (2005) e doutorado em Matemática e Controle pela – Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris (2009).
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Áreas de Interesse: Arquitetura de Sistemas de Computação; Eletrônica Digital – Microeletrônica – Hardware Reconfigurável; Processamento de Imagens; Robótica, Mecatrônica e Automação.
Doutor em Engenharia Elétrica & Tecnologia da Informacao pela Ruhr-Universität Bochum (2018), Mestre em Sistemas Mecatrônicos pela Universidade de Brasília (2010), com graduação em Engenharia de Controle e Automação (Mecatrônica) pela mesma Universidade (2007).
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Pós-Doutor em Engenharia de Produção e Sistemas (PPGEPS/PUCPR) com ênfase em Inteligência Artificial e Doutor e Mestre na área, com foco em Pesquisa Operacional. Possui Bacharelado em Engenharia de Produção pela Universidade do Estado do Pará (UEPA) e especialização em Metodologia do Ensino para a Educação Superior (UNINTER).
http://lattes.cnpq.br/3238878476345848
Áreas de Interesse: Internet of Things (IoT); Protocolo Leves de Alto-Desempenho; Semântica na configuração de ambientes de Clusters, Grids e Clouds computacionais; Orientação a contexto em ambientes de alto desempenho e wireless; Ambiente Domiciliares Assistidos (AAL).
Professor Titular Convidado no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCC), do Instituto de CIências Exatas (ICE) da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). Com doutorado em Ciência da Computação pela University of Souhtampton (1997 – UK), estágio pós-doutoral (2008-2009) e visiting professor (2012)na University of Western Ontario (Canada), e Senior Visiting Researcher no Riken (2017-2018 -Japão).
http://lattes.cnpq.br/2900995280822495
Área de Interesse: Operações e Logística.
Professora Visitante na Università di Bologna, Departamento de Engenharia Industrial, atuando em projetos relacionados à economia circular. Professora adjunta do curso de Administração da Universidade de Brasilia (UnB). Professora e orientadora no Programa de Pós-Graduação em Agronegócio e do Programa de Pós-Graduação em Administração da Universidade de Brasília (UnB). Doutora em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), 2012. Mestre em Engenharia da Produção pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), 2006.
lattes.cnpq.br/7909091619260597Cronograma
| Período de Inscrição | 06/11/2025 a 06/02/2026 |
|---|---|
|
Processo de Seleção |
Fluxo contínuo |
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Matrícula |
Fluxo contínuo |
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Início das Aulas |
20/03/2026 |
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Término das Aulas |
Junho/2027 |
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Seção Final de Integração |
Junho/2027 |
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Entrega da Monografia / Artigo |
Julho/2027 |
Disciplinas
| # | Disciplinas | Docente |
|---|---|---|
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1 |
Visão geral da indústria 4.0 |
Marcos Galdino |
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2 |
Inteligência artificial / machine learning |
Marcelo Carneiro Goncalves |
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3 |
Sistemas de manufatura avançada |
Eugenio Liborio Feitosa Fortaleza |
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4 |
Modelos de maturidade e capabilidade para a indústria 4.0 |
Sanderson Cesar Macedo Barbalho |
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5 |
Sistemas para integração vendas produção: capabilidade digital e comunicação estruturada |
Mario Antonio Ribeiro Dantas |
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6 |
Estatística e dmaic para a indústria 4.0 |
Carla Schwengber Ten Caten |
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7 |
Áreas funcionais do negócio: desenvolvimento, serviços e manutenção |
Eugenia Cornils Monteiro da Silva |
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8 |
Data analytics / big data |
Eugenia Cornils Monteiro da Silva |
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9 |
Introdução à internet das coisas |
Jones Yudi Mori Alves da Silva |
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10 |
Manufatura aditiva |
Andrea Cristina dos Santos |
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11 |
O lado humano da indústria 4.0 |
Marcos Alexandre Galdino |
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12 |
Estrutura organizacional: integração orgânica e colaboração na supply-chain |
Patricia Guarnieri dos Santos |
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13 |
Cultura: liderança, colaboração e mudança organizacional |
Patricia Guarnieri dos Santos |
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14 |
Sessão final de projetos para indústria 4.0 |
Sanderson Cesar Macedo Barbalho |
Estrutura Curricular
Organização industrial. Paradigma da transformação digital. Tecnologias habilitadoras da indústria 4.0. Comunicação e colaboração. Competências digitais na indústria 4.0. Manufatura ágil. Lean manufacturing. O fator humano. Processos de negócio na indústria 4.0. Processos de suporte na indústria 4.0. Níveis de maturidade e capabilidade.
i) Introdução; ii) Resolução de problemas; iii) Métodos de busca; iv) Representação de conhecimento; v) Aprendizagem – Machine Learning; vi) Ferramenta Weka para Data Mining.
i) Primeira e segunda revoluções industriais; ii) Manufatura enxuta e revolução digital iii) Flexibilidade de produção e adequação do chão de fábrica; iv) Ferramentas de qualidade e controle de produção.
Gestão da qualidade. Capability maturity modelo integration (CMMI). Níveis de maturidade e capabilidade. Modelos de maturidade para a indústria 4.0. Lean manufacturing. Manufatura ágil. Aplicação de indústria 4.0 no Brasil com base em modelos de maturidade.
Sistemas de Informação utilizados na gestão das cadeias de suprimentos. Integração baseada em quatro níveis de funcionalidade: sistemas transacionais, controle gerencial, análise de decisão e planejamento estratégico. EDI – Electronic Data Interchange, ERP – Enterprise Resource Planning e Softwares de SCM – Supply Chain Management como TMS – Transport Management System, WMS – Warehouse Management System, e-Procurement, DRP – Distribution Requirement Planning. Sistemas de informação relacionados à colaboração entre membros da cadeia de suprimentos como ECR – Efficient Consumer Response, CPFR – Collaborative Planning, Forecasting and Replenishmen, VMI – Vendor Management Inventory. Tecnologias para transmissão de dados como Código de barras, RFId – Radio Frequency Identification. Sistemas de Quick Response.
i) Processos de integração marketing/vendas com produção. ii) Processos de integração produção-logística de suprimento. iii) Processos de integração produção-logística de distribuição. iv) Introdução e revisão de conceitos de qualidade e de estatística; v) ciclo de melhoria PDCA; vi) elaboração de cartas de controle em tempo real; vii) estudos de estabilidade; viii) estudo de capacidade; ix) cálculo do retorno sobre investimento, x) Seis Sigma e etapas do DMAIC
i) Introdução. ii) Desenvolvimento de novos serviços; iii) Gerenciamento de operações de serviços; iv) Manutenção na Indústria 4.0. v) Estudos de caso.
O processo de KDD (Knowledge Discovery in databases); Data mining pela perspectiva de tipos de análise, envolvendo técnicas para: análise descritiva, predição, análise de grupos, associação e detecção de anomalias; Introdução à Big Data, search and mining, extração do conhecimento.
Conceitos e termos básicos da área. Contexto histórico e evolução tecnológica. O que é a Internet das Coisas. Modelos de referência para sistemas de Internet das Coisas. Tecnologias envolvidas: dispositivos, redes de comunicação e serviços. Tendências de mercado no contexto da Internet das Coisas.
i) Introdução; ii) Processos de Manufatura Aditiva; iii) Paradigmas na cadeia de valor e no projeto; iv) Aplicação; v) Modelos de Negócios em MA
Ergonomia. Fatores humanos no trabalho. Automação e trabalho. Tecnologias de colaboração. Realidade virtual. Realidade aumentada. Cooperação humano robô. Times virtuais. Horizontalização da empresa. Legislação trabalhista.
Sistemas de Informação utilizados na gestão das cadeias de suprimentos. Integração baseada em quatro níveis de funcionalidade: sistemas transacionais, controle gerencial, análise de decisão e planejamento estratégico. EDI – Electronic Data Interchange, ERP – Enterprise Resource Planning e Softwares de SCM – Supply Chain Management como TMS – Transport Management System, WMS – Warehouse Management System, e-Procurement, DRP – Distribution Requirement Planning. Sistemas de informação relacionados à colaboração entre membros da cadeia de suprimentos como ECR – Efficient Consumer Response, CPFR – Collaborative Planning, Forecasting and Replenishmen, VMI – Vendor Management Inventory. Tecnologias para transmissão de dados como Código de barras, RFId – Radio Frequency Identification. Sistemas de Quick Response.
Ementa: Projeto de sistemas de produção. Recursos de Transformação em sistemas de produção. Recursos a serem transformados em sistemas de produção. Produção enxuta. Value Stream Mapping. Mapeamento e padronização de processos. BPMN. Mudança organizacional. Projetos de mudança organizacional.
Diagnóstico de elementos de i4.0 em uma empresa real. Diagnóstico do lado humano da i4.0. Diagnóstico final e planejamento para implementação de i4.0. Artigo científico.
