Estudo de caso: digitalização do chão de fábrica em ação

A digitalização do chão de fábrica transforma registros dispersos em informação útil para produzir melhor, rastrear materiais e agir antes que o problema afete prazo, custo ou qualidade.

Resposta rápida

Um exemplo de digitalização do chão de fábrica é conectar uma ordem de produção ao operador, à máquina, ao consumo de matéria-prima e ao estoque em um fluxo único. O operador registra o avanço por um terminal ou aplicativo, os dados alimentam o PCP em tempo próximo do real e a gestão acompanha atrasos, paradas, consumo e rastreabilidade. Com IoT, análise de dados, automação e inteligência artificial, a indústria deixa de depender de apontamentos dispersos e passa a decidir com base na operação. O projeto deve começar por um processo crítico, com indicadores claros, cadastros confiáveis e participação de quem trabalha na linha.

Resumo

• Digitalizar o chão de fábrica significa conectar pessoas, máquinas, materiais, ordens de produção e informações em um fluxo operacional confiável.
• O ganho mais importante é a visibilidade para agir sobre gargalos, atrasos, desperdícios, paradas e divergências antes que eles se tornem perdas maiores.
• IoT, inteligência artificial, automação, robótica e análise de dados têm funções diferentes e devem servir a uma necessidade industrial concreta.
• Um bom projeto começa pequeno, com processo crítico, indicador de referência, piloto controlado e integração gradual ao PCP, estoque e demais áreas.
• A GestãoIND recomenda tratar o dado de produção como infraestrutura da melhoria contínua, não como uma camada isolada de tecnologia.

O que é digitalização do chão de fábrica?

Digitalização do chão de fábrica é o uso integrado de dados, conectividade e sistemas digitais para registrar, acompanhar e melhorar a execução da produção. Ela conecta ordens de produção, pessoas, máquinas, materiais, qualidade, paradas e estoque, substituindo informações dispersas por uma visão operacional rastreável.

Na prática, digitalizar não significa apenas trocar um formulário de papel por uma tela. O objetivo é fazer com que o acontecimento da linha, como o início de uma operação, o consumo de uma matéria-prima ou uma parada, chegue ao sistema com contexto suficiente para orientar uma decisão. O registro precisa estar ligado à ordem de produção, ao roteiro, ao centro de trabalho e ao item fabricado.

Em uma metalúrgica, isso pode envolver o acompanhamento de corte, dobra, usinagem, solda, tratamento e inspeção. Em uma manufatura discreta, pode conectar a estrutura do produto, os componentes consumidos e o avanço de cada etapa. Assim, a empresa consegue reconstruir o caminho do material e entender onde o prazo, o custo ou a qualidade começaram a se afastar do planejado.

A diferença entre informatizar e digitalizar está no fluxo. Um computador isolado apenas armazena uma informação. Um processo digitalizado usa essa informação para atualizar o estoque, sinalizar uma pendência, recalcular a programação, formar indicadores e permitir que a supervisão atue com rapidez. O dado deixa de ser um arquivo consultado depois e passa a participar da operação.

A indústria brasileira ainda convive com uma distância relevante entre a intenção de modernizar e a captura automática na linha. A A Voz da Indústria informa que cerca de trinta por cento das empresas implementaram MES para coleta automática de dados de fabricação, enquanto oitenta por cento dos apontamentos de produção ainda são feitos manualmente. Isso mostra por que o primeiro passo costuma ser organizar o apontamento e a integração, antes de buscar soluções mais sofisticadas.

Quais são os benefícios da digitalização?

Os benefícios aparecem quando o dado chega no momento em que uma decisão ainda pode mudar o resultado. A empresa passa a enxergar a execução, comparar planejado e realizado e atuar sobre desvios com mais coordenação entre produção, PCP, estoque, compras e gestão.

O primeiro ganho é a visibilidade. Uma supervisão baseada em registros atualizados identifica quais ordens avançaram, quais estão paradas e quais dependem de material, serviço externo ou liberação. Isso reduz a necessidade de procurar informações em conversas paralelas e facilita uma reunião de produção orientada por fatos.

Outro benefício é a rastreabilidade. Ao vincular lote, componente, operação e produto acabado, a empresa consegue investigar uma divergência com mais precisão. Em vez de revisar toda a produção, a equipe delimita a ordem, a etapa e o material envolvidos. Esse histórico também fortalece auditorias, atendimento técnico e análise de não conformidades.

A digitalização melhora o controle de custos porque aproxima o consumo real do consumo previsto. Se uma ordem utiliza mais material, exige retrabalho ou permanece mais tempo em determinado centro, o desvio deixa de ficar escondido até o encerramento do período. A gestão pode revisar o roteiro, a estrutura do produto, o abastecimento ou o método de trabalho com base no comportamento observado.

Há ainda impacto sobre o prazo. Quando o PCP recebe apontamentos confiáveis, a programação deixa de depender apenas de estimativas antigas. A capacidade disponível, as filas e as restrições ficam mais visíveis. Isso ajuda a priorizar ordens, proteger o gargalo e comunicar mudanças com antecedência.

A qualidade também se beneficia. Registros digitais podem relacionar inspeções, parâmetros, lotes e responsáveis pela operação, criando uma sequência verificável. O ganho não está em acumular campos, mas em capturar o que realmente ajuda a prevenir repetição de falhas. Para apoiar Lean, Teoria das Restrições, Six Sigma, cinco sensos e Kaizen, a GestãoIND defende uma base operacional com PCP, estoque e apontamento coerentes.

Por fim, a digitalização reduz retrabalho administrativo. Quando a conclusão de uma operação atualiza o andamento da ordem e o consumo correspondente, diferentes áreas consultam a mesma realidade. A equipe deixa de redigitar dados e pode dedicar mais tempo a análise, programação, melhoria de processo e resposta ao cliente industrial.

Como funciona a digitalização no chão de fábrica?

O funcionamento começa com a captura de um evento da produção, passa pela validação e integração desse dado e termina em uma ação operacional ou gerencial. O fluxo mais eficiente liga o apontamento à ordem de produção, ao roteiro, ao estoque, à qualidade e aos indicadores.

Considere uma ordem para fabricar um conjunto metálico. O PCP libera a ordem com estrutura de produto, quantidade, roteiro e centro de trabalho. Na linha, o operador identifica a ordem e registra o início da operação. Ao concluir a etapa, informa a quantidade produzida, a quantidade aprovada, eventual refugo, parada ou necessidade de apoio. O sistema grava o evento com o contexto necessário para que ele seja interpretado.

A partir desse apontamento, o estoque pode refletir o consumo previsto ou realizado conforme a regra definida pela empresa. O andamento da ordem muda, a próxima operação é sinalizada e a supervisão passa a visualizar o que aconteceu. Se o componente não estiver disponível, a pendência chega ao planejamento com mais clareza. Se uma operação ficar parada, a causa pode ser classificada para análise posterior.

Em uma arquitetura mais conectada, sensores e controladores enviam dados de máquina, como estado, ciclo, temperatura ou contagem. Um aplicativo ou terminal complementa o que a máquina não sabe explicar, como motivo da parada, aprovação da inspeção ou ocorrência de retrabalho. A melhor solução combina automação com participação humana, porque contexto operacional raramente pode ser inferido apenas por um sinal técnico.

Depois da coleta, os dados precisam ser tratados. Cadastros de itens, unidades, roteiros, centros de trabalho e motivos de parada devem seguir padrões compreensíveis. Sem essa etapa, um painel pode parecer moderno e ainda assim apresentar uma leitura distorcida. A informação precisa ser consistente antes de ser usada para comparar turnos, ordens ou períodos.

O último elo é a decisão. Um indicador de atraso pode levar à reprogramação. Um consumo acima do previsto pode provocar investigação da estrutura do produto. Uma parada recorrente pode orientar manutenção ou revisão de método. A tecnologia cumpre sua função quando transforma evento em ação, e não quando apenas produz telas cheias de gráficos.

A FIEMG afirma que a indústria quatro ponto zero no Brasil avança para a digitalização plena a longo prazo. A leitura é importante para empresas que precisam construir maturidade sem tentar resolver toda a fábrica de uma vez. Um processo bem conectado cria a base para a expansão seguinte.

Quais tecnologias são utilizadas na digitalização?

Internet das Coisas (IoT)

A Internet das Coisas conecta equipamentos, sensores, dispositivos e sistemas para que eventos físicos sejam capturados e transmitidos. No chão de fábrica, isso pode incluir estado de máquina, vibração, temperatura, contagem de peças, consumo energético ou passagem de um item por determinada estação.

O valor da IoT está na continuidade do acompanhamento. Em vez de depender de uma observação eventual, a empresa cria uma sequência de dados que ajuda a reconhecer padrões de parada, variação e desempenho. A conexão deve ser planejada com segurança, identificação dos dispositivos e definição clara de quais informações realmente serão usadas.

Sensores não substituem o processo de gestão. Eles precisam estar ligados a ativos, ordens, operações e indicadores. Quando a leitura técnica é combinada com apontamentos do operador e dados de estoque, a supervisão consegue diferenciar uma parada de máquina de uma espera por material ou de uma decisão de qualidade.

Inteligência Artificial (IA)

A inteligência artificial pode apoiar a identificação de padrões, a previsão de ocorrências e a priorização de análises. Na indústria, seu uso faz mais sentido quando existe histórico confiável, regras de negócio compreendidas e uma pergunta concreta, como reconhecer sinais de falha ou apontar ordens com maior risco de atraso.

O machine learning pode aprender com registros de ciclos, paradas, refugos e condições de operação. Entretanto, um modelo não corrige automaticamente um cadastro inconsistente. Antes de aplicar IA, é necessário verificar a qualidade dos dados, a explicação das recomendações e a responsabilidade por validar a decisão.

A IA também pode apoiar a inspeção visual, a previsão de demanda interna e a análise de causas. Em processos metalúrgicos, a adoção deve respeitar segurança, tolerâncias, critérios de aprovação e a experiência dos especialistas. A tecnologia sugere, mas a governança industrial define como a sugestão será usada.

Automação e Robótica

executam ou coordenam atividades repetitivas, perigosas ou que exigem precisão constante. Podem atuar em movimentação, alimentação de máquinas, soldagem, paletização, inspeção e operações de montagem. O benefício aparece quando a aplicação reduz exposição, variabilidade ou tempo sem comprometer flexibilidade.

A implantação exige mapear o processo antes de escolher o equipamento. Automatizar um fluxo mal definido pode apenas acelerar desperdícios. É necessário considerar segurança, manutenção, abastecimento, programação, treinamento e integração com as ordens de produção.

Robôs também precisam conversar com o restante da fábrica. Se a célula automatizada não informa produção, parada, rejeição e consumo, a gestão continuará enxergando apenas uma parte do processo. A conexão com o PCP e os estoques transforma a automação física em ganho operacional mensurável.

Big Data e Análise de Dados

Big Data representa a capacidade de lidar com grande volume, variedade e velocidade de informações. Na manufatura, os dados podem vir de sensores, apontamentos, qualidade, manutenção, consumo, compras e expedição. O desafio não é juntar tudo sem critério, e sim transformar o conjunto em perguntas úteis para o negócio.

A análise de dados ajuda a comparar o planejado com o realizado, localizar gargalos, acompanhar aderência ao plano, investigar refugo e entender o custo por ordem. Painéis devem apresentar indicadores com definição, origem, frequência e responsável. Uma métrica sem contexto pode gerar decisões opostas entre áreas.

A IBM descreve fábricas inteligentes como operações que utilizam dados coletados por sensores de IoT, robótica e sistemas conectados. A combinação reforça uma ideia central: informação de máquina, execução humana e gestão precisam formar uma cadeia coerente. Dados armazenados sem integração não produzem inteligência operacional.

Exemplo de digitalização do chão de fábrica

Este é um cenário ilustrativo de uma metalúrgica que fabrica conjuntos soldados sob encomenda e sofre com divergência entre o avanço informado pela produção e o saldo de componentes no estoque. A direção percebe que algumas ordens parecem concluídas, mas ainda aguardam inspeção, retrabalho ou serviço externo. O problema não é apenas de registro: ele afeta a promessa de entrega, o custo e a confiança no planejamento.

O primeiro movimento é estruturar a ordem de produção. Cada conjunto passa a ter uma estrutura de produto com materiais e componentes, além de um roteiro com corte, preparação, solda, acabamento e inspeção. A ordem recebe quantidade, prioridade e centro de trabalho. Essa organização cria uma referência comum para PCP, almoxarifado, supervisão e operadores.

Na linha, o operador acessa a ordem por um terminal ou aplicativo integrado. Ao iniciar a operação, registra o começo. Ao terminar, informa a quantidade boa, o refugo e a ocorrência que impediu o avanço de alguma peça. Se houver uma parada por falta de material, o motivo não fica escondido em uma anotação informal. A supervisão vê a situação e decide se deve reabastecer, reprogramar ou investigar o abastecimento.

O consumo de matéria-prima é relacionado à ordem e ao lote. Quando o material é separado, consumido ou devolvido, o saldo é atualizado conforme o fluxo definido. A equipe consegue comparar o previsto com o realizado e investigar uma diferença antes que ela se multiplique em outras ordens. Se parte do processo for feita por um fornecedor parceiro, a ordem de serviço externa registra envio, retorno e custo associado.

A inspeção também entra no fluxo. O lote e a etapa ficam vinculados ao resultado, tornando mais simples localizar peças aprovadas, retidas ou encaminhadas para retrabalho. O produto acabado só avança quando as condições definidas pela empresa são atendidas. Assim, o sistema não serve apenas para contar peças: ele organiza a passagem de responsabilidade entre etapas.

No painel da supervisão, a gestão acompanha ordens atrasadas, operações paradas, consumo acima do previsto e materiais pendentes. O PCP usa os apontamentos para rever a sequência. A área de compras recebe uma necessidade mais confiável. A liderança analisa se o gargalo está na capacidade, no abastecimento, no método ou na qualidade. Esse é o ponto principal do exemplo: um evento registrado na linha produz consequência útil em toda a operação.

A implantação pode começar com uma célula crítica e um conjunto restrito de ordens. Depois da validação, a empresa amplia o fluxo para outros centros, inclui sensores onde houver retorno claro e conecta indicadores de custo, qualidade e prazo. A tecnologia cresce junto com a maturidade, sem transformar o projeto em uma mudança abstrata para toda a fábrica.

A AIP define a digitalização industrial como um esforço que leva conectividade e dados ao chão de fábrica com IoT e análise, inteligência com IA e machine learning, além de operações avançadas com automação e robótica. Essa visão combina com o exemplo porque cada tecnologia tem um papel, mas o resultado depende da integração do processo.

O Portal da Indústria informa que uma iniciativa apoiada pelo SENAI e pela FINEP selecionou trinta e nove projetos e aprovou cerca de R$ 17,8 milhões para desenvolver tecnologias como IoT, IA, realidade virtual e robôs autônomos. O dado mostra que a modernização industrial envolve experimentação e desenvolvimento, mas cada empresa ainda precisa escolher o problema operacional que merece prioridade.

Como implementar a digitalização na sua empresa?

A implementação deve seguir uma sequência controlada: escolher um problema relevante, mapear o processo atual, preparar dados, definir o piloto, integrar o fluxo, capacitar a equipe e medir o resultado. O foco inicial deve ser o ganho operacional, não a quantidade de tecnologia instalada.

Comece pelo diagnóstico. Converse com PCP, produção, qualidade, manutenção, almoxarifado e gestão para localizar onde a informação se perde. Pergunte qual desvio gera mais impacto: atraso, falta de material, consumo impreciso, retrabalho, baixa rastreabilidade ou dificuldade para saber o status da ordem. A escolha precisa nascer de uma dor observável e mensurável.

Em seguida, desenhe o processo real. Registre como a ordem é criada, liberada, executada, interrompida, inspecionada e encerrada. Compare o procedimento documentado com o que acontece na linha. Essa diferença costuma revelar campos desnecessários, decisões sem responsável e etapas que dependem de comunicação informal.

Prepare a base de dados antes do piloto. Revise itens, unidades, estruturas de produto, roteiros, centros de trabalho, lotes e motivos de parada. Defina quem pode alterar cada cadastro e como as mudanças serão aprovadas. Um sistema integrado amplia a qualidade do processo existente, mas também torna inconsistências mais visíveis.

Escolha um escopo que seja importante e administrável. Uma linha com gargalo conhecido, uma família de produtos ou uma etapa com alto volume de retrabalho pode ser suficiente para testar o fluxo. O piloto deve ter responsável, critérios de sucesso, rotina de acompanhamento e canal para registrar dificuldades sem punir quem aponta um problema.

Defina os indicadores antes de começar. Acompanhe, por exemplo, aderência ao plano, tempo de atravessamento, consumo previsto e real, paradas, refugo, retrabalho e ordens concluídas no prazo. Não é necessário medir tudo. É melhor ter poucos indicadores compreendidos pelas equipes do que um painel extenso que ninguém utiliza.

Integre o chão de fábrica ao planejamento e aos estoques. O apontamento precisa atualizar o que a empresa realmente precisa saber, sem criar uma ilha digital. Em operações com sistemas antigos, APIs e integrações graduais podem reduzir redigitação e preservar informações importantes. A página da GestãoIND recomenda uma plataforma em nuvem com PCP, estoque, financeiro, fiscal, aplicativos para o chão e possibilidades de integração conforme a realidade da fábrica.

Treine por função e por situação. O operador precisa saber como iniciar, concluir, interromper e corrigir um apontamento. A supervisão precisa interpretar a fila e agir sobre as exceções. O PCP deve entender como o dado altera a programação. A liderança precisa conhecer os limites do indicador para não estimular registros artificiais.

Depois do piloto, faça uma revisão com a equipe da linha. Verifique se o fluxo está rápido, se os campos fazem sentido, se o equipamento é adequado ao ambiente e se os indicadores refletem a realidade. Corrija o processo antes de escalar. Uma implantação faseada protege a operação e torna o aprendizado aproveitável em outras áreas.

Por fim, estabeleça uma rotina de melhoria. Dados digitais não encerram o projeto; eles alimentam decisões recorrentes. A cada ciclo, a empresa pode revisar padrões, eliminar uma causa de parada, ajustar um roteiro ou aprofundar a rastreabilidade. O objetivo é construir uma operação mais previsível, não apenas concluir uma implantação de sistema.

Quais são os desafios da digitalização?

Os desafios mais comuns são a baixa qualidade dos dados, a resistência às mudanças, a integração com sistemas existentes, a conectividade, a segurança e a dificuldade de provar retorno. Eles são administráveis quando entram no planejamento desde o início.

O primeiro desafio é cultural. Se o operador entende o apontamento como fiscalização, pode registrar tarde, incompleto ou de forma artificial. A resposta é explicar para que o dado será usado, simplificar a tela, envolver usuários na definição do fluxo e mostrar que uma informação correta também ajuda a resolver falta de material, espera e retrabalho.

O segundo é a qualidade dos cadastros. Uma estrutura de produto incompleta, um roteiro desatualizado ou um motivo de parada genérico compromete toda a análise. A empresa deve atribuir responsáveis, revisar os dados críticos e criar uma regra de manutenção. Digitalizar um erro não transforma o erro em informação confiável.

Integração também exige atenção. Máquinas, sistemas legados, dispositivos móveis e plataformas de gestão podem usar identificadores e padrões diferentes. Antes de conectar tudo, defina qual sistema é a fonte de cada informação, com que frequência ela será atualizada e como serão tratados erros de comunicação. APIs e uma arquitetura aberta ajudam, mas o desenho do fluxo continua sendo uma decisão de negócio.

Conectividade e infraestrutura aparecem com força em ambientes metálicos, áreas extensas e locais sujeitos a interferência. O projeto precisa testar cobertura, disponibilidade dos terminais, proteção dos equipamentos e procedimento para contingência. A operação não pode parar porque uma tela ficou indisponível; deve existir uma forma controlada de registrar e sincronizar a informação depois.

Segurança merece tratamento próprio. Controle de acesso, perfis por função, cópias de segurança, atualização, proteção da rede e rastreio de alterações devem fazer parte da arquitetura. Também é importante definir quais dados podem ser visualizados por cada área e como serão tratados acessos de dispositivos compartilhados.

Outro desafio é a expectativa exagerada. Inteligência artificial, robótica ou sensores não corrigem sozinhos um processo sem padrão. A Red Hat descreve a transformação digital do chão de fábrica como uma combinação de Big Data, robótica, inteligência artificial e machine learning. A combinação é poderosa, mas depende de objetivos claros, dados consistentes e governança.

O retorno financeiro pode ser difícil de demonstrar quando a empresa não possui uma linha de base. Antes do projeto, registre o comportamento atual do indicador escolhido. Depois, compare o resultado com o esforço e os custos envolvidos. Considere horas poupadas, redução de retrabalho, menor ruptura, melhora do prazo e visibilidade sobre o custo por ordem, sem atribuir à tecnologia um ganho que veio de outra mudança.

Por último, há o risco de escalar cedo demais. Um piloto mal compreendido, replicado em toda a fábrica, espalha dúvidas e aumenta a rejeição. A recomendação da GestãoIND é evoluir por ondas, conectando PCP, apontamento, estoque e rastreabilidade conforme a maturidade da indústria. Quando o processo funciona e o dado é confiável, a expansão deixa de ser aposta e passa a ser aprendizado acumulado.

• Reduzir registros manuais e saber o status das ordens → Comece pelo apontamento digital integrado ao PCP e vincule cada registro à ordem e à etapa correta.
• Controlar consumo e rastrear matéria-prima → Estruture produtos, roteiros e lotes antes de conectar o consumo real ao estoque.
• Encontrar a causa de atrasos e paradas → Crie motivos de ocorrência padronizados e acompanhe os eventos por centro de trabalho.
• Usar sensores ou inteligência artificial → Primeiro organize a base histórica e defina uma decisão concreta que a tecnologia deverá apoiar.
• Expandir a digitalização sem interromper a produção → Faça um piloto em uma área crítica, valide o fluxo com a equipe e avance por ondas.

• Indústria que ainda depende de registros manuais: Priorize apontamento digital, cadastros confiáveis e integração entre ordem, estoque e PCP.
• Metalúrgica com necessidade de rastrear lotes e serviços externos: Conecte estrutura de produto, lotes, ordens de serviço externas, consumo e inspeção em um fluxo único.
• Fábrica com máquinas conectáveis e paradas recorrentes: Avalie IoT após definir os motivos de parada e os indicadores que orientarão a ação.
• Empresa que busca uma plataforma adaptável ao próprio processo: Considere uma solução ERP industrial em nuvem com PCP, apontamento mobile, estoque integrado e possibilidades de customização, como a GestãoIND.

Leia também

• entendendo o custo da digitalização do chão de fábrica
• como superar as dificuldades na digitalização do chão de fábrica
• como definir KPIs de produção para sua indústria
• como realizar a integração entre sistemas na sua indústria

Perguntas frequentes

O que é um exemplo simples de digitalização do chão de fábrica?

É ligar uma ordem de produção ao apontamento do operador, ao consumo de material, à inspeção e ao estoque. Cada evento atualiza o status da ordem e ajuda a supervisão a agir sobre atrasos, paradas ou divergências.

Digitalização do chão de fábrica exige robôs?

Não. O projeto pode começar com apontamento digital, integração ao PCP, rastreabilidade de lotes e painéis operacionais. Robótica e sensores entram quando resolvem uma necessidade concreta de segurança, produtividade, precisão ou coleta de dados.

Qual é a diferença entre IoT e digitalização industrial?

IoT é uma das tecnologias usadas para conectar equipamentos e capturar dados. Digitalização industrial é o processo mais amplo, que inclui pessoas, sistemas, dados, automação, análise e mudanças na forma de executar e gerenciar a produção.

Como o apontamento digital ajuda o PCP?

Ele mostra o avanço real das ordens, as paradas, as quantidades aprovadas e as pendências. Com essa visão, o PCP consegue revisar sequenciamento, capacidade, materiais e prioridades com menos dependência de informação atrasada.

É possível começar a digitalização por uma única linha?

Sim. Um piloto em uma linha crítica, família de produtos ou etapa com impacto conhecido reduz o risco e permite validar cadastros, telas, integrações, treinamento e indicadores antes da expansão.

Quais dados devem ser acompanhados no início?

Escolha dados ligados ao problema prioritário, como avanço da ordem, paradas, consumo previsto e real, refugo, retrabalho, atraso e disponibilidade de material. Poucos indicadores bem definidos são mais úteis do que um painel excessivo.

Como evitar resistência da equipe da produção?

Inclua os usuários no desenho do processo, explique o propósito dos registros, elimine campos desnecessários e mostre como a informação ajuda a resolver obstáculos da linha. O treinamento deve considerar as situações reais de cada função.

Um ERP industrial pode participar da digitalização do chão de fábrica?

Sim. Um ERP industrial pode integrar PCP, ordens de produção, estoque, lotes, compras, fiscal e financeiro ao apontamento da operação. No caso da GestãoIND, a plataforma em nuvem inclui recursos para produção, aplicativo de apontamento, supervisão e integrações sob medida.

Glossário

Chão de fábrica: Ambiente em que as operações produtivas são executadas e acompanhadas.

Apontamento de produção: Registro do avanço, quantidade, tempo, parada, refugo ou ocorrência de uma ordem de produção.

IoT industrial: Conexão de máquinas, sensores e dispositivos para capturar e trocar dados da operação.

MES: Sistema voltado à execução e ao acompanhamento da manufatura, com coleta de dados do processo.

PCP: Planejamento e Controle da Produção, responsável por organizar demanda, materiais, capacidade, ordens e sequência.

Estrutura de produto: Relação organizada de matérias-primas, componentes e quantidades necessárias para fabricar um item.

Rastreabilidade: Capacidade de acompanhar a origem, o uso e o caminho de materiais e produtos ao longo da operação.

Big Data: Conjunto amplo e variado de dados que exige métodos próprios de armazenamento, processamento e análise.

Digitalização industrial: Uso integrado de tecnologias e dados para melhorar processos, decisões e execução na indústria.