Artigo sobre Ia

Título Aplicação da Inteligência Artificial na otimização de processos e sustentabilidade na indústria eletrônica Palavraschave Indústria 40 Inteligência Artificial otimização de processos sustentabilidade indústria de eletrônicos Problema A implementação de sistemas de IA para otimização de processos de montagem em uma fábrica de componentes eletrônicos reduz a geração de resíduos e melhora a eficiência produtiva Hipótese A implementação de sistemas baseados em Inteligência Artificial nos processos de montagem e inspeção de qualidade em uma fábrica de componentes eletrônicos reduz a geração de resíduos e aumenta a eficiência produtiva contribuindo para práticas mais sustentáveis Objetivo Geral Investigar como a aplicação de sistemas de Inteligência Artificial nos processos de montagem e inspeção de qualidade em uma fábrica de componentes eletrônicos pode otimizar a produção reduzir a geração de resíduos e promover práticas de manufatura sustentável Objetivos Específicos 1 Desenvolver e implementar um modelo de Inteligência Artificial para otimizar os processos de montagem em uma fábrica de componentes eletrônicos 2 Monitorar e analisar a redução da geração de resíduos e o aumento da eficiência produtiva após a adoção de sistemas baseados em IA 3 Avaliar a eficácia de sistemas de IA na inspeção de qualidade de componentes eletrônicos reduzindo falhas e retrabalhos 4 Identificar os impactos econômicos e ambientais da aplicação de IA nos processos produtivos da fábrica 5 Propor melhorias contínuas no uso de Inteligência Artificial para alinhar a produção a práticas de sustentabilidade industrial Materiais 1 Equipamentos Equipamentos de montagem automatizada utilizados na produção de componentes eletrônicos Sensores e dispositivos IoT para monitoramento em tempo real de processos produtivos Computadores e servidores para execução de algoritmos de Inteligência Artificial Câmeras de alta precisão para inspeção de qualidade ex visão computacional 2 Software e Ferramentas Plataformas de aprendizado de máquina Software de análise de dados Ferramentas de gestão de produção e monitoramento 3 Dados Histórico de produção da fábrica tempos de ciclo taxas de erros resíduos gerados Dados sobre consumo de materiais e energia Informações de qualidade e falhas detectadas em componentes 4 Infraestrutura Rede de conectividade para integração de dispositivos IoT e sistemas de IA Espaço para instalação e teste de equipamentos e algoritmos Sistemas de backup para manter a operação contínua MétodosProcedimentos 1 Coleta de Dados Identificar e mapear os processos críticos de montagem e inspeção na fábrica Coletar dados históricos de produção incluindo Taxas de erros em componentes Tempo de ciclo das máquinas Quantidade de resíduos gerados Configurar sensores IoT e dispositivos de monitoramento para coleta de dados em tempo real 2 Desenvolvimento do Modelo de IA Treinamento do Modelo Utilizar técnicas de aprendizado supervisionado ou não supervisionado para criar modelos preditivos e de otimização Aplicar algoritmos como redes neurais árvores de decisão ou algoritmos genéticos Visão Computacional Desenvolver sistemas de visão computacional para inspeção de qualidade utilizando técnicas de processamento de imagem e deep learning 3 Implementação no Processo Produtivo Integrar os sistemas de IA com os equipamentos de montagem automatizada Aplicar IA em tempo real para Ajustar parâmetros de montagem velocidade precisão consumo de materiais Monitorar e minimizar erros em componentes durante a produção Implementar o sistema de inspeção automatizado baseado em IA para identificar falhas em componentes eletrônicos 4 Análise de Impacto Monitorar os seguintes indicadores após a implementação Redução na geração de resíduos Aumento da eficiência produtiva tempo de ciclo número de componentes produzidos Taxas de falhas detectadas durante a inspeção de qualidade Comparar os resultados com os dados históricos para medir o impacto 5 Avaliação de Sustentabilidade Calcular a redução no uso de recursos energia materiais após a otimização dos processos Avaliar os ganhos ambientais como a diminuição de resíduos enviados para descarte Realizar um balanço de custobenefício considerando os investimentos na implementação de IA 6 Propostas de Melhoria Identificar limitações observadas durante a implementação Ajustar e refinar os algoritmos e sistemas com base nos resultados obtidos Propor melhorias contínuas para maior eficiência e sustentabilidade a longo prazo Fundamentação Teórica 1 Indústria 40 e Ciberfábricas A Indústria 40 caracterizase pela integração de tecnologias digitais automação avançada Internet das Coisas IoT e análise de dados em larga escala para criar sistemas de produção inteligentes e flexíveis Schwab 2016 Nesse contexto as fábricas tornamse ciberfísicas onde componentes do mundo físico máquinas equipamentos produtos são conectados aos sistemas virtuais sensores softwares IA criando um ecossistema de produção interconectado e adaptativo Lasi et al 2014 Assim a integração da IA encontra solo fértil em um ambiente no qual dados e informações circulam continuamente permitindo tomadas de decisão mais assertivas 2 Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina na Manufatura A IA engloba um conjunto de técnicas capazes de simular funções cognitivas humanas como raciocínio aprendizado e tomada de decisão Dentre essas técnicas o aprendizado de máquina Machine Learning ML e o aprendizado profundo Deep Learning DL têm ganhado destaque por sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões complexos muitas vezes não perceptíveis por métodos tradicionais Jordan Mitchell 2015 No ambiente fabril o ML pode ser aplicado para otimizar processos produtivos prever falhas em equipamentos orientar estratégias de manutenção preditiva melhorar o controle de qualidade e gerenciar estoques com maior precisão Lee et al 2018 3 Otimização de Processos Industriais A otimização de processos é um campo consolidado na engenharia de produção preocupandose com a melhoria contínua de eficiência qualidade e produtividade Slack et al 2013 Metodologias como Lean Manufacturing e Seis Sigma já fornecem um arcabouço para a redução de desperdícios e defeitos mas a IA integrada a esses princípios eleva o potencial de otimização a um nível superior Bortolotti et al 2015 Modelos de IA podem adaptar parâmetros de produção em tempo real redistribuir recursos e ajustar condições de operação de forma autônoma aprendendo a partir dos dados coletados ao longo da operação 4 Sustentabilidade e Indústria Verde A pressão por práticas industriais mais sustentáveis e ambientalmente responsáveis tem se intensificado nos últimos anos Nesse contexto a sustentabilidade industrial envolve não apenas a redução de emissões e a economia de recursos mas também a otimização dos processos para minimizar desperdícios e ampliar a eficiência energética Hoffman Georg 2013 A integração da IA em fábricas de componentes eletrônicos pode contribuir significativamente para a gestão sustentável pois algoritmos inteligentes podem identificar pontos de ineficiência propor ajustes no uso de materiais otimizar o consumo energético e diminuir a geração de resíduos Além disso a análise de dados em tempo real permite respostas mais rápidas a variações na demanda ou falhas operacionais resultando em menor impacto ambiental 5 Qualidade e Inspeção Automatizada A garantia de qualidade é um aspecto central da manufatura avançada A visão computacional e outras técnicas de IA têm sido empregadas para inspecionar produtos e componentes a uma velocidade e precisão superiores às das inspeções humanas Wuest et al 2016 Na indústria de componentes eletrônicos pequenas imperfeições podem comprometer o desempenho do produto final Algoritmos de Deep Learning são capazes de detectar defeitos em placas de circuito impresso soldas e microcomponentes reduzindo perdas e aumentando a confiabilidade do produto 6 Big Data Analytics e Integração com a Cadeia de Suprimentos A gestão dos dados desempenha papel central A quantidade de informações geradas pelos sistemas de produção máquinas e sensores Big Data exige ferramentas capazes de processar e extrair conhecimento útil McAfee Brynjolfsson 2012 A IA e o ML fornecem tais ferramentas permitindo previsões de demanda mais precisas melhor gerenciamento de estoques e uma integração mais coesa entre todos os elos da cadeia de suprimentos Ivanov et al 2016 Esse ecossistema orientado por dados aumenta a transparência a resiliência e a agilidade das operações fator crucial em mercados voláteis 7 Contribuição da IA para a Competitividade e Inovação Ao promover maior eficiência operacional redução de resíduos e melhoria na qualidade a IA tem o potencial de elevar a competitividade das empresas no cenário global Kusiak 2018 Adicionalmente a incorporação de ferramentas de IA pode impulsionar a inovação uma vez que as empresas passam a desenvolver produtos e processos mais inteligentes adequados a uma produção mais flexível e personalizada UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ NOME COMPLETO E POR EXTENSO DOA AUTORA O TÍTULO DEVE SER CLARO E PRECISO SUBTÍTULO SE HOUVER DEVE SER PRECEDIDO DE DOIS PONTOS CONFIRMANDO SUA VINCULAÇÃO AO TÍTULO CIDADE ANO DA ENTREGA NOME COMPLETO E POR EXTENSO DOA AUTORA O TÍTULO DEVE SER CLARO E PRECISO SUBTÍTULO SE HOUVER DEVE SER PRECEDIDO DE DOIS PONTOS CONFIRMANDO SUA VINCULAÇÃO AO TÍTULO O título do trabalho constante na capa na folha de rosto e na folha de aprovação deve ser idêntico ao registrado no Sistema Acadêmico Título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido Trabalho de conclusão de curso de graduaçãoDissertaçãoTese apresentada como requisito para obtenção do título de BacharelLicenciadoTecnólogoMestreDoutor em Nome do CursoPrograma da Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Orientadora Nome completo e por extenso Coorientadora Nome completo e por extenso CIDADE ANO DA ENTREGA NOME COMPLETO E POR EXTENSO DOA AUTORA TÍTULO DO TRABALHO SUBTÍTULO SE HOUVER PRECEDIDO DE DOIS PONTOS Este é um modelo de folha de aprovação destinado para os TCCs e TCCEs Para dissertações e teses a folha de aprovação deverá ser gerada pelo Sistema Acadêmico e inserida na versão final Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação Especialização apresentado como requisito para obtenção do título de BacharelLicenciadoTecnológoEspecialista em Nome do CursoPrograma da Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Data de aprovação Diamês por extensoano Nome completo e por extenso do Membro 1 de acordo com o Currículo Lattes Titulação Especialização Mestrado Doutorado Nome completo e por extenso da instituição a qual possui vínculo Nome completo e por extenso do Membro 2 de acordo com o Currículo Lattes Titulação Especialização Mestrado Doutorado Nome completo e por extenso da instituição a qual possui vínculo Nome completo e por extenso do Membro 3 de acordo com o Currículo Lattes Titulação Especialização Mestrado Doutorado Nome completo e por extenso da instituição a qual possui vínculo CIDADE ANO DA ENTREGA Espaço destinado à dedicatória elemento opcional Folha que contém o oferecimento do trabalho à determinada pessoa ou pessoas Exemplo Dedico este trabalho à minha família pelos momentos de ausência AGRADECIMENTOS Certamente estes parágrafos não irão atender a todas as pessoas que fizeram parte dessa importante fase de minha vida Portanto desde já peço desculpas àquelas que não estão presentes entre essas palavras mas elas podem estar certas que fazem parte do meu pensamento e de minha gratidão Agradeço aoa meuminha orientadora Profa Dra Nome Completo pela sabedoria com que me guiou nesta trajetória Aos meus colegas de sala A Secretaria do Curso pela cooperação Gostaria de deixar registrado também o meu reconhecimento à minha família pois acredito que sem o apoio deles seria muito difícil vencer esse desafio Enfim a todos os que por algum motivo contribuíram para a realização desta pesquisa Espaço destinado aos agradecimentos elemento opcional Folha que contém manifestação de reconhecimento a pessoas eou instituições que realmente contribuíram com oa autora devendo ser expressos de maneira simples Exemplo Não devem ser incluídas informações que nominem empresas ou instituições não nominadas no trabalho Se o aluno recebeu bolsa de fomento à pesquisa informar o nome completo da agência de fomento Ex Capes CNPq Fundação Araucária UTFPR etc Incluir o número do projeto após a agência de fomento Este item deve ser o último Atenção não utilizar este exemplo na versão final Use a sua criatividade Espaço destinado à epígrafe e lemento opcional Nesta folha oa autora usa uma citação seguida de indicação de autoria e ano relacionada preferencialmente com o assunto tratado no corpo do trabalho A citação deverá constar na lista de referências Exemplo Eu denomino meu campo de Gestão do Conhecimento mas você não pode gerenciar conhecimento Ninguém pode O que você pode fazer o que a empresa pode fazer é gerenciar o ambiente que otimize o conhecimento DAVENPORT PRUSAK 2012 RESUMO O resumo deve ressaltar de forma sucinta o conteúdo do trabalho incluindo justificativa objetivos metodologia resultados e conclusão Deve ser redigido em um único parágrafo justificado contendo de 150 até 500 palavras Evitar incluir citações fórmulas equações e símbolos no resumo A referência é elemento opcional em trabalhos acadêmicos sendo que na UTFPR adotamos por não incluíla nos resumos contidos nos próprios trabalhos As palavraschave e as keywords são grafadas em inicial minúscula quando não forem nome próprio ou nome científico e separados por ponto e vírgula Palavraschave palavra 1 palavra 2 palavra 3 palavra 4 De acordo com a NBR 60282021 a apresentação gráfica deve seguir o padrão do documento no qual o resumo está inserido Para definição das palavraschave e suas correspondentes em inglês no abstract consultar em Termo tópico do Catálogo de Autoridades da Biblioteca Nacional disponível em httpacervobngovbrsophiawebautoridade ABSTRACT Seguir o mesmo padrão do resumo com a tradução do texto do resumo e referência se houver para a língua estrangeira língua inglesa Keywords word 1 word 2 word 3 word 4 LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 1 As dimensões curriculares de préescolar17 Figura 2 Glândulas exócrinas e endócrinas17 Fotografia 1 Entrada da antiga Biblioteca da UTFPR Campus Ponta Grossa18 Fotografia 2 Entrada da Biblioteca Mario Vargas Llosa Lima Peru18 Gráfico 1 Estatística de empréstimos em janeiro de 201919 Quadro 1 Áreas de desenvolvimento de competências19 Elemento opcional São ilustrações figuras fotografias gráficos quadros entre outros Organizála por ordem de ocorrência no texto Na UTFPR sugerese adotar listas próprias conforme a natureza da ilustração a partir da existência de 3 itens da mesma espécie LISTA DE TABELAS Tabela 1 Desempenho dos alunos na prova de conhecimentos específicos 20 Tabela 2 Situação da educação brasileira em 2002 Ensino Médio20 Elemento opcional As tabelas se diferenciam dos quadros por apresentaram predominantemente informações numéricas sem os fechamentos laterais enquanto os quadros apresentam predominantemente informações textuais com os fechamentos laterais Deve ser apresentada em lista própria de acordo com a ordem no texto com cada item designado por seu nome específico acompanhado do respectivo número da página LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ABNT Associação Brasileira de Normas Técnicas Coef Coeficiente IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística NBR Normas Brasileiras UTFPR Universidade Tecnológica Federal do Paraná Elemento opcional Relação em ordem alfabética das abreviaturas e siglas presentes no texto seguidas do respectivo significado LISTA DE SÍMBOLOS Ca Cálcio Mg Magnésio T Temperatura V Volume P Pressão Elemento opcional Relação dos símbolos conforme ocorrência no texto seguidos do respectivo significado SUMÁRIO UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ13 CIDADE13 O TÍTULO DO TRABALHO CONSTANTE NA CAPA NA FOLHA DE ROSTO E NA FOLHA DE APROVAÇÃO DEVE SER IDÊNTICO AO REGISTRADO NO SISTEMA ACADÊMICO14 ESTE É UM MODELO DE FOLHA DE APROVAÇÃO DESTINADO PARA OS TCCS E TCCES PARA DISSERTAÇÕES E TESES A FOLHA DE APROVAÇÃO DEVERÁ SER GERADA PELO SISTEMA ACADÊMICO E INSERIDA NA VERSÃO FINAL15 AGRADECIMENTOS17 RESUMO19 LISTA DE ILUSTRAÇÕES21 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS23 LISTA DE SÍMBOLOS24 1 INTRODUÇÃO13 1 INTRODUÇÃO13 11 Paginação13 12 Exemplos de utilização de numeração progressiva13 2 SEÇÃO PRIMÁRIA CAIXA ALTA E NEGRITO14 21 Seção secundária negrito14 211 Seção terciária sem negrito14 2111 Seção quaternária sublinhado 14 21111 Seção quinária itálico14 3 DESENVOLVIMENTO15 31 Regras gerais de apresentação15 32 Margens15 33 Espaçamento15 34 Ilustrações16 35 Tabelas20 36 Citações21 4 CONCLUSÃO OU CONSIDERAÇÕES FINAIS23 REFERÊNCIAS24 APÊNDICE A Questionário de pesquisa26 APÊNDICE B Roteiro da entrevista28 anexo A Lei n 9610 de 19 de fevereiro de 199830 O sumário é um elemento obrigatório e deve ser colocado como último elemento prétextual O sumário deve ser apresentado conforme segue Os elementos prétextuais não devem constar no sumário A ordem dos elementos do sumário deve ser conforme os indicativos das seções que compõem o trabalho O texto de um documento deve ser dividido em seções sendo a seção PRIMÁRIA a principal 1 seguida de outras subdivisões como a seção Secundária 11 Seção terciária 111 Seção quaternária 1111 e a Seção quinária 11111 Segundo a NBR 147242011 a numeração progressiva das seções e a formatação das mesmas utilizadas no texto devem ser repetidas no sumário Para atualizar as listas e o sumário clicar com o botão direito do mouse sobre o sumário em Atualizar campo e selecionar Atualizar apenas o número de página ou Atualizar o índice inteiro dependendo da situação A versão final dos trabalhos de conclusão deve ser entregue exclusivamente em formato PDFA httpportalutfpredubrservidoresservicosservidorseimanuaismanualparaimpressaode documentosempdfacomocrpdf 13 1 INTRODUÇÃO Parte inicial do texto na qual devem constar o tema e a delimitação do assunto tratado objetivos da pesquisa e outros elementos necessários para situar o tema do trabalho Após o início de uma seção recomendase a inserção de um texto ou no mínimo uma nota explicativa sobre a seção iniciada Evitar por exemplo 1 INTRODUÇÃO 11 Contextualização 111 Memorial da pesquisa 11 Paginação Todas as folhas do trabalho a partir da folha de rosto devem ser contadas sequencialmente mas não numeradas A numeração deve ser inserida à partir da primeira folha da parte textual Introdução em algarismos arábicos no canto superior direito da folha Havendo apêndices e anexos as suas folhas devem ser paginadas de maneira contínua 12 Exemplos de utilização de numeração progressiva Nos títulos com indicativo numérico não se utilizam pontos hífen travessão ou qualquer sinal após o indicativo de seção ou de título A numeração progressiva para as seções do texto deve ser adotada para evidenciar a sistematização do conteúdo do trabalho Destacamse gradativamente os títulos das seções utilizandose tipograficamente com recursos como letra maiúscula negrito itálico ou sublinhado No sumário os títulos devem aparecer de forma idêntica ao texto Ver os exemplos na folha seguinte 14 2 SEÇÃO PRIMÁRIA CAIXA ALTA E NEGRITO As seções primárias devem iniciar sempre em páginas distintas Entre uma seção e outra sempre haverá um texto Texto justificado com recuo especial na primeira linha de 15 cm Não utilizar tab 125 cm Os títulos das seções devem ser separados do texto que os precede por 1 um espaço 15 cm 21 Seção secundária negrito Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto 211Seção terciária sem negrito Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto 2111 Seção quaternária sublinhado Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto 21111 Seção quinária itálico Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto 15 3 DESENVOLVIMENTO Parte principal do trabalho que contém a exposição ordenada e pormenorizada do assunto É composta de revisão de literatura dividida em seções e subseções material e métodos eou metodologia e resultados agora descritos detalhadamente Cada seção ou subseção deverá ter um título apropriado ao conteúdo Devese utilizar sempre a terceira pessoa do singular na elaboração do texto mantendose a forma impessoal 31 Regras gerais de apresentação Constituemse como padrão para apresentação de trabalhos acadêmicos Tamanho da fonte Arial ou Times New Roman tamanho 12 Devese utilizar apenas um dos tipos escolhidos em todo o trabalho Fonte tamanho 10 para citações de mais de três linhas notas de rodapé e legendas corpo e fonte das ilustrações e tabelas e paginação Formato do título o título do trabalho na capa e na folha de rosto deve aparecer em CAIXA ALTA negrito centralizado e fonte tamanho 12 Havendo subtítulo este deve ser precedido por dois pontos escrito também em CAIXA ALTA negrito e sem ponto final Parágrafo com recuo na primeira linha de 15 cm justificado sem espaçamento anterior ou posterior 32 Margens Utilizar margens esquerda e superior de 3 cm e margens direita e inferior de 2 cm Tamanho do papel A4 Cabeçalho e rodapé 125 cm 33 Espaçamento As notas as referências e a natureza do trabalho devem ser digitadas em espaço simples Todo o texto deve ser formatado com espaço de 15 cm entre linhas sem espaçamento antesdepois 16 As citações com mais de três linhas longas são em espaço simples e com recuo de 4 cm da margem esquerda As referências devem ser elaboradas em espaço simples alinhadas à margem esquerda do texto e separadas entre si por uma linha em branco de espaço simples ABNT 2018 34 Ilustrações São ilustrações figuras quadros gráficos fotografias retratos desenhos gravuras imagens fluxogramas organogramas esquemas mapas plantas e diferenciamse das tabelas As ilustrações devem ser inseridas o mais próximo possível do texto a que se refere mas mantendo um espaço 15 cm de separação Qualquer que seja o tipo de ilustração sua identificação deve ser posicionada na parte superior precedida da palavra designativa seguida de seu número de ordem de ocorrência no texto em algarismos arábicos do respectivo título eou legenda A fonte deve ser tamanho 1 0 Após a legenda devese apresentar ilustração e em seguida citar a fonte de onde foi retirada a ilustração exemplo Fonte Autor data bem como devese referenciála de forma completa na seção Referências Para inserir legendas nas ilustrações e tabelas 1 Na guia Referências no grupo Legendas clicar em Inserir Legenda 2 Na lista Rótulo selecionar o rótulo que descreve melhor o objeto Se a lista não contiver o rótulo correto clicar em Novo Rótulo digitar o novo rótulo na caixa Rótulo e clicar em OK 3 Digitar o texto incluindo a pontuação que deseja exibir depois do rótulo e clicar enter para utilizar a formatação apropriada para a Fonte Utilizar sempre a primeira linha da folha A seguir um modelo de formatação de figura 17 Figura 1 As dimensões curriculares de préescolar Fonte Centro Social de Azurva 2020 Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto Figura 2 Glândulas exócrinas e endócrinas Fonte Adaptado de Ross e Pawlina 2018 p 144 A seguir um modelo de formatação de fotografia 18 Fotografia 1 Entrada da antiga Biblioteca da UTFPR Campus Ponta Grossa Fonte Autoria própria 2014 Atenção As fontes das ilustrações e tabelas também deverão constar na lista de referências ou indicar como Fonte Autoria própria ano se for o caso Na UTFPR adotouse negrito e centralizado nas legendas e fonte das ilustrações e tabelas Fotografia 2 Entrada da Biblioteca Mario Vargas Llosa Lima Peru Fonte Autoria própria 2019 A seguir um modelo de formatação de gráfico 19 Gráfico 1 Estatística de empréstimos em janeiro de 2019 Livros Series1 12 22 Periódicos Series1 25 46 Anais Series1 17 31 Livros Periódicos Anais Fonte UTFPR 2019 Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto Modelo de formatação de quadros prevalecem informações textuais Quadro 1 Áreas de desenvolvimento de competências Áreas de desenvolvimento Descrição 1 Competências sobre processos Conhecimento nos processos de trabalho 2 Competências técnicas Conhecimento técnico nas tarefas a serem desempenhadas e tecnologias empregadas nestas tarefas 3 Competências sobre a organização Saber organizar os fluxos de trabalho 4 Competências de serviço Aliar as competências técnicas com o impacto que estas ações terão para o cliente consumidor 5 Competências sociais Atitudes que sustentam o comportamento do indivíduo saber comunicarse e responsabilizarse pelos seus atos Fonte Fleury e Fleury 2018 Para quadros que ocupam mais de uma folha não é necessária nenhuma sinalização Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto 20 35 Tabelas Devese seguir tal padrão em todo o trabalho constando também na lista de tabelas separada da lista de ilustrações As tabelas se diferenciam dos quadros por não apresentarem os fechamentos laterais1 Modelo de formatação de tabelas prevalecem informações numéricas Tabela 1 Desempenho dos alunos na prova de conhecimentos específicos Média CEFET BRASIL Curso concluintes ingressantes concluintes ingressantes Matemática 278 225 271 224 Letras 323 315 309 265 Geografia 384 342 346 295 Ciências Biológicas 264 236 266 219 Fonte INEP 2016 Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto Texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto texto Para tabelas que ocupam mais de uma folha devese repetir a legenda na primeira parte não apresentar a linha de fechamento e inserir as sinalizações continua continuação quando ocupar mais de 2 folhas e conclusão Tabela 2 Situação da educação brasileira em 2002 Ensino Médio continua Taxa de repetência no Ensino Médio Taxa de evasão no Ensino Médio Taxa de analfabetismo da população de 15 a 17 Sul Paraná 193 8 14 Rio Grande do Sul 233 77 11 Santa Catarina 206 95 14 1 Para as regras gerais de apresentação das tabelas consultar IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística Normas para Apresentação Tabular 3 ed Rio de Janeiro IBGE 1993 Disponível em httpbibliotecaibgegovbrvisualizacaolivrosliv23907pdf 21 Tabela 2 Situação da educação brasileira em 2002 Ensino Médio conclusão Taxa de repetência no Ensino Médio Taxa de evasão no Ensino Médio Taxa de analfabetismo da população de 15 a 17 Sudeste Espírito Santo 174 52 22 Minas Gerais 142 72 21 Rio de Janeiro 224 65 13 São Paulo 115 76 08 Nota As notas quando houver deverão ser apresentadas antes da apresentação da fonte Fonte Brasil 2014 36 Citações É fundamental nesta etapa a ética e a honestidade intelectual atribuindo autoria a quem realmente contribuiu para o desenvolvimento do estudo em questão Neste processo usamse as citações definidas como menção de uma informação extraída de outra fonte ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS 2002 p 12 A transcrição literal ou não seguida da referência adequada tornase uma citação como classificada por normas Entretanto a mesma transcrição ou cópia sem atender os ditames da norma tornase um plágio O plágio é passível de restrições legais e penais A Lei n 9610 de 19021998 regula os direitos autorais no Brasil prevendo as sanções legais pertinentes já o Código Penal no seu Artigo 184 aponta as sanções penais As citações curtas diretas aquelas com até três linhas aparecem diretamente no texto destacadas entre aspas precedidas ou sucedidas da indicação de autoria Exemplo O autor lembra contudo a análise precursora de LeonardBarton 1998 p 48 sobre alguns aspectos limitantes das competências ou aptidões essenciais que as transformam em limitações estratégicas Quando a autoria for inserida entre parênteses esta deverá ser apresentada em caixa alta conforme no exemplo a seguir O autor lembra contudo a análise precursora sobre alguns aspectos limitantes das competências ou aptidões essenciais que as transformam em limitações estratégicas LEONARDBARTON 1998 p 48 2 Para as regras gerais de apresentação das citações consultar ABNT NBR 105202002 Informação e Documentação Citações Em Documentos Apresentação 22 Exemplo de citação direta longa com mais de 3 linhas O contexto capacitante não significa necessariamente um espaço físico Em vez disso combina aspectos de espaço físico como o projeto de um escritório ou operações de negócios dispersas espaço virtual email Intranets teleconferências e espaço mental experiências idéias e emoções compartilhadas Acima de tudo tratase de uma rede de interações determinada pela solicitude e pela confiança dos participantes VON KROGH ICHIJO NONAKA 2001 p 66 As citações das obras que possuírem até 3 autores deverão constar os 3 autores na citação Já para as citações das obras que possuírem mais de 3 autores deverão constar apenas o nome doa primeiroa autora seguido da palavra et al em itálico que em latim significa e outros Quanto ao apud palavra em latim que significa citado por recomendamos evitála ao máximo pois acreditase que com os recursos informacionais disponíveis atualmente a maioria das obras estão acessíveis para consulta seja através dos acervos das bibliotecas ou mesmo por aquisição da obra necessária ao desenvolvimento do estudo No caso da utilização do apud apresentálo sem itálico Exemplo de citação de citação uso do apud No modelo serial de Gough 1972 apud NARDI 1993 o ato de ler envolve um processamento serial que começa com a fixação ocular sobre o texto prosseguindo da esquerda para a direita de forma linear Todos as obras efetivamente citadas no trabalho deverão constar na lista de referências Obras que não constarem citadas no texto não deverão constar nesta lista 23 4 CONCLUSÃO OU CONSIDERAÇÕES FINAIS Parte final do texto na qual se apresentam as conclusões do trabalho acadêmico usualmente denominada Considerações Finais Pode ser usada outra denominação similar que indique a conclusão do trabalho 24 REFERÊNCIAS ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS ABNT NBR 6023 informação e documentação referências elaboração Rio de Janeiro ABNT 2018 Modelo de referência com pessoa jurídica ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS ABNT NBR 10520 informação e documentação citações em documentos apresentação Rio de Janeiro ABNT 2002 Pessoa jurídica ANDRADE M M Competências requeridas pelos gestores de Instituições de ensino superior privadas um estudo em Curitiba e região metropolitana 2005 Dissertação Mestrado em Tecnologia Programa de PósGraduação em Tecnologia Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba 2005 Trabalhos acadêmicos BRASIL Lei n 9610 de 19 de fevereiro de 1998 Altera atualiza e consolida a legislação sobre direitos autorais e dá outras providências Brasília Casa Civil 1998 Disponível em httpwwwplanaltogovbrccivil03leisL9610htm Acesso em 11 mar 2016 Leis decretos portarias etc BRASIL Ministério da Educação Relatório educação para todos no Brasil 2000 2015 versão preliminar Brasília MEC 2014 Disponível em httpportalmecgovbrindexphp optioncomdocmanviewdownloadalias15774eptrelatorio 06062014Itemid30192 Acesso em 12 fev 2020 Instituição governamental CENTRO SOCIAL DE AZURVA As dimensões curriculares de préescolar Valência Préescolar Disponível em httpscentrosocialazurvaorgseccaophp spreescolar Acesso em 7 ago 2020 CÓDIGO de Catalogação AngloAmericano 2 ed São Paulo FEBAB 19831985 Obra sem autoria entrada pelo título DAVENPORT T H PRUSAK L Conhecimento empresarial como as organizações gerenciam o seu capital intelectual Rio de Janeiro Campus 2012 Livro com subtítulo FLEURY A C C FLEURY M T L Estratégias empresariais e formação de competências um quebracabeça caleidoscópico da indústria brasileira 3 ed São Paulo Atlas 2018 Livro com subtítulo e edição INEP Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior Relatório dos cursos avaliados em 2015 Brasília INEP 2016 Pessoa jurídica KOTLER P KARTAJAYA H SETIAWAN I Marketing 30 as forças que estão definindo o novo marketing centrado no ser humano Rio de Janeiro Elsevier 2012 Ebook Disponível em httpsbibliotecassebraecombrchronusARQUIVOSCHRONUSbdsbdsnsf 3472e2ca0932a98d7edbc110c8c58de9File9938pdf Acesso em 8 fev 2021 25 LEONARDBARTON D Nascentes do saber Rio de Janeiro FGV 1998 Livro MONTEIRO S Breve espaço entre cor e sombra o romance da maturidade literária de Cristóvão Tezza Revista de Letras Curitiba v 13 n 11 p 183200 dez 2009 Artigo de periódico RENAUX D P B et al Gestão do conhecimento de um laboratório de pesquisa uma abordagem prática In SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE GESTÃO DO CONHECIMENTO 4 2001 Curitiba Anais Curitiba PUCPR 2001 p 195 208 Trabalho publicado em evento ROSS M H PAWLINA W Histologia texto e atlas 7 ed Rio de Janeiro Guanabara Koogan 2018 Ebook Disponível em httpswebapputfpredubrbibservicesminhaBibliotecaISBN9788527729888 Acesso em 18 maio 2021 SEBRAE Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas Entenda a importância da normalização para o seu negócio Normas técnicas 8 jan 2016 Disponível em httpwwwsebraecombrsitesPortalSebraeartigosentendaa importanciadanormalizacaoparaoseunegocio Acesso em 11 mar 2016 Material disponível na Internet UTFPR Universidade Tecnológica Federal do Paraná Diretoria de Graduação e Educação Profissional Departamento de Biblioteca Relatório de gestão 2020 Ponta Grossa sn 2020 Relatório técnico Pessoa jurídica VON KROGH G ICHIJO K NONAKA I Facilitando a criação de conhecimento reinventando a empresa com o poder da inovação contínua Rio de Janeiro Campus 2001 Livro com subtítulo Todas as referências alinhadas à margem esquerda Mais informações consultar ABNT NBR 6023 26 APÊNDICE A Questionário de pesquisa Elemento opcional Quando é elaborado peloa autora Esta é apenas uma página de apresentação em seguida incluir o apêndice Centralizar o título verticalmente e alinhar com os demais elementos 27 Ministério da Educação Universidade Tecnológica Federal do Paraná Diretoria de Graduação e Educação Profissional Secretaria de Gestão Acadêmica Departamento de Biblioteca APLICAÇÃO DO QUESTIONÁRIO PARA TRABALHOS ACADÊMICOS 1 Você tem conhecimento do trabalho que está sendo realizado na UTFPR que criará o padrão da instituição para elaboração de trabalhos acadêmicos EM G PG P TA TOTAL Sim Não 2 Se a resposta da pergunta anterior foi afirmativa de que maneira tomou conhecimento EM G PG P TA TOTAL Pela Internet na página da instituição Pelo jornal da instituição Por outra maneira 3 Na realização de trabalhos acadêmicos relatório TCC dissertação tese etc você costuma consultar normas que norteiam a elaboração dos mesmos EM G PG P TA TOTAL Sempre Nunca Às vezes 4 Se utiliza normas para elaboração de trabalhos acadêmicos quais costuma consultar EM G PG P TA TOTAL ABNT UFPR A que seu orientador passou A elaborada pela biblioteca e professores de nosso Campus De outra instituição 28 APÊNDICE B Roteiro da entrevista 29 ROTEIRO DE ENTREVISTA 1 Identificação Pessoal Nome DN Nacionalidade Sexo Idade Outras pessoas que moram na casa Informante 2 Encaminhado por Motivo da solicitação 3 Antecedentes Pessoais 31 Concepção Quanto tempo após o casamento Foi desejada Sexo esperado Abortos anteriores espontâneos ou provocados e época Observações 30 anexo A Lei n 9610 de 19 de fevereiro de 1998 31 Presidência da República Casa Civil Subchefia para Assuntos Jurídicos LEI Nº 9610 DE 19 DE FEVEREIRO DE 19983 Altera atualiza e consolida a legislação sobre direitos autorais e dá outras providências O PRESIDENTE DA REPÚBLICA Faço saber que o Congresso Nacional decreta e eu sanciono a seguinte Lei Título I Disposições Preliminares Art 1º Esta Lei regula os direitos autorais entendendose sob esta denominação os direitos de autor e os que lhes são conexos Art 2º Os estrangeiros domiciliados no exterior gozarão da proteção assegurada nos acordos convenções e tratados em vigor no Brasil Parágrafo único Aplicase o disposto nesta Lei aos nacionais ou pessoas domiciliadas em país que assegure aos brasileiros ou pessoas domiciliadas no Brasil a reciprocidade na proteção aos direitos autorais ou equivalentes Art 3º Os direitos autorais reputamse para os efeitos legais bens móveis Art 4º Interpretamse restritivamente os negócios jurídicos sobre os direitos autorais Art 5º Para os efeitos desta Lei considerase I publicação o oferecimento de obra literária artística ou científica ao conhecimento do público com o consentimento do autor ou de qualquer outro titular de direito de autor por qualquer forma ou processo II transmissão ou emissão a difusão de sons ou de sons e imagens por meio de ondas radioelétricas sinais de satélite fio cabo ou outro condutor meios óticos ou qualquer outro processo eletromagnético III retransmissão a emissão simultânea da transmissão de uma empresa por outra IV distribuição a colocação à disposição do público do original ou cópia de obras literárias artísticas ou científicas interpretações ou execuções fixadas e fonogramas mediante a venda locação ou qualquer outra forma de transferência de propriedade ou posse V comunicação ao público ato mediante o qual a obra é colocada ao alcance do público por qualquer meio ou procedimento e que não consista na distribuição de exemplares VI reprodução a cópia de um ou vários exemplares de uma obra literária artística ou científica ou de um fonograma de qualquer forma tangível incluindo qualquer armazenamento permanente ou temporário por meios eletrônicos ou qualquer outro meio de fixação que venha a ser desenvolvido VII contrafação a reprodução não autorizada VIII obra a em coautoria quando é criada em comum por dois ou mais autores b anônima quando não se indica o nome do autor por sua vontade ou por ser desconhecido c pseudônima quando o autor se oculta sob nome suposto d inédita a que não haja sido objeto de publicação e póstuma a que se publique após a morte do autor f originária a criação primígena g derivada a que constituindo criação intelectual nova resulta da transformação de obra originária h coletiva a criada por iniciativa organização e responsabilidade de uma pessoa física ou jurídica que a publica sob seu nome ou marca e que é constituída pela participação de diferentes autores cujas contribuições se fundem numa criação autônoma i audiovisual a que resulta da fixação de imagens com ou sem som que tenha a finalidade de criar por meio de sua reprodução a impressão de movimento independentemente dos processos de sua captação do suporte usado inicial ou posteriormente para fixálo bem como dos meios utilizados para sua veiculação IX fonograma toda fixação de sons de uma execução ou interpretação ou de outros sons ou de uma representação de sons que não seja uma fixação incluída em uma obra audiovisual X editor a pessoa física ou jurídica à qual se atribui o direito exclusivo de reprodução da obra e o dever de divulgála nos limites previstos no contrato de edição XI produtor a pessoa física ou jurídica que toma a iniciativa e tem a responsabilidade econômica da primeira fixação do fonograma ou da obra audiovisual qualquer que seja a natureza do suporte utilizado XII radiodifusão a transmissão sem fio inclusive por satélites de sons ou imagens e sons ou das representações desses para recepção ao público e a transmissão de sinais codificados quando os meios de decodificação sejam oferecidos ao público pelo organismo de radiodifusão ou com seu consentimento XIII artistas intérpretes ou executantes todos os atores cantores músicos bailarinos ou outras pessoas que representem um papel cantem recitem declamem interpretem ou executem em qualquer forma obras literárias ou artísticas ou expressões do folclore Art 6º Não serão de domínio da União dos Estados do Distrito Federal ou dos Municípios as obras por eles simplesmente subvencionadas 3 Disponível em httpwwwplanaltogovbrccivil03leisl9610htm UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ NOME COMPLETO E POR EXTENSO DOA AUTORA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA INDÚSTRIA ELETRÔNICA OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS E SUSTENTABILIDADE CIDADE ANO DA ENTREGA NOME COMPLETO E POR EXTENSO DOA AUTORA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA INDÚSTRIA ELETRÔNICA OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS E SUSTENTABILIDADE O título do trabalho constante na capa na folha de rosto e na folha de aprovação deve ser idêntico ao registrado no Sistema Acadêmico Título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido título traduzido Trabalho de conclusão de curso de graduaçãoDissertaçãoTese apresentada como requisito para obtenção do título de BacharelLicenciadoTecnólogoMestreDoutor em Nome do CursoPrograma da Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Orientadora Nome completo e por extenso Coorientadora Nome completo e por extenso CIDADE ANO DA ENTREGA NOME COMPLETO E POR EXTENSO DOA AUTORA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA INDÚSTRIA ELETRÔNICA OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS E SUSTENTABILIDADE Este é um modelo de folha de aprovação destinado para os TCCs e TCCEs Para dissertações e teses a folha de aprovação deverá ser gerada pelo Sistema Acadêmico e inserida na versão final Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação Especialização apresentado como requisito para obtenção do título de BacharelLicenciadoTecnológoEspecialista em Nome do CursoPrograma da Universidade Tecnológica Federal do Paraná UTFPR Data de aprovação Diamês por extensoano Nome completo e por extenso do Membro 1 de acordo com o Currículo Lattes Titulação Especialização Mestrado Doutorado Nome completo e por extenso da instituição a qual possui vínculo Nome completo e por extenso do Membro 2 de acordo com o Currículo Lattes Titulação Especialização Mestrado Doutorado Nome completo e por extenso da instituição a qual possui vínculo Nome completo e por extenso do Membro 3 de acordo com o Currículo Lattes Titulação Especialização Mestrado Doutorado Nome completo e por extenso da instituição a qual possui vínculo CIDADE ANO DA ENTREGA Espaço destinado à dedicatória elemento opcional Folha que contém o oferecimento do trabalho à determinada pessoa ou pessoas Exemplo Dedico este trabalho à minha família pelos momentos de ausência AGRADECIMENTOS Certamente estes parágrafos não irão atender a todas as pessoas que fizeram parte dessa importante fase de minha vida Portanto desde já peço desculpas àquelas que não estão presentes entre essas palavras mas elas podem estar certas que fazem parte do meu pensamento e de minha gratidão Agradeço aoa meuminha orientadora Profa Dra Nome Completo pela sabedoria com que me guiou nesta trajetória Aos meus colegas de sala A Secretaria do Curso pela cooperação Gostaria de deixar registrado também o meu reconhecimento à minha família pois acredito que sem o apoio deles seria muito difícil vencer esse desafio Enfim a todos os que por algum motivo contribuíram para a realização desta pesquisa Espaço destinado aos agradecimentos elemento opcional Folha que contém manifestação de reconhecimento a pessoas eou instituições que realmente contribuíram com oa autora devendo ser expressos de maneira simples Exemplo Não devem ser incluídas informações que nominem empresas ou instituições não nominadas no trabalho Se o aluno recebeu bolsa de fomento à pesquisa informar o nome completo da agência de fomento Ex Capes CNPq Fundação Araucária UTFPR etc Incluir o número do projeto após a agência de fomento Este item deve ser o último Atenção não utilizar este exemplo na versão final Use a sua criatividade Espaço destinado à epígrafe elemento opcional Nesta folha oa autora usa uma citação seguida de indicação de autoria e ano relacionada preferencialmente com o assunto tratado no corpo do trabalho A citação deverá constar na lista de referências Exemplo Eu denomino meu campo de Gestão do Conhecimento mas você não pode gerenciar conhecimento Ninguém pode O que você pode fazer o que a empresa pode fazer é gerenciar o ambiente que otimize o conhecimento DAVENPORT PRUSAK 2012 RESUMO A indústria eletrônica tem se beneficiado amplamente da Inteligência Artificial IA para otimizar processos produtivos e reduzir impactos ambientais alinhandose às demandas da Indústria 40 Este trabalho investiga como a aplicação de sistemas de IA na montagem e inspeção de qualidade pode contribuir para a eficiência produtiva e sustentabilidade do setor A justificativa baseiase na necessidade crescente de reduzir desperdícios aprimorar a precisão na produção e melhorar a gestão de recursos O objetivo geral é analisar a implementação de IA nesses processos avaliando seus impactos na redução de resíduos e no aumento da produtividade A metodologia envolve a coleta de dados sobre produção e qualidade o desenvolvimento de um modelo de IA baseado em aprendizado de máquina e sua implementação para monitoramento em tempo real Os resultados esperados incluem a diminuição das taxas de erro na fabricação otimização no uso de materiais e melhoria na inspeção de qualidade resultando em processos mais eficientes e sustentáveis A conclusão reforça que a adoção da IA pode transformar a manufatura eletrônica reduzindo custos operacionais aumentando a competitividade e contribuindo para práticas ambientais responsáveis Apesar dos desafios técnicos e financeiros os benefícios superam as dificuldades tornando a IA uma ferramenta essencial para o avanço do setor Palavraschave inteligência artificial indústria eletrônica otimização de processos sustentabilidade inspeção de qualidade ABSTRACT The electronics industry has greatly benefited from Artificial Intelligence AI to optimize production processes and reduce environmental impacts aligning with Industry 40 demands This study investigates how the application of AI systems in assembly and quality inspection can contribute to production efficiency and sector sustainability The justification is based on the growing need to reduce waste improve production accuracy and enhance resource management The general objective is to analyze the implementation of AI in these processes evaluating its impacts on waste reduction and productivity improvement The methodology involves data collection on production and quality the development of an AI model based on machine learning and its implementation for realtime monitoring The expected results include reduced manufacturing error rates optimized material usage and improved quality inspection leading to more efficient and sustainable processes The conclusion highlights that AI adoption can transform electronics manufacturing by reducing operational costs increasing competitiveness and contributing to responsible environmental practices Despite technical and financial challenges the benefits outweigh the difficulties making AI an essential tool for the sectors advancement Keywords artificial intelligence electronics industry process optimization sustainability quality inspection LISTA DE ILUSTRAÇÕES 11 Objetivo Geral14 12 Objetivos Específicos14 21 Indústria 40 e Manufatura Inteligente15 22 Inteligência Artificial na Indústria15 23 Otimização de Processos Industriais16 24 Sustentabilidade e Eficiência Energética16 25 Qualidade e Inspeção Automatizada16 5 Conclusão23 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS IA Inteligência Artificial SUMÁRIO 11 Objetivo Geral14 12 Objetivos Específicos14 21 Indústria 40 e Manufatura Inteligente15 22 Inteligência Artificial na Indústria15 23 Otimização de Processos Industriais16 24 Sustentabilidade e Eficiência Energética16 25 Qualidade e Inspeção Automatizada16 5 Conclusão23 13 1 INTRODUÇÃO A Indústria 40 tem impulsionado transformações significativas nos processos produtivos impulsionadas pelo uso de tecnologias avançadas como a Inteligência Artificial IA A inserção da IA na indústria eletrônica representa um salto qualitativo em direção à automação otimização de processos e sustentabilidade Esse contexto reflete a necessidade de aprimoramento constante dos métodos produtivos para atender a demandas cada vez mais exigentes de qualidade eficiência e redução de impactos ambientais Diante desse cenário a presente pesquisa tem como tema a aplicação da Inteligência Artificial na indústria eletrônica delimitandose especificamente ao uso da IA nos processos de montagem e inspeção de qualidade O crescimento exponencial do setor eletrônico tem exigido soluções inovadoras para minimizar desperdícios aumentar a precisão dos componentes e melhorar a gestão dos recursos utilizados na produção O objetivo geral deste trabalho é analisar os impactos da implementação da Inteligência Artificial nesses processos verificando de que maneira a automação inteligente pode reduzir falhas aumentar a produtividade e promover a sustentabilidade no setor Para tanto os objetivos específicos incluem compreender o funcionamento das tecnologias de IA aplicadas na manufatura eletrônica identificar as vantagens e desafios dessa adoção e avaliar os impactos concretos na redução de desperdícios e na melhoria dos padrões de qualidade A justificativa para o desenvolvimento deste estudo está ancorada na crescente necessidade de inovação e eficiência dentro da indústria eletrônica O setor enfrenta desafios relacionados às altas taxas de defeitos desperdício de materiais e altos custos operacionais os quais podem ser mitigados por meio da implantação de sistemas baseados em IA Além disso há uma demanda global por soluções sustentáveis que reduzam o impacto ambiental da produção industrial tornando este estudo relevante tanto para o meio acadêmico quanto para a prática industrial A metodologia adotada baseiase em uma abordagem qualitativa e quantitativa incluindo a revisão bibliográfica de estudos recentes sobre IA na indústria eletrônica 14 e a análise de dados de produção e qualidade Também será explorada a viabilidade da implementação de algoritmos de machine learning para aprimoramento da inspeção visual e detecção de defeitos considerando sua eficácia na redução de erros e no aumento da eficiência produtiva Ao longo do trabalho serão apresentados estudos de caso que demonstram a aplicação da IA em empresas do setor abordando suas dificuldades soluções adotadas e resultados alcançados Dessa forma esperase que este estudo contribua para a compreensão mais aprofundada sobre as vantagens da Inteligência Artificial na indústria eletrônica e ofereça subsídios para a ampliação do uso dessas tecnologias em ambientes industriais Por fim este estudo visa destacar não apenas os benefícios da adoção da IA mas também os desafios e limitações inerentes a sua implementação Aspectos como o custo inicial elevado a necessidade de mão de obra qualificada e as implicações éticas do uso de inteligência artificial serão discutidos ao longo do trabalho Dessa forma pretendese fornecer uma visão abrangente e fundamentada sobre o impacto da IA no setor eletrônico incentivando reflexões sobre seu futuro e suas possíveis evoluções 11 Objetivo Geral Investigar como a aplicação de sistemas de Inteligência Artificial nos processos de montagem e inspeção de qualidade em uma fábrica de componentes eletrônicos pode otimizar a produção reduzir a geração de resíduos e promover práticas de manufatura sustentável O estudo busca demonstrar como a automação inteligente pode aprimorar a eficiência operacional garantir maior precisão na detecção de defeitos e contribuir para a minimização de desperdícios ao longo da cadeia produtiva 12 Objetivos Específicos Os objetivos específicos deste estudo incluem o desenvolvimento e a implementação de um modelo de Inteligência Artificial para otimizar os processos de montagem garantindo maior precisão na alocação de componentes e redução de erros manuais Além disso buscase monitorar e analisar a redução da geração de 15 resíduos e o aumento da eficiência produtiva avaliando o impacto direto das tecnologias inteligentes na sustentabilidade industrial Outro objetivo é avaliar a eficácia dos sistemas de IA na inspeção de qualidade considerando métricas como a taxa de detecção de falhas a redução de retrabalho e o tempo de processamento Também pretendese identificar os impactos econômicos e ambientais da IA nos processos produtivos analisando fatores como custobenefício da implementação tecnológica consumo energético e redução do desperdício de matériaprima Por fim o estudo visa propor melhorias contínuas para alinhar a produção à sustentabilidade sugerindo estratégias baseadas em dados coletados para otimizar ainda mais a eficiência dos processos industriais minimizar impactos ambientais e promover a inovação tecnológica no setor 2 Fundamentação Teórica 21 Indústria 40 e Manufatura Inteligente A Indústria 40 caracterizase pela convergência entre o mundo digital e o mundo físico impulsionada pelo avanço de tecnologias como a Internet das Coisas IoT sistemas ciberfísicos computação em nuvem e análise de big data Essa revolução industrial tem como premissa a interconectividade e a automação inteligente permitindo que máquinas e sistemas troquem informações em tempo real e tomem decisões autônomas Segundo Lasi et al 2014 a Indústria 40 visa criar um ambiente produtivo mais flexível eficiente e adaptável no qual a Inteligência Artificial IA desempenha um papel essencial na otimização dos processos produtivos A utilização da IA possibilita uma gestão mais precisa da produção reduzindo desperdícios aumentando a produtividade e promovendo a sustentabilidade industrial 22 Inteligência Artificial na Indústria A Inteligência Artificial abrange um conjunto de algoritmos e técnicas que permitem a análise de grandes volumes de dados aprendizado autônomo e tomada de decisões baseadas em padrões detectados No contexto industrial as principais abordagens da IA incluem o Machine Learning ML e o Deep Learning DL que permitem que 16 sistemas analisem dados complexos e otimizem processos automaticamente Jordan Mitchell 2015 No setor de manufatura de componentes eletrônicos a IA pode ser aplicada na previsão de falhas em equipamentos no aprimoramento do controle de qualidade e na maximização da eficiência dos processos produtivos Lee et al 2018 Além disso a IA pode ser utilizada para prever demandas de produção facilitando o planejamento estratégico e reduzindo estoques desnecessários 23 Otimização de Processos Industriais A otimização dos processos industriais é fundamental para aumentar a produtividade e reduzir desperdícios Metodologias tradicionais como Lean Manufacturing e Seis Sigma são amplamente utilizadas para eliminar ineficiências e melhorar a qualidade dos produtos Bortolotti et al 2015 A IA potencializa essas estratégias ao permitir a análise em tempo real dos processos produtivos ajustando automaticamente variáveis de produção com base em dados operacionais Sistemas baseados em IA podem prever falhas antes que ocorram minimizar o desperdício de materiais e otimizar a alocação de recursos tornando a manufatura mais ágil e eficiente 24 Sustentabilidade e Eficiência Energética A sustentabilidade na indústria está diretamente relacionada à capacidade de reduzir impactos ambientais otimizar o uso de recursos naturais e minimizar desperdícios A eficiência energética é um dos principais desafios da manufatura moderna e a IA tem se mostrado uma ferramenta poderosa na identificação de padrões de consumo energético e na proposição de soluções para reduzilo Hoffman Georg 2013 Algoritmos de IA podem monitorar o consumo de energia em tempo real ajustar automaticamente máquinas para operar em modos de menor consumo e prever falhas que possam resultar em desperdício de energia Além disso a IA pode contribuir para a economia circular otimizando a reciclagem de materiais e a reutilização de componentes em novas linhas de produção 25 Qualidade e Inspeção Automatizada A inspeção de qualidade é uma etapa essencial na manufatura de componentes eletrônicos garantindo que os produtos atendam a padrões rigorosos antes de serem disponibilizados ao mercado A utilização de IA combinada com visão 17 computacional tem revolucionado essa etapa tornando a inspeção mais precisa e eficiente Sistemas automatizados baseados em IA conseguem identificar defeitos em tempo real analisando imagens de alta resolução e detectando falhas com precisão superior à inspeção humana Wuest et al 2016 Esses sistemas reduzem a necessidade de retrabalho aumentam a confiabilidade do processo produtivo e garantem maior uniformidade na qualidade dos produtos Além disso a IA pode ser integrada a sensores inteligentes que coletam dados sobre a conformidade dos produtos em tempo real permitindo ajustes imediatos no processo produtivo e reduzindo perdas A fundamentação teórica apresentada destaca o papel essencial da Inteligência Artificial na Indústria 40 demonstrando como essa tecnologia pode otimizar processos melhorar a eficiência produtiva e contribuir para a sustentabilidade industrial A utilização de IA na manufatura inteligente permite a criação de ambientes produtivos mais ágeis eficientes e sustentáveis impulsionando a inovação e a competitividade no setor de componentes eletrônicos 3 Metodologia Para avaliar a eficiência da Inteligência Artificial IA na indústria eletrônica esta pesquisa será conduzida por meio de uma abordagem quantitativa e qualitativa dividida em quatro etapas principais coleta de dados desenvolvimento do modelo de IA implementação e testes e análise de resultados Essas etapas permitirão compreender os impactos da IA na otimização dos processos produtivos na redução de desperdícios e na melhoria da inspeção de qualidade 31 Coleta de Dados A primeira etapa consiste no mapeamento dos processos críticos de montagem e inspeção na fábrica de componentes eletrônicos Esse mapeamento será realizado por meio da análise documental dos processos produtivos entrevistas com operadores e engenheiros de produção e observação direta dos procedimentos operacionais Além disso serão coletados dados históricos da produção incluindo taxas de erro tempos de ciclo quantidade de resíduos gerados e eficiência operacional Esses 18 dados servirão de base para treinar os algoritmos de IA e definir os parâmetros de otimização Para garantir a precisão das informações sensores IoT Internet das Coisas serão instalados nas linhas de montagem e inspeção permitindo a captação de dados em tempo real Os sensores monitorarão variáveis como temperatura vibração consumo energético padrões de montagem e qualidade dos componentes eletrônicos A coleta de dados ocorrerá ao longo de um período prédeterminado garantindo um volume estatisticamente significativo de informações para análise Após essa etapa os dados serão organizados e tratados para eliminar ruídos e inconsistências que possam interferir na modelagem da IA 32 Desenvolvimento do Modelo de IA Nesta fase serão utilizados algoritmos de aprendizado de máquina incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado para treinar o modelo de IA Técnicas como redes neurais artificiais árvores de decisão e máquinas de suporte vetorial serão exploradas para identificar padrões nos dados e sugerir otimizações nos processos de montagem e inspeção de qualidade O treinamento do modelo ocorrerá por meio da alimentação com dados históricos e dados coletados em tempo real pelos sensores IoT Será realizada uma calibração contínua do modelo permitindo ajustes na precisão e confiabilidade das previsões Além disso técnicas de visão computacional serão aplicadas para automatizar a inspeção de qualidade dos componentes eletrônicos identificando defeitos com mais rapidez e precisão do que métodos convencionais Para garantir a robustez do modelo serão realizadas simulações e testes preliminares em um ambiente controlado antes da implementação definitiva no chão de fábrica Essa abordagem minimiza riscos e possibilita ajustes antes da adoção em larga escala 33 Implementação e Testes Após a fase de desenvolvimento e validação do modelo de IA a solução será integrada aos equipamentos da linha de produção e inspeção A implementação ocorrerá em etapas começando com um projetopiloto em uma área específica da 19 fábrica Isso permitirá avaliar o impacto da IA antes da adoção completa na produção Durante a implementação o sistema de IA monitorará os processos produtivos em tempo real e sugerirá ajustes automáticos para otimizar a montagem dos componentes eletrônicos A tecnologia será configurada para detectar anomalias prever falhas em equipamentos e sugerir correções imediatas reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a qualidade final dos produtos A fase de testes será essencial para validar a eficácia da IA Indicadores de desempenho como tempo de ciclo de produção taxa de erro e volume de resíduos gerados serão monitorados e comparados com os dados anteriores à implementação Ajustes serão realizados conforme necessário para garantir que o modelo atinja os objetivos esperados 34 Análise de Resultados Com a conclusão da implementação e testes os resultados serão analisados para determinar os impactos da IA nos processos industriais Os seguintes indicadores serão avaliados Redução na geração de resíduos Comparação entre os volumes de resíduos antes e depois da implementação da IA determinando a eficácia do sistema na redução do desperdício de materiais Aumento da eficiência produtiva Avaliação do tempo de ciclo número de componentes produzidos por hora e nível de automação alcançado com a IA Diminuição das taxas de falhas na inspeção de qualidade Comparação entre as taxas de defeitos identificados antes e após a implementação da IA medindo o impacto da visão computacional na melhoria da qualidade dos produtos Impactos econômicos e ambientais Análise dos benefícios financeiros como redução de custos operacionais e dos impactos ambientais como menor consumo de energia e menor desperdício de insumos 20 Autoria Própria Os dados coletados serão interpretados por meio de técnicas estatísticas e comparados com estudos anteriores sobre a aplicação de IA na manufatura A partir dessa análise serão propostas melhorias contínuas para otimizar ainda mais a integração da IA na produção e alinhar os processos às melhores práticas de manufatura sustentável Dessa forma a metodologia adotada neste estudo permitirá uma avaliação completa e detalhada da influência da IA na indústria eletrônica fornecendo subsídios para futuras implementações e aprimoramentos tecnológicos 4 Resultados Esperados e Discussão A implementação da Inteligência Artificial IA nos processos de montagem e inspeção de qualidade em uma fábrica de componentes eletrônicos tem o potencial de trazer avanços significativos em termos de eficiência sustentabilidade e qualidade dos produtos Os resultados esperados estão diretamente relacionados às melhorias operacionais redução de custos e aumento da competitividade no mercado 21 Otimização da Produção Com a implementação de algoritmos de IA esperase uma redução significativa nos tempos de ciclo de produção permitindo que a linha fabril opere de forma mais ágil e eficiente A IA pode identificar gargalos produtivos sugerir ajustes em tempo real e melhorar a coordenação entre diferentes etapas da montagem garantindo uma maior produtividade sem comprometer a qualidade Além disso a automação dos processos pode minimizar erros humanos e padronizar a execução das tarefas proporcionando uma linha de produção mais previsível e controlada Redução de Resíduos A precisão oferecida pelos sistemas de IA pode levar à otimização do uso de materiais minimizando desperdícios ao longo do processo produtivo O monitoramento em tempo real aliado a modelos de aprendizado de máquina permite a identificação precoce de falhas e o ajuste imediato de parâmetros produtivos para evitar a geração de refugos Como resultado a fábrica pode reduzir significativamente o volume de descarte de componentes defeituosos contribuindo para a sustentabilidade do processo e diminuindo custos associados à reposição de materiais Melhoria na Qualidade A inspeção de qualidade automatizada baseada em visão computacional e IA permite a identificação de defeitos com maior precisão e rapidez do que as análises visuais feitas manualmente Esperase que o uso dessas tecnologias reduza a taxa 22 de defeitos em componentes eletrônicos elevando a confiabilidade dos produtos finais Essa melhoria na qualidade impacta diretamente a satisfação dos clientes e a reputação da empresa reduzindo custos com retrabalho e recalls Sustentabilidade e Eficiência Energética A IA também pode contribuir significativamente para a eficiência energética da fábrica ao otimizar o uso de eletricidade em máquinas e equipamentos Algoritmos inteligentes podem analisar padrões de consumo e ajustar automaticamente o funcionamento dos dispositivos para minimizar desperdício de energia Com isso além de reduzir custos operacionais a fábrica se alinha a práticas ambientais mais responsáveis reduzindo sua pegada de carbono e contribuindo para a sustentabilidade da indústria Impacto Econômico Positivo A automação baseada em IA pode reduzir custos operacionais ao diminuir a necessidade de mão de obra para tarefas repetitivas reduzir desperdícios de materiais e otimizar o tempo de produção Esses fatores combinados contribuem para um aumento significativo na margem de lucro da empresa permitindo maior investimento em inovação e expansão dos negócios Empresas que adotam tecnologias emergentes tendem a se destacar no mercado e conquistar vantagens competitivas em relação a concorrentes que operam com processos convencionais Desafios e Considerações Finais Apesar dos benefícios esperados a implementação da IA também apresenta desafios O alto custo inicial de aquisição e desenvolvimento de sistemas inteligentes pode ser um obstáculo para algumas empresas especialmente as de pequeno e médio porte Além disso a transição para um ambiente altamente automatizado requer uma mão de obra qualificada exigindo investimentos em treinamento e capacitação dos profissionais Outro ponto a ser considerado é a necessidade de uma gestão eficiente da implementação garantindo que a IA seja corretamente integrada aos processos produtivos sem gerar resistência por parte dos colaboradores Dessa forma a abordagem ideal deve equilibrar a adoção da tecnologia com a valorização do capital humano criando um ambiente de trabalho inovador e produtivo 23 Em síntese os avanços proporcionados pela IA na indústria eletrônica prometem transformar profundamente os processos produtivos tornandoos mais ágeis eficientes e sustentáveis Com uma implementação planejada e bem estruturada os benefícios superam os desafios impulsionando a competitividade da fábrica e promovendo um modelo de manufatura alinhado às demandas da Indústria 40 5 Conclusão A implementação de sistemas de Inteligência Artificial IA nos processos de montagem e inspeção de qualidade na indústria eletrônica representa um avanço significativo na otimização da produção industrial Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real identificar padrões e realizar ajustes automáticos a IA permite que as fábricas operem de maneira mais eficiente reduzindo falhas desperdícios e custos operacionais A automação inteligente dessas etapas não apenas melhora a qualidade dos produtos finais mas também contribui para a sustentabilidade da manufatura ao minimizar o consumo excessivo de recursos e o descarte de materiais defeituosos Os resultados esperados desta pesquisa indicam que a IA pode desempenhar um papel central na transformação digital da indústria eletrônica aumentando a precisão dos processos produtivos reduzindo o tempo de ciclo da produção e garantindo um controle de qualidade mais rigoroso Além disso esperase uma significativa redução na geração de resíduos contribuindo diretamente para práticas industriais mais sustentáveis e alinhadas com as diretrizes da Indústria 40 No entanto para que a adoção dessa tecnologia seja eficaz é necessário enfrentar desafios como os altos custos iniciais de implementação a necessidade de treinamento especializado para os funcionários e a adaptação dos sistemas produtivos existentes Diante desse cenário este estudo reforça a importância da IA como um diferencial estratégico para a indústria eletrônica possibilitando a integração de novas tecnologias em prol da eficiência produtiva e da sustentabilidade A transição para fábricas inteligentes e altamente automatizadas não é apenas uma tendência mas uma necessidade para empresas que desejam se manter competitivas em um mercado cada vez mais exigente e dinâmico Assim a pesquisa contribui para a discussão sobre a modernização da manufatura eletrônica destacando os 24 benefícios da IA e as estratégias para superar os desafios inerentes à sua implementação REFERÊNCIAS Xu L D Xu E L Li L 2018 Industry 40 state of the art and future trends International Journal of Production Research 568 29412962 Kusiak A 2018 Smart manufacturing International Journal of Production Research 5612 508517 Kolberg D Zühlke D 2015 Lean automation enabled by Industry 40 technologies IFACPapersOnLine 483 18701875 Thiede S Juraschek M Herrmann C 2016 Implementing cyberphysical production systems in learning factories Procedia CIRP 54 712 García A C EgeaLópez E 2017 Selfsustainable solutions for Industry 40 The role of IoT and smart sensors IEEE Communications Magazine 5512 135 141 Perdigão I L Alves P T Soares N H Divino L S Iartelli A 2023 O papel da IA na otimização de processos industriais Ciências Exatas e da Terra 27127 2023 Link para o artigo Oliveira P V S Santos L de F Ferreira M P 2024 Inteligência artificial na automação de processos industriais e seus impactos Revista de Economia Mackenzie 211 2024 Link para o artigo Azevedo J 2005 Inteligência Artificial Conceitos Aplicações e Linguagens Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro Link para o documento Cardoso M de O 2023 Indústria 40 a quarta revolução industrial UTFPR Diretoria de pesquisa e pósgraduação departamento acadêmico de eletrônica curso de especialização em automação industrial 25 APÊNDICE A Questionário de pesquisa Elemento opcional Quando é elaborado peloa autora Esta é apenas uma página de apresentação em seguida incluir o apêndice Centralizar o título verticalmente e alinhar com os demais elementos Ministério da Educação Universidade Tecnológica Federal do Paraná Diretoria de Graduação e Educação Profissional Secretaria de Gestão Acadêmica Departamento de Biblioteca APLICAÇÃO DO QUESTIONÁRIO PARA TRABALHOS ACADÊMICOS 1 Você tem conhecimento do trabalho que está sendo realizado na UTFPR que criará o padrão da instituição para elaboração de trabalhos acadêmicos EM G PG P TA TOTAL Sim Não 2 Se a resposta da pergunta anterior foi afirmativa de que maneira tomou conhecimento EM G PG P TA TOTAL Pela Internet na página da instituição Pelo jornal da instituição Por outra maneira 3 Na realização de trabalhos acadêmicos relatório TCC dissertação tese etc você costuma consultar normas que norteiam a elaboração dos mesmos 26 EM G PG P TA TOTAL Sempre Nunca Às vezes 4 Se utiliza normas para elaboração de trabalhos acadêmicos quais costuma consultar EM G PG P TA TOTAL ABNT UFPR A que seu orientador passou A elaborada pela biblioteca e professores de nosso Campus De outra instituição APÊNDICE B Roteiro da entrevista 27 ROTEIRO DE ENTREVISTA 1 Identificação Pessoal Nome DN Nacionalidade Sexo Idade Outras pessoas que moram na casa Informante 2 Encaminhado por Motivo da solicitação 3 Antecedentes Pessoais 31 Concepção Quanto tempo após o casamento Foi desejada Sexo esperado Abortos anteriores espontâneos ou provocados e época Observações 28 ANEXO A Lei n 9610 de 19 de fevereiro de 1998 29 Presidência da República Casa Civil Subchefia para Assuntos Jurídicos LEI Nº 9610 DE 19 DE FEVEREIRO DE 19981 Altera atualiza e consolida a legislação sobre direitos autorais e dá outras providências O PRESIDENTE DA REPÚBLICA Faço saber que o Congresso Nacional decreta e eu sanciono a seguinte Lei Título I Disposições Preliminares Art 1º Esta Lei regula os direitos autorais entendendose sob esta denominação os direitos de autor e os que lhes são conexos Art 2º Os estrangeiros domiciliados no exterior gozarão da proteção assegurada nos acordos convenções e tratados em vigor no Brasil Parágrafo único Aplicase o disposto nesta Lei aos nacionais ou pessoas domiciliadas em país que assegure aos brasileiros ou pessoas domiciliadas no Brasil a reciprocidade na proteção aos direitos autorais ou equivalentes Art 3º Os direitos autorais reputamse para os efeitos legais bens móveis Art 4º Interpretamse restritivamente os negócios jurídicos sobre os direitos autorais Art 5º Para os efeitos desta Lei considerase I publicação o oferecimento de obra literária artística ou científica ao conhecimento do público com o consentimento do autor ou de qualquer outro titular de direito de autor por qualquer forma ou processo II transmissão ou emissão a difusão de sons ou de sons e imagens por meio de ondas radioelétricas sinais de satélite fio cabo ou outro condutor meios óticos ou qualquer outro processo eletromagnético III retransmissão a emissão simultânea da transmissão de uma empresa por outra IV distribuição a colocação à disposição do público do original ou cópia de obras literárias artísticas ou científicas interpretações ou execuções fixadas e fonogramas mediante a venda locação ou qualquer outra forma de transferência de propriedade ou posse V comunicação ao público ato mediante o qual a obra é colocada ao alcance do público por qualquer meio ou procedimento e que não consista na distribuição de exemplares VI reprodução a cópia de um ou vários exemplares de uma obra literária artística ou científica ou de um fonograma de qualquer forma tangível incluindo qualquer armazenamento permanente ou temporário por meios eletrônicos ou qualquer outro meio de fixação que venha a ser desenvolvido VII contrafação a reprodução não autorizada VIII obra a em coautoria quando é criada em comum por dois ou mais autores b anônima quando não se indica o nome do autor por sua vontade ou por ser desconhecido c pseudônima quando o autor se oculta sob nome suposto d inédita a que não haja sido objeto de publicação e póstuma a que se publique após a morte do autor f originária a criação primígena g derivada a que constituindo criação intelectual nova resulta da transformação de obra originária h coletiva a criada por iniciativa organização e responsabilidade de uma pessoa física ou jurídica que a publica sob seu nome ou marca e que é constituída pela participação de diferentes autores cujas contribuições se fundem numa criação autônoma i audiovisual a que resulta da fixação de imagens com ou sem som que tenha a finalidade de criar por meio de sua reprodução a impressão de movimento independentemente dos processos de sua captação do suporte usado inicial ou posteriormente para fixálo bem como dos meios utilizados para sua veiculação IX fonograma toda fixação de sons de uma execução ou interpretação ou de outros sons ou de uma representação de sons que não seja uma fixação incluída em uma obra audiovisual X editor a pessoa física ou jurídica à qual se atribui o direito exclusivo de reprodução da obra e o dever de divulgála nos limites previstos no contrato de edição XI produtor a pessoa física ou jurídica que toma a iniciativa e tem a responsabilidade econômica da primeira fixação do fonograma ou da obra audiovisual qualquer que seja a natureza do suporte utilizado XII radiodifusão a transmissão sem fio inclusive por satélites de sons ou imagens e sons ou das representações desses para recepção ao público e a transmissão de sinais codificados quando os meios de decodificação sejam oferecidos ao público pelo organismo de radiodifusão ou com seu consentimento XIII artistas intérpretes ou executantes todos os atores cantores músicos bailarinos ou outras pessoas que representem um papel cantem recitem declamem interpretem ou executem em qualquer forma obras literárias ou artísticas ou expressões do folclore Art 6º Não serão de domínio da União dos Estados do Distrito Federal ou dos Municípios as obras por eles simplesmente subvencionadas 1 Disponível em httpwwwplanaltogovbrccivil03leisl9610htm Inteligência Artificial na Indústria Eletrônica Otimização de Processos e Sustentabilidade Tema e Contextualização A Indústria 40 trouxe a automação e a Inteligência Artificial IA como soluções para otimizar a produção A IA pode melhorar a montagem de componentes eletrônicos e a inspeção de qualidade reduzindo desperdícios e aumentando a eficiência Objetivo Geral Investigar como a IA pode otimizar a produção reduzir resíduos e promover práticas sustentáveis na indústria eletrônica Objetivos Específicos Desenvolver e implementar um modelo de IA para otimizar processos de montagem Monitorar e analisar a redução da geração de resíduos e o aumento da eficiência produtiva Avaliar a eficácia de sistemas de IA na inspeção de qualidade Identificar impactos econômicos e ambientais da IA nos processos produtivos Propor melhorias contínuas para alinhar a produção à sustentabilidade Fundamentação Teórica Indústria 40 e Manufatura Inteligente Uso de automação avançada IoT e IA para criar fábricas inteligentes Inteligência Artificial na Indústria Algoritmos de Machine Learning e Deep Learning ajudam na análise de dados e tomada de decisões Otimização de Processos Industriais IA aplicada ao Lean Manufacturing e Seis Sigma pode reduzir desperdícios e aumentar a produtividade Sustentabilidade e Eficiência Energética IA ajuda na economia de recursos e minimização de resíduos Qualidade e Inspeção Automatizada Uso de visão computacional para identificar defeitos de forma mais precisa e rápida Metodologia Coleta de Dados Análise dos processos de montagem e inspeção Instalação de sensores IoT para monitoramento em tempo real Desenvolvimento do Modelo de IA Treinamento com Machine Learning Implementação de redes neurais e visão computacional Implementação e Testes Integração do sistema de IA na linha de produção Monitoramento de ajustes automáticos Análise de Resultados Avaliação da eficiência redução de falhas e impactos ambientais Evolução da Eficiência Produtiva Antes da IA Depois da IA Eficiência Produtiva Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Mês Resultados Esperados e Discussão Otimização da Produção Redução dos tempos de ciclo Redução de Resíduos Melhor aproveitamento de materiais Melhoria na Qualidade Detecção ágil e precisa de defeitos Sustentabilidade Menor consumo de energia e materiais Impacto Econômico Positivo Redução de custos e aumento da competitividade Conclusão A IA tem grande potencial para transformar a manufatura eletrônica A otimização promovida pela IA pode reduzir falhas desperdícios e custos operacionais A implementação da IA exige investimentos e qualificação de profissionais O estudo destaca a importância da IA para a Indústria 40 e a sustentabilidade