Controle estatístico de processos sob a perspectiva das tecnologias da Indústria 4.0 e dos princípios de Big Data : uma revisão sistemática da literatura

Abstract

Dentro do contexto brasileiro e reconhecendo a importância da indústria, bem como de atividades que sejam capazes de otimizar seus resultados, é fundamental que se promova uma discussão que fomente a inovação no país. Este trabalho busca analisar sistematicamente a produção acadêmica acerca de controle estatístico de processos (CEP) enfatizando a indústria 4.0 a partir da perspectiva do alto volume de dados com o objetivo de compreender o estado da arte e subsidiar estudos futuros sobre o tema. Para isso, utilizou-se a Teoria do Enfoque MetaAnalítico Consolidado (TEMAC) e os dados foram apresentados em uma pesquisa de natureza básica, abordagem qualitativa, de objetivos exploratórios, com procedimentos bibliográficos e tendo como fonte artigos e livros sobre o tema. As bases de dados indexadas utilizadas nessa pesquisa foram a Web Of Science e a Scopus. Os resultados retornaram 692 documentos e, destes, 53 trabalhos foram analisados. É notável que os estudos mostram forte tendência de englobar ferramentas de controle estatístico de processos no âmbito da quarta revolução industrial, principalmente com a ascensão da ciência de dados. Além disso, esse estudo apresenta uma análise de três pesquisas que focam na aplicação do CEP, por meio do uso de tecnologias habilitadoras para controle de processos. Também foi realizada uma entrevista com um supervisor de operações de uma multinacional de e-commerce com o objetivo de compreender a prática do que foi visto na revisão de literatura. Os resultados mostram a necessidade de padronização dos processos, implementação de ferramentas de qualidade e sucessivo aperfeiçoamento das práticas de controle, além de que a automatização completa aumenta a confiabilidade na tomada de decisão, mitigando os riscos inerentes ao processo. Por fim, incentiva-se trabalhos brasileiros aplicados que desenvolvam um processo de avanço das empresas mais manuais em direção a um monitoramento de processos automatizado e robusto.