Tecnologia da Informação

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As 4 Ondas de Aplicações da Inteligência Artificial

“Na era da IA, a China é a Arábia Saudita em dados.” – Kai-Fu Lee.

Recentemente escrevi uma Introdução à computação cognitiva, hoje o tema é um pouco mais leve, mas ainda assim essencial ao mundo da tecnologia e dos negócios digitais da nova economia.

Há pouco tempo, Li parcialmente o mais novo livro de Kai-Fu Lee, AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order.

Kai-Fu Lee é um dos investidores de IA mais plugados do planeta, liderando a gestão de mais de $2 bilhões de AUM entre seis fundos e mais de 300 empresas de portfólio nos EUA e na China.

Com base em seu trabalho pioneiro em IA, liderança executiva na Microsoft, Apple e Google (onde atuou como presidente fundador do Google China) e sua fundação do fundo de capital de risco Sinovation Ventures, Lee compartilha insights inestimáveis ​​sobre:

  • Os quatro fatores que impulsionam os ecossistemas de IA de hoje;
  • Avanços extraordinários da China na implementação de IA;
  • Para onde se dirigem os sistemas autônomos;
  • Como precisamos nos adaptar.

Com uma base em Pequim e no Vale do Silício, Lee analisa o equilíbrio de poder entre os gigantes da tecnologia chineses e norte-americanos – cada um turbinando novas aplicações de aprendizagem profunda e conquistando mercados globais no processo.

Neste artigo, apresento as “Quatro Ondas da IA” de Lee, uma excelente estrutura para discutir onde a IA está hoje e para onde está indo. Também apresento algumas das empresas de tecnologia chinesas mais importantes liderando a IA, vale a pena conhecer agora. Sabemos que muitas empresas não adotaram ainda a IA em seus negócios, ou mal adotaram a primeira e a segunda onda, que dirá a terceira e quarta onda de aplicações.

Com o aquecimento da competição sino-americana, quem será o dono do futuro da tecnologia? E como os estrategistas de negócios e de tecnologia podem se preparar para um dos elementos chave da Transformação Digital, Indústria 4.0, Sociedade 5.0, etc.

A primeira onda: IA da Internet

Neste primeiro estágio de implantação de IA, estamos lidando principalmente com mecanismos de recomendação – sistemas algorítmicos que aprendem com uma grande quantidade de dados do usuário para selecionar conteúdo online personalizado para cada um de nós.

Pense nas recomendações de produtos precisas da Amazon, ou naquele vídeo do YouTube “Up Next” que você só precisa assistir antes de voltar ao trabalho, ou em anúncios do Facebook que parecem saber o que você vai comprar antes de fazer.

Impulsionada pelos dados que fluem por meio de nossas redes, a IA da Internet aproveita o fato de que os usuários rotulam os dados automaticamente enquanto navegamos. Clicar ou não clicar; permanecer em uma página da Web por mais tempo do que em outra; pairando sobre um vídeo do Facebook para ver o que acontece no final.

Essas cascatas de dados rotulados criam uma imagem detalhada de nossas personalidades, hábitos, demandas e desejos: a receita perfeita para um conteúdo mais personalizado para nos manter em uma determinada plataforma.

Atualmente, Lee estima que as empresas chinesas e americanas estão frente a frente quando se trata de implantação de IA da Internet. Mas, dada a vantagem dos dados da China, ele prevê que os gigantes chineses da tecnologia terão uma ligeira vantagem (60-40) sobre seus homólogos americanos nos próximos cinco anos.

Embora você com certeza já tenha ouvido falar de Alibaba e Baidu, provavelmente nunca topou com Toutiao.

Começando como um ‘imitador’ do popular Buzzfeed da América, Toutiao atingiu uma avaliação de US$ 20 bilhões em 2017, superando a avaliação do Buzzfeed em mais de um fator de 10. Mas com quase 80 milhões de usuários ativos diários, Toutiao não se limita a criando conteúdo viral.

Equipados com processamento de linguagem natural e visão computacional, os motores de IA da Toutiao pesquisam uma vasta rede de diferentes sites e colaboradores, reescrevendo manchetes para otimizar o envolvimento do usuário e processando o comportamento online de cada usuário – cliques, comentários, tempo de envolvimento – para selecionar feeds de notícias individualizados para milhões de consumidores.

E à medida que os usuários ficam mais engajados com o conteúdo da Toutiao, os algoritmos da empresa ficam cada vez melhores para recomendar conteúdo, otimizar manchetes e fornecer um feed verdadeiramente personalizado.

É esse tipo de ciclo de feedback positivo que alimenta os gigantes da IA ​​de hoje que navegam na onda da IA ​​da Internet.

A segunda onda: IA de Negócios

Enquanto a IA da Internet tira vantagem do fato de que os internautas estão constantemente rotulando dados por meio de cliques e outras métricas de engajamento, a IA de Negócios pula nos dados que as empresas tradicionais já rotulavam no passado.

Pense: bancos emitindo empréstimos e registrando taxas de reembolso; hospitais arquivando diagnósticos, dados de imagem e resultados de saúde subsequentes; ou tribunais observando o histórico de condenação, reincidência e fuga.

Enquanto nós, humanos, fazemos previsões com base nas causas básicas óbvias (características fortes), os algoritmos de IA podem processar milhares de variáveis ​​fracamente correlacionadas (características fracas) que podem ter muito mais a ver com um determinado resultado do que os suspeitos usuais.

Ao rastrear correlações ocultas que escapam à nossa lógica linear de causa e efeito, a IA dos Negócios aproveita os dados rotulados para treinar algoritmos que superam até mesmo o mais veterano dos especialistas.

Aplique esses mecanismos de IA treinados por dados para bancos, seguros e sentenças judiciais e você terá taxas de inadimplência minimizadas, prêmios otimizados e taxas de reincidência em queda livre.

Embora Lee confiantemente coloque a América na liderança (90-10) para IA dos Negócios, o atraso substancial da China em dados estruturados do setor pode realmente funcionar a seu favor daqui para frente.

Nos setores em que as startups chinesas podem ultrapassar os sistemas legados, a China tem uma grande vantagem.

Veja o aplicativo chinês Smart Finance, por exemplo.

Enquanto os americanos adotaram os cartões de crédito e débito na década de 1970, a China ainda estava no meio de sua Revolução Cultural, perdendo em grande parte o ônibus com essa tecnologia de ponta.

Avançando para 2017, os gastos com pagamentos móveis da China superaram os dos americanos em uma proporção de 50 para 1. Sem a competição de cartões de crédito profundamente enraizados, os pagamentos móveis foram um upgrade óbvio para a economia de dinheiro da China, abraçada por 70 por cento dos 753 milhões de usuários de smartphones da China até o final de 2017.

Mas, ao ultrapassar os cartões de crédito e adotar os pagamentos móveis, a China abandonou a noção de crédito.

E é aqui que entra o Smart Finance.

Um aplicativo alimentado por IA para microfinanças, o Smart Finance depende quase exclusivamente de seus algoritmos para fazer milhões de microcréditos. Para cada potencial mutuário, o aplicativo simplesmente solicita acesso a uma parte dos dados do telefone do usuário.

Com base em variáveis ​​tão sutis como a velocidade de digitação e a porcentagem da bateria, o Smart Finance pode prever com precisão surpreendente sua probabilidade de pagar um empréstimo de $ 300.

Essas implantações de AI dos Negócios e IA da Internet já estão revolucionando nossos setores e estilos de vida individuais. Mas ainda no horizonte estão duas ondas ainda mais monumentais – IA de Percepção e IA Autônoma.

A terceira onda: IA da Percepção

Nesta onda, a IA é atualizada com olhos, ouvidos e uma miríade de outros sentidos, fundindo o mundo digital com nossos ambientes físicos.

À medida que sensores e dispositivos inteligentes proliferam em nossas casas e cidades, estamos prestes a entrar em uma economia de trilhões de sensores.

Empresas como a chinesa Xiaomi estão lançando milhões de dispositivos conectados à IoT, e equipes de pesquisadores já começaram a criar protótipos de poeira inteligente – células solares e partículas com sensores que podem armazenar e comunicar uma grande quantidade de dados em qualquer lugar, a qualquer hora.

Como Kai-Fu explica, a IA de Percepção “trará a conveniência e a abundância do mundo online para nossa realidade offline”. Dispositivos de hardware ativados por sensor transformarão tudo, de hospitais a carros e escolas, em ambientes Online-Mesclados-Offline (OMO).

Imagine entrar em um supermercado, escanear seu rosto para ver suas compras mais comuns e, em seguida, pegar um carrinho de compras de assistente virtual (AV). Tendo pré-carregado seus dados, o carrinho ajusta sua lista de compras de costume com entrada de voz, lembra você de comprar o vinho favorito de seu cônjuge para um aniversário que se aproxima e o orienta por uma rota de loja personalizada.

Embora ainda não tenhamos aproveitado todo o potencial da IA ​​de percepção, a China e os EUA já estão fazendo avanços incríveis. Dada a vantagem de hardware da China, Lee prevê que a China atualmente tem uma vantagem de 60-40 sobre seus concorrentes americanos de tecnologia.

Agora a cidade preferida para startups que constroem robôs, drones, tecnologia vestível e infraestrutura de IoT, Shenzhen se tornou uma potência para hardware inteligente. Com a turbocompressão de sensores e peças eletrônicas por meio de milhares de fábricas, os engenheiros qualificados de Shenzhen podem criar protótipos e iterar novos produtos em escala e velocidade sem precedentes.

Com o combustível adicionado do apoio do governo chinês e uma atitude relaxada da China em relação à privacidade de dados, a liderança da China pode até chegar a 80-20 nos próximos cinco anos.

Pulando nessa onda estão empresas como a Xiaomi, que visa transformar banheiros, cozinhas e salas de estar em ambientes OMO inteligentes. Tendo investido em 220 empresas e incubado 29 startups que produzem seus produtos, a Xiaomi ultrapassou 85 milhões de dispositivos domésticos inteligentes no final de 2017, tornando-se a maior rede mundial desses produtos conectados.

Um restaurante KFC na China até se associou à Alipay (plataforma de pagamentos móveis da Alibaba) para ser pioneira em um recurso “pague com sua cara”. Esqueça dinheiro, cartões e telefones celulares, e deixe OMO fazer o trabalho.

A quarta onda: IA Autônoma

Mas a onda mais monumental – e imprevisível – é a IA autônoma.

Integrando todas as ondas anteriores, a IA autônoma dá às máquinas a capacidade de sentir e responder ao mundo ao seu redor, permitindo que a IA se mova e atue de forma produtiva.

Embora as máquinas de hoje possam nos superar em tarefas repetitivas em ambientes estruturados e até mesmo não estruturados (pense no Atlas, humanoide da Boston Dynamics ou nos veículos autônomos que se aproximam), as máquinas com o poder de ver, ouvir, tocar e otimizar dados serão um jogo totalmente novo.

Pense: enxames de drones que podem pulverizar e colher seletivamente fazendas inteiras com visão computacional e notável destreza, drones resistentes ao calor que podem apagar incêndios florestais 100 vezes mais eficiente ou veículos autônomos de nível 5 que navegam por estradas inteligentes e sistemas de tráfego por conta própria.

Embora a IA autônoma envolva inicialmente robôs que criam valor econômico direto – automatizando tarefas em uma base de substituição um para um – essas máquinas inteligentes irão, no final das contas, renovar indústrias inteiras do zero.

Kai-Fu Lee atualmente coloca os Estados Unidos na liderança de 90-10 em IA Autônoma, especialmente quando se trata de veículos autônomos. Mas os esforços do governo chinês estão rapidamente aumentando a competição.

Já na província chinesa de Zhejiang, reguladores de rodovias e funcionários do governo têm planos para construir a primeira superestrada inteligente da China, equipada com sensores, painéis solares embutidos em estradas e comunicação sem fio entre carros, estradas e motoristas.

Com o objetivo de aumentar a eficiência do trânsito em até 30% e ao mesmo tempo minimizar as fatalidades, o projeto pode um dia permitir que veículos elétricos autônomos carreguem continuamente enquanto dirigem.

Um projeto semelhante alimentado pelo governo envolve o novo vizinho de Pequim, Xiong’an. Projetada para gerar mais de US$ 580 bilhões em gastos com infraestrutura nos próximos 20 anos, a Nova Área de Xiong’an pode um dia se tornar a primeira cidade do mundo construída em torno de veículos autônomos.

O Baidu já está trabalhando com o governo local de Xiong’an para construir esta IA Cidade com foco ambiental. As possibilidades incluem cimento com sensores, semáforos habilitados para visão computacional, cruzamentos com reconhecimento facial e estacionamentos transformados em parques.

Por último, Lee prevê que a China quase certamente liderará o ataque aos drones autônomos. Shenzhen já é o lar do principal fabricante de drones DJI.

Nomeada “a melhor empresa que já encontrei” por Chris Anderson, a DJI possui cerca de 50 por cento do mercado norte-americano de drones, superalimentado pelo extraordinário movimento fabricante de Shenzhen.

Considerações finais

Enquanto o equilíbrio competitivo sino-americano de longo prazo na IA de quarta onda ainda está para ser visto, uma coisa é certa: em questão de décadas, testemunharemos o surgimento de paisagens urbanas com IA e máquinas autônomas que podem interagir com o mundo real e ajudar a resolver os grandes desafios mais urgentes da atualidade.

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Sobre mim:

Nei Grando – diretor executivo da STRATEGIUS, teve duas empresas de tecnologia, é mestre em ciências pela FEA-USP com MBA pela FGV, organizador e autor do livro Empreendedorismo Inovador, é mentor de startups e atua como consultor, professor e palestrante sobre estratégia e novos modelos de negócio, inovação, organizações exponenciais, transformação digital e agilidade organizacional.

Detalhes: aqui, Contato: aqui.

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Livro:

  • LEE, Kai-Fu. AI Super-Powers: China, Silicon Valley, New World Order.
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Levantando dinheiro para a Startup

Recentemente escrevi sobre valuation com o artigo Quanto vale minha Startup? agora quero homenagear Steve G. Blank, a quem muito admiro, com este artigo sobre funding.

Buscar o “Ajuste do Produto ao Mercado” é a chave para uma Startup conseguir Investimento ‘anjo’ e de capital de risco (venture capital ou VC).

E, ajuste do produto ao mercado significa encontrar a correspondência entre as dores, os ganhos e os trabalhos a serem executados pelos clientes em potencial e os recursos do produto mínimo viável. Ou seja, o produto atende muito bem às necessidades dos clientes-alvo.

Busca-de-Investimentos

Nem toda Startup precisa de investimento externo para crescer. E, se for para buscar este capital externo, precisa existir uma destas duas razões:

  1. Ter uma ideia genial que é apenas parcialmente validada, mas que pode atingir $50 milhões em receita em 5 anos com 80% ou + de margens brutas e precisa de dinheiro para adequar o produto ao mercado, ou
  2. O produto está adequado a clientes reais do mercado, gerando receita real, mas a Startup precisa de dinheiro para crescer e expandir.

Panorama de investimento em Startups

Para Startups em fases iniciais que atendem as razões acima e que estão buscando investimento, temos o seguinte panorama:

  • Etapa 0: Investimento ‘anjo’ – levanta de $ 50K a $ 500K
  • Etapa 1: Rodada Pré-semente (super anjo ou Micro-VC) – levanta de $ 500K a $ 2.5M.
  • Etapa 2: Rodada Semente – levanta de $ 2,5 a $ 7,5 milhões.
  • Etapa 3: Série A – levanta de S $ 7,5 a US $ 25 milhões.
  • Etapa 4: Série B – levanta de $ 15 a $ 65M
  • Etapa 5: Série C, D, E, F.

Lembrando que na última década a definição de estágio de investimento mudou. O que foi uma rodada da Série A em 2005 agora é uma rodada Pré-semente ou Semente. E o que costumava ser uma rodada Semente há uma década agora é agora uma rodada de Pré-semente. Existem muitas razões para essa mudança, mas basicamente se resume porque atualmente há mais dinheiro disponível no mercado para investimento em startups, e muitos investidores com pressa de participar.

Pre-seed_Seed_SeriesA

Levantar investimento VC, não é um evento, mas sim uma jornada que deve ser planejada e medida.

Em uma rodada Pré-semente, concentra-se na criação do produto mínimo viável ​, testando suas ideias e buscando o ajuste do produto / mercado.

Na rodada Semente, há um produto inicial e, no final, a startup encontra o ajuste adequado do produto com o mercado, entende a escala do que está construindo e as alavancas que pode usar para acelerar o crescimento.

Para uma rodada da Série A, é necessário provar a existência de um modelo de vendas / receita repetível e escalável e o entendimento claro de todas as partes do modelo de negócios. [Otimizar a base de usuários, novas ofertas, …]

A Série B trata de provar um modelo de receita líquida lucrativo. [Escalar o negócio, adquirir novas empresas]

Os fundos da Série C aumentam a empresa para $ 100 milhões em lucro bruto. [Mercado Internacional]

Pitch

A propósito, se os argumento do empreendedor não impressionarem os investidores e não conseguirem comunicar uma grande visão e uma visão única sobre as vantagens de 10x com as quais os clientes e usuários se importarão profundamente, mesmo que com um processo inteligente e criterioso de busca de captação de recursos, o empreendedor falhará ao buscar dinheiro.

Equipe, Produto, Tração, Modelo de Negócio e Mercado

Em cada etapa de investimento, há cinco perguntas que potenciais investidores farão: Conte-me sobre a equipe, o produto, a tração, o modelo de negócios e o mercado.

  • Equipe é exatamente o que parece. Diga-me por que você é a pessoa certa para liderar esta empresa? Resposta ruim “Porque é minha ideia”. Melhor resposta: “Porque sou o cliente”. Conte-me sobre o grupo de pessoas com quem você se cercou – cofundadores e principais executivos. Cada estágio do investimento e do crescimento da empresa requer conhecimentos adicionais e novas habilidades, e o empreendedor deve demonstrar que os possui junto aos potenciais investidores.
  • Produto, às vezes chamado de “proposta de valor“, trata-se do produto ou serviço que está construindo e respectivos diferenciais competitivos que incluem a tecnologia usada. Uma das coisas difíceis para uma startup é descobrir quanto do “produto” precisa ser real e trabalhar em cada estágio de investimento.
  • Tração é uma palavra sofisticada para investidores: “Mostre-me que você está progredindo“. Às vezes, é chamado de progresso do “ajuste de produto ao mercado“. Nos primeiros dias de uma startup – Pré-semente e Semente – não se trata apenas de quanta receita ela obteve, mas de quanta paixão do cliente o produto está criando e quantos outros mais estão amando tal produto a cada semana / mês.
  • Modelo de Negócio. Os fundadores tendem a se fixar no produto. Agora que o ajuste do produto ao mercado faz parte do léxico, entendemos que o produto também precisa de clientes apaixonados. Mas ótimos produtos e clientes ansiosos são apenas parte do que faz um ótimo negócio. O restante que forma uma empresa é chamado de modelo de negócios. Esses elementos do modelo de negócios – receita (precificação, estratégia de precificação), canal de distribuição, como obter, manter e aumentar clientes, principais atividades, recursos e custos – são outras partes essenciais para a startup considerar.
  • Mercado é um eufemismo para “Quanto a empresa pode crescer?” Os investidores querem investir dinheiro em uma startup que possa valer bilhões ou dezenas de bilhões de dólares. Quais são as ideias únicas sobre tecnologia, economia, mudança de mercado etc., que evidenciam que pode crescer tanto? Como isso será feito?

A grande dica sobre tudo isso é que, em cada etapa do investiemnto, a ordem e a prioridade da equipe, produto, tração e mercado muda.

Rodada de investimento Pré-semente

No estágio de Pré-semente, uma startup está procurando o ajuste do produto ao mercado. Não há clientes nem produtos concluídos, apenas uma série de produtos minimamente viáveis sendo testados e avaliados.

Investimento: as startups geralmente arrecadam de $ 500 mil a $ 2.500.000 em Pré-semente. No nível mais baixo, isso pode vir de amigos, familiares ou investidores anjos. No nível mais alto, grupos de investidores ‘anjo’ Pré-semente e até mesmo alguns fundos chamados de “Super anjos” ou Micro-VC podem investir.

  • Equipe: como o fundador está arrecadando dinheiro de amigos, familiares ou anjos, os investidores nesta rodada apostam principalmente no(s) fundador(es) e equipe. O fundador ou os membros da equipe alcançaram algo importante no passado? Alguma vitória da Startup até o momento? Existem cofundadores que complementam as habilidades necessárias?
  • Tração: informe os investidores sobre a busca por ajuste de produto ao mercado e o que foi aprendido com clientes em potencial até o momento. Mostre-lhes a evolução do produto mínimo viável e estado atual. A Startup precisa começar a “instrumentar” o processo de aquisição de clientes com análises e métricas.
  • Produto: esta fase implica na construção de um ou mais produtos de baixa fidelidade (às vezes chamado de produto mínimo viável ou MVP.) Pode ser uma estrutura de arame, demonstração ou protótipo do PowerPoint. O objetivo do produto nesse estágio não é uma venda, mas testar hipóteses sobre o ajuste do produto ao mercado do cliente.
  • Mercado: diga-nos por que este será um mercado enorme. Melhor ainda, comece com uma visão única – o que as pessoas perderam, o que mudou, o que agora é possível?
  • Modelo de negócios: liste todas as partes do modelo de negócios. Quais são as suas suposições sobre cada parte? Quais são algumas das métricas críticas importantes? Número de clientes? Receita por cliente? Número de empregados? Receita, margem bruta? Despesas? Como se planeja testar isso.

Objetivo / Tempo: Ao final do estágio Pré-semente, a empresa deve ter evidências de que encontrou o ajuste do produto ao mercado. Deve-se pensar em um pipeline de ponta a ponta de como obter, manter e aumentar clientes. Esse estágio de Pré-semente geralmente leva de 6 a 12 meses.

Papelada para a rodada de investimento Pré-Semente: Os investidores inteligentes normalmente solicitam papelada mínima – uma nota conversível, ou um SAFE (Simple Agreement for Future Equity) que é um acordo simples de direito de participação futura, ou um KISS (Keep It Simple Securities).

Rodada Semente (Seed)

No final do estágio de pré-semente (em aproximadamente um ano), a startup tem evidências de que conseguiu a adequação do produto ao mercado. Agora é hora de arrecadar dinheiro para adquirir clientes pagantes.

Investimento: As startups geralmente arrecadam de $ 1,5 milhão a $ 7,5 milhões em uma rodada Semente. No nível mais baixo, isso pode vir de investidores anjos e fundos Pré-semente. No final, fundos especializados em rodadas Semente e fundos da série A podem investir.

  • Tração: para uma rodada Semente, os investidores se concentram na tração. É necessário comprovar que os clientes amam e não podem viver sem o produto. Isso significa que há evidências de que encontrou um produto adequado ao mercado e tem clientes fanáticos que são contas de referência. A Startup incorporou o acompanhamento de análises detalhadas e métricas ao produto e se observa um crescimento orgânico e viral; e pode fornecer usuários ativos diários / semanais / mensais, retenção de 30d / 90d / 120d. Retenção e baixo desgaste são bons sinais de validação do cliente. Cada mercado – web / SAAS / produtos físicos – e canal – vendas online / diretas – tem métricas diferentes e etapas diferentes de funil. Algo que gera receita recorrente anual de ~ $ 0-200K, por exemplo, com um planejamento claro para atingir $ 1,5 milhão a 2 milhões em 18 meses. O objetivo é iterar na construção de um mecanismo repetível de crescimento que faça a economia funcionar. Isso é diferente de focar apenas no número da receita bruta. Os marcos de receita, e receitas recorrentes anuais dependerão da empresa em questão. Por exemplo, nem toda a receita é recorrente e, mesmo em um modelo de assinatura para uma empresa de bens de consumo, a receita recorrente não será avaliada da mesma forma como se estivesse vendendo software empresarial e os custos operacionais são muito diferentes. Como exemplo, $ 1 de receita para uma empresa direta ao consumidor vale aproximadamente $ 1 em avaliação em escala (a Zappos foi vendida por US $ 1 bilhão quando tinha US $ 1 bilhão em vendas). Por outro lado, em uma empresa de SaaS, $ 1 em receita anual recorrente é igual a aproximadamente 10x em avaliação.
  • Produto: Nesta fase, há um produto de alta fidelidade, que os evangelistas (clientes apaixonados) podem usar e pagar. Uma quantidade suficiente do produto é demonstrável o suficiente para que se possa avaliar a sensibilidade dos preços, a profundidade do engajamento dos clientes etc.
  • Equipe: há uma equipe principal que pode criar o primeiro produto e obter vendas antecipadas? A cultura precisa ser hipóteses > experimento > dados > insight > validar / invalidar / modificar hipóteses.
  • Modelo de negócios: na Semente, frequentemente descobre-se que empresa tem mais partes móveis do modelo do que se pensava originalmente. Pode-se estar em um mercado multifacetado com outros segmentos / parceiros de clientes que são críticos para os negócios. É necessário testar todas as partes do modelo de negócios; modelos de receita / preços, recursos, atividades e parceiros.
  • Mercado: diga-nos por que os dados confirmam que esse será um mercado enorme? No início, os fundadores fazem a primeira venda e depois provam que os primeiros vendedores podem repetir essa venda.

Objetivo / tempo: Ao final do estágio Semente, a empresa deve ter evidências de que vendas repetíveis podem ser feitas pela equipe fundadora. Isso normalmente leva de 12 a 18 meses.

Papelada da rodada Semente: Embora os fundadores ainda desejem papelada mínima – uma nota conversível ou um SAFE ou um KISS – os investidores profissionais dessa rodada geralmente desejam uma rodada de capital com um conjunto mais formal de documentos para os investimentos. Haverá uma folha de termos, contrato de compra de ações, certificado de incorporação alterado e atualizado, contrato de direitos dos investidores, contrato de direito de preferência e co-venda e contrato de votação.

Rodada de investimento Série A

No final do estágio Semente – cerca de 2 anos e meio do início – a Startup possui um modelo de vendas repetível e escalável e um caso comprovável de que pode haver uma avaliação de vários bilhões de dólares.

Investimento: As startups normalmente arrecadam de $ 7,5 milhões a $ 25 milhões em uma rodada da Série A. Essa rodada de tamanho geralmente vem de um fundo de VC ou de um VC corporativo.

  • Mercado: é necessário convencer os investidores de que essa é uma empresa de pelo menos $ 1 bilhão.
  • Produto: nesta fase, existe uma primeira versão completa do produto, necessária para aumentar as vendas. Todos estão trabalhando com a visão do produto em três anos, iterando e corrigindo o curso com base no feedback do cliente.
  • Tração: para uma rodada da Série A, os investidores desejam se concentrar em um modelo de vendas repetível e escalável, com crescimento eficiente. Isso implica no uso de métricas que provem que possui vendas repetidas. Significa que, se contratar um executivo de conta, sabe que eles fecharão a receita recorrente anual de $ 1 milhão. Ou se gastar $ 100 mil em anúncios, poderá obter 100.000 novos usuários. As startups que levantam uma rodada série A geralmente têm uma receita recorrente anual de $ ½M a $ 4M. Observe que o foco não deve ser apenas o crescimento mês a mês, mas também o crescimento eficiente. Outras métricas, por exemplo, incluem atingir retenção líquida de 80-150%, obtendo uma taxa de Valor vitalício / Custo de aquisição do cliente maior que 3, chegando a duas vezes o Período de retorno do custo de aquisição do cliente em menos de 18 meses. Deve-se ter um plano realista para aumentar a receita de 3 a 5 vezes em 12 a 18 meses. Esses números diferem drasticamente para comércio eletrônico versus consumidor, versus SAAS etc. É preciso saber quais são as métricas de sucesso certas para o setor da Startup. Na verdade, os melhores VCs informam quais métricas eles estão procurando.
  • Equipe: a equipe principal de produtos está trabalhando com eficiência e a equipe de vendas em escala está instalada e 75% estão atendendo à cota.
  • Modelo de Negócios: No final da Série A, todas as partes do modelo de negócios foram testadas e resultam em negócios escaláveis, repetíveis e lucrativos.

Objetivo: até o final da série A, a empresa deve provar que é um negócio, não um hobby. Precisa mostrar> 5 milhões de dólares em lucro bruto. Apenas para colocar a jornada em perspectiva, se deseja obter o status de Unicórnio ou tornar-se pública, a Startup precisa obter um lucro bruto anual de $ 100 milhões nos anos 6 a 8.

Documentos da Série A: Haverá uma folha de termos, contrato de compra de ações, certificado de incorporação alterado e atualizado, contrato de direitos dos investidores, direito de preferência e contrato de co-venda e contrato de votação.

Crescimento da receita

Alguns investidores pensam no crescimento ideal da receita inicial com uma abreviação de “triplo, triplo, duplo, duplo, duplo”.

  • Anos 1-3: receita de $ 0 a $ 2 milhões
  • Ano 4: triplique a receita para $ 2 a $ 6 milhões
  • Ano 5: triplique novamente a receita para $ 6 a $ 18 milhões
  • Ano 6: dobrar a receita para $ 12- $ 36M
  • Ano 7: duplicar a receita novamente para: $ 24 a $ 72 milhões
  • Ano 8: duplicar a receita novamente para: $ 48 a $ 144M

Avaliações

Justo ou não, nem todas as startups são iguais aos olhos de potenciais investidores. Algumas startups podem ser consideradas “mais quentes” (AI, Big Data, AR/VR, Cyber, Robótica) do que outras e obter avaliações muito mais altas. Uma startup quente pode até mesmo pular a rodada de Pré-semente e ir diretamente para uma rodada Semente – o que significa mais dinheiro arrecadado com uma avaliação mais alta. Os critérios para uma Startup “quente” incluem o background dos fundadores (acadêmico, profissional ou como empreendedor), mercado quente, hype, localização, FOMO do investidor.

Considerações finais

Essas são algumas das lições que este texto procurou passar.

  • Cada estágio de uma Startup exige um conjunto diferente de métricas, marcos e habilidades do fundador.
  • Saber o que os investidores desejam em cada estágio fornece orientações aos fundadores.
  • Os fundadores precisam ficar de olho no resultado e não apenas na próxima rodada de investimento.

Se precisar mentoria em estratégia, inovação, modelo de negócio ou ajuda na avaliação de sua Startup, entre em contato.

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Convite:

Assista o Webinar do Hitt, com a paletra e bate-papo sobre: “Quanto Vale uma Startup?” –sobre valuation & funding para Startups  (gravação da live que aconteceu em 16 de julho de 2020 às 19:00 horas).

Hitt-Startup-Valuation

Sobre mim:

Nei Grando – diretor executivo da STRATEGIUS, teve duas empresas de tecnologia, é mestre em ciências pela FEA-USP com MBA pela FGV, organizador e autor do livro Empreendedorismo Inovador, é mentor de startups e atua como consultor, professor e palestrante sobre estratégia e novos modelos de negócio, inovação, organizações exponenciais, transformação digital e agilidade organizacional.

Detalhes: aqui, Contato: aqui.

Referências:

Este post é uma tradução adaptada do artigo de Steve G. Blank, “How to Raise Money – it’s a journey Not An Event” (2020).

Alguns Livros sobre o assunto:

  • Investidor anjo: Como conseguir investidores para seu negócio, por Cassio Spina
  • SMART MONEY: A arte de atrair investidores e dinheiro inteligente para seu negócio, por João Kepler
  • Founder’s Pocket Guide: Startup Valuation, by Stephen R Poland
  • Mastering the VC Game, by Jeffrey Bussgang (general partner at Flybridge Capital Partners)
  • Fundamentals of Venture Capital, by Joseph W. Barlett

Veja também:

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Brasil Rumo à Indústria 4.0

“Estamos no início de uma revolução que alterará profundamente a maneira como vivemos, trabalhamos e nos relacionamos. Em sua escala, escopo e complexidade, a Quarta Revolução Industrial é algo que considero diferente de tudo aquilo que já foi experimentado pela humanidade.” – Klaus Schwab (livro: A Quarta Revolução Industrial)

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Introdução

O termo “Industria 4.0” foi proposto originalmente num evento em Hannover na Alemanha em 2012 para renomear a indústria manufatureira alemã, enquanto descreviam a influência da Internet das Coisas na indústria, comunicação máquina à máquina (M2M) e a digitalização de processos industriais. Os termos “Internet industrial das coisas” (IIoT) e fabricação inteligente também são usados para descrever aproximadamente o mesmo conceito.

As três primeiras revoluções industriais trouxeram a produção em massa, as linhas de montagem, a eletricidade e a tecnologia da informação, elevando a renda dos trabalhadores e fazendo da competição tecnológica o cerne do desenvolvimento econômico. A quarta revolução industrial, que terá um impacto mais profundo e exponencial, se caracteriza, por um conjunto de tecnologias que permitem a fusão do mundo físico, digital e biológico.

As principais tecnologias que permitem a fusão dos mundos físico, digital e biológico são a Manufatura Aditiva, a Inteligência Artificial (IA), a IoT, a Biologia Sintética e os Sistemas Ciber Físicos (CPS).

A evolução da Indústria Manufatureira

Na história industrial, podemos separar quatro revoluções que mudaram fundamentalmente a maneira como os produtos são fabricados.

Industrias 1,2, 3 e 4

A primeira começou no final do século XVIII com a introdução da produção mecânica à base de água e vapor.

A segunda começou no início do século 20 e foi definida pela produção em massa e linhas de montagem usando energia elétrica, suportada pelo trabalho humano.

Após a introdução e posterior implementação em massa do poder da computação, a terceira revolução industrial começou na década de 1970. Maior controle e confiabilidade foram possibilitados por meio de eletrônicos, tecnologia da informação e produção automática. A alta confiabilidade era essencial, pois as implantações industriais geralmente estão relacionadas a processos críticos. Um mau funcionamento pode potencialmente colocar vidas em risco ou induzir danos estruturais. Para oferecer uma confiabilidade alta, as implantações industriais durante a terceira revolução industrial dependiam de infraestruturas de rede caras e inflexíveis. Isso se adequava ao paradigma predominante da produção linear: escreva especificações altamente detalhadas, faça com que um integrador de sistemas as implemente, coloque a linha em funcionamento, faça alguns pequenos ajustes, produza e finalmente desmonte tudo e comece novamente o próximo produto.

Agora, ao invés de se produzir volumes cada vez maiores a custos decrescentes, o novo desafio é produzir produtos individualizados – ou pelo menos um número explosivo de variantes – a custos de produção em massa. A nova necessidade desses itens personalizados, mas produzidos em massa, levou à necessidade de repensar os modelos de negócios, a estratégia e as estruturas organizacionais.

Esta nova visão, que leva de altamente otimizado a altamente flexível, requer uma maneira mais ágil de fabricar. Os condutores dos negócios estão mudando:

  • Da produção em massa à personalização em massa.
  • Do país de origem de baixo custo à fonte de proximidade.
  • Da automação à distância à interação homem-máquina.

Com o surgimento de tecnologias de habilitação digital e novas técnicas de fabricação, a indústria poderia evoluir. E, para conectar o mundo físico ao mundo virtual, a quarta revolução industrial estabeleceu inteligência em rede, integrando a Internet das coisas ao processo de fabricação.

Do ponto de vista tecnológico, a Industria 4.0 pode ser resumida como a tendência de incorporar a fabricação auxiliada por computador com automação, redes sem fio, coleta contínua de dados e inteligência artificial. Trata-se de uma mudança de paradigma, que consiste desde melhorias incrementais nos sistemas existentes, mecânica, eletrônica e controle de baixo nível, até inovação em algoritmos, dados, conectividade e usabilidade. Tecnologias digitais como Big Data, IA, IoT e Conexão 5G, estão crescendo exponencialmente e, assim, impulsionando a Industria 4.0.

Reforçando a definição de Indústria 4.0

O conceito de indústria 4.0 refere-se à chamada quarta revolução industrial. Isso envolve a transformação digital da indústria com a integração e digitalização de todos os processos industriais que compõem a cadeia de valor, caracterizados por sua adaptabilidade, flexibilidade e eficiência que permitem atender às necessidades do cliente no mercado atual.

A Indústria 4.0 representa um salto qualitativo na organização e controle de todo o valor da cadeia ao longo do ciclo de vida da fabricação e entrega do produto.

Isso produz uma mudança de paradigma para as indústrias.

Princípios da mudança para a Indústria 4.0

Essa mudança de paradigma no setor 4.0 é baseada nos seguintes princípios:

Principios da Indústria 4.0

Um quadro Comparativo entre a Indústria tradicional e Indústria 4.0

Comparativo Industria Tradicional vs 4.0

Quais são os benefícios da Indústria 4.0?

  • Maior produtividade e melhor gerenciamento de recursos.
  • Tomada de decisão mais eficiente com base em informações reais.
  • Processos produtivos otimizados e integrados
  • Aumenta a flexibilidade para obter uma produção em massa e personalizada em tempo real.
  • Comunicação direta entre clientes e organizações, o que significa que podemos entender melhor o que os clientes precisam.
  • Redução do tempo de fabricação, tanto no design de novos produtos quanto no merchandising deles.
  • Redução da porcentagem de defeitos ou retração nas fábricas, pois será possível testar os protótipos de maneira virtual e as linhas de montagem serão otimizadas.

Impactos dos oito principais condutores

  1. Recursos/processos: consumo inteligente de energia; internet das coisas; otimização do processo em tempo real. [Aumento de produtividade de 3% a 5%.]
  2. Utilização de ativos: flexibilidade de rotas; flexibilidade de máquinas; controle e monitoramento remotos; manutenção preditiva; realidade aumentada para manutenção, reparação e operações. [Redução do tempo de inatividade total das máquinas entre 30% e 50%.]
  3. Trabalho: colaboração homem-robô; controle e monitoramento remotos; gestão digital do desempenho; automatização do conhecimento do trabalho. [Aumento da produtividade pela automação do trabalho: de 45% a 55%.] 
  4. Inventários: impressão 3D no local; otimização da cadeia de valor; produção de um produto (customização). [Custos devem diminuir entre 20% e 50%.]
  5. Qualidade: controle estatístico do processo; controle avançado do processo; gestão digital da qualidade.  [Custos podem ser reduzidos de 10% a 20%.]
  6. Matching de oferta e demanda: previsão de demanda data-driven ; concepção do valor data-driven. [A precisão das previsões deve chegar a 85% ou mais.]
  7. Time to Market : co-criação com consumidores/inovação aberta ; engenharia simultânea; rápida experimentação e simulação. [Redução no time to market entre 20% e 50%.]
  8. Serviço/Pós-venda: manutenção preditiva; manutenção remota; orientação virtual self-service. [Redução nos custos de manutenção entre 10% e 40%.]

Fonte: Industry 4.0 at McKinsey’s model factories. Mckinsey, 2016

Ecossistema da Indústria 4.0

Este diagrama apresenta os principais atores e elementos do ecossistema da Indústria 4.0

Ecossistema da Industry40

Ecossistema da Indústria 4.0

Como está o Brasil neste tema?

Conforme a Agenda brasileira para a Indústria 4.0, há grandes desafios para a economia brasileira, em especial para a indústria, que enfrentou adversidades recentemente. Apesar disto, os dados apontam a quarta revolução industrial como uma oportunidade para o país.

Nossa indústria de transformação representa menos de 10% do PIB, mas já havia atingido mais de 20% em meados da década de 1980, reduziu-se para próximo de 11%, fruto de mudanças na estrutura produtiva do país e dos novos modelos de negócios trazidos pela disrupção tecnológica.

A Posição do Brasil nos Índices Globais de Empreendedorismo, Inovação e Competitividade deixa a desejar, mas a partir de 2018 o Brasil começou uma retomada econômica e o MDIC instituiu, em junho de 2017, o Grupo de Trabalho para a Indústria 4.0 (GTI 4.0), com o objetivo de elaborar uma proposta de agenda nacional para o tema.

O GTI 4.0 possui mais de 50 instituições representativas (governo, empresas, sociedade civil organizada, etc), por onde ocorreram diversas contribuições e debates sobre diferentes perspectivas e ações para a Indústria 4.0 no Brasil. Abaixo algumas delas:

Associações-relacionadas-com-a-Indústria-Brasileira

Temas prioritários como aumento da competitividade das empresas brasileiras, mudanças na estrutura das cadeias produtivas, um novo mercado de trabalho, fábricas do futuro, massificação do uso de tecnologias digitais, Startups, test beds, dentre outros foram amplamente debatidos e aprofundados neste GTI 4.0.

A recomendação deste grupo é que cada indústria persiga uma estratégia dual, em que se muda o presente e se constrói o futuro, pois transformar a indústria hoje significa que a despeito dos desafios trazidos pela 4a revolução industrial, as empresas têm espaço para fazer um uso mais eficiente dos seus recursos (físicos, financeiros e informacionais) para que seus produtos e serviços sejam mais competitivos no País e no mundo. Isso se traduz na implementação de formas mais eficientes de gestão como o lean manufacturing além de orientar processos e decisões a partir da análise em tempo real dos dados de produção.

Os impactos da Indústria 4.0 sobre a produtividade, a redução de custos, o controle sobre o processo produtivo, a customização da produção, dentre outros, apontam para uma transformação profunda nas plantas fabris.

Segundo levantamento da ABDI (Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial), a estimativa anual de redução de custos industriais no Brasil, a partir da migração da indústria para o conceito 4.0, será de, no mínimo, R$ 73 bilhões/ano.

Essa economia envolve ganhos de eficiência, redução nos custos de manutenção de máquinas e consumo de energia. E para incentivar os empresários, o MCTI (Ministério da Ciência Tecnologia e Informação) e a Finep, anunciaram recentemente (18/junho/2020) um edital de R$ 50 milhões para tecnologias 4.0.

E como as Startups podem ajudar?

Startups podem ajudar as empresas maiores a acelerarem seus processos de inovação, atuando como parceiros no desenvolvimento de projetos, ou como fornecedores de produtos e serviços especializados, enfim, fazendo parte de seus processos de inovação aberta. No artigo Novas Formas de Engajamento entre Corporações e Startups 🚀explico melhor como este processo pode acontecer de forma harmônica, equilibrada e efetiva.

Segundo o Relatório da Distrito do segundo semestre de 2018, a pesquisa selecionou e analisou 224 startups envolvidas com Indústria 4.0 no Brasil, considerando nove categorias: Internet da Coisas (IoT)/Sensores/Monitoramento (64), Energia (51), Big Data & Analytics (30), Inteligência Artificial (IA)/Machine Learning (22), Robótica e Drones (18), Logística (17),  Realidade Virtual (RV) & Realidade Aumentada (RA) (9), Automação (7), Escaneamento digital e Impressão 3D (6). No relatórios diversas startups se destacaram, como: Intelup (IoT) de 2015, CUBi (Energia) de 2016, Horus (Robótica & Drones) de 2014, Kunumi (IA e Aprendizado de Máquina) de 2016, Techplus (Automação) fundada em 1994, Logpyx (Logística) de 1994, 3D Criar (Impressão 3D) de 2015, Intelie (Big Data & Analytics) de 2008, e Virtual Eye (RV & RA) de 2016.

Indo um pouco mais fundo

À medida que os processos físicos são digitalizados, ou seja, representados e controlados no mundo cibernético, os dados se tornam cada vez mais importantes. Conceitos como “gêmeo digital”,  uma réplica digital de uma entidade física, são usados ​​para otimizar sistemas ciber-físicos, ou seja, sistemas incorporados que integram computação, comunicação e processos físicos  – que podem variar em complexidade, desde um único chip de microcontrolador a dispositivos complexos de várias partes e estão permitindo a representação e o controle digital. Em vez de dispositivos de uso geral, eles geralmente são criados para uma tarefa específica, com energia computacional relativamente baixa e comunicação sem fio de baixa potência.

A Indústria 4.0 está pronta para afetar a indústria de transformação de maneira geral, pois assim como os sistemas variam em complexidade e tamanho, o mesmo ocorre com os fabricantes. Enquanto as implementações mais recentes e intrincadas da Indústria 4.0 só podem ser implementadas de maneira viável por grandes fabricantes de escala corporativa, pequenos e médios fabricantes podem ter ainda mais a ganhar. Novos recursos podem ser etapas de produção que só poderiam ser executadas manualmente antes – como tarefas que exigem controle de força sensível – ou etapas de produção que não podiam ser executadas, como certas peças produzidas por meio de desenho assistido por computador e impressão 3D. Isso hoje pode ser tão simples quanto converter processos baseados em papel em digitais, extrair mais dados de sensores de máquinas e executar análises básicas em dados armazenados na nuvem.

Indutry 4.0 - Technologies

Análise de Big Data e Inteligência Artificial

Com a ampla implantação de sensores e dispositivos inteligentes nas fábricas atuais, são coletadas grandes quantidades de dados. Esses conjuntos de dados são chamados de big data, que é caracterizado por quatro propriedades: volume, velocidade, variedade e valor:

  • Volume representa a geração e o armazenamento de grandes quantidades de dados.
  • Velocidade refere-se à taxa de renovação dos pontos de dados e sua análise oportuna.
  • Variedade indica os tipos de dados estruturados e não estruturados coletados de diferentes fontes.
  • Valor refere-se às informações ocultas armazenadas nesses conjuntos de dados. Para agregar valor ao usuário final, os dados precisam ser convertidos usando a análise em insights acionáveis ​​que orientam as decisões de negócios.

Na indústria, tais dados são coletados por meio de sensores e sistemas ciber-físicos (CPS). São extraídos de processos industriais, depois armazenados, processados e analisados por meio de algoritmos de aprendizado de máquina e, no final do ciclo, convertidos de volta ao processo de produção.

Sensores e Internet das Coisas 

Os sistemas de sensores são partes essenciais de fábricas inteligentes. Eles combinam sensores, microprocessadores e tecnologia de comunicação sem fio. Uma coleção destes sensores inteligentes é capaz de converter uma ampla variedade de entradas, como temperatura, pressão, umidade, peso, deslocamento de gás e vibrações em dados e transmiti-los através da rede.

Análise de vibração, por exemplo, pode ser usada para detectar defeitos que podem levar à falha do material. Devido às suas capacidades de rede, os sensores podem trabalhar juntos, sendo colocados em várias posições ao lado de uma placa vibratória. Os sensores mecânicos são conectados com sensores ópticos para cruzar os dados vibracionais de referência com uma inspeção visual. Embora os dispositivos em linha para controle de qualidade, como câmeras, existam há muito tempo, os ganhos em velocidade de análise e a resolução dos dados do sensor agora tornam possível o controle de defeitos em tempo real. Na Indústria 4.0, são necessários menos humanos para permanecer na fila e examinar os produtos. A verificação de erros era sempre demorada e nunca estanque. Agora, ela pode ser automatizada e executada com mais velocidade e precisão do que os humanos podem alcançar.

Computação de borda (edging computing)

Os dados coletados pelos sensores inteligentes conectados ao processo de produção precisam ser analisados. Eles podem ser enviados e computados na nuvem ou podem ser processados na “borda”. Uma quantidade esmagadora de dados pode entupir a banda de conexão e até sobrecarregar a nuvem. Esse é um dos principais motivos para usar uma arquitetura de computação distribuída que visa processar fluxos de dados em sua origem.

As arquiteturas de rede Industrie 4.0 mais avançadas são baseadas em “computação de borda” e não em computação exclusiva em nuvem. Uma primeira onda de processamento e filtragem dos dados recebidos é realizada no local em que são coletados, aliviando os sistemas de computação e reduzindo a latência. As informações transmitidas para a nuvem são sintéticas e mais apropriadas para análise de dados e gráficos em alto nível e tomada de decisão estratégica de negócios.

Cloud-and-Edge Computing

Conectividade

A tecnologia de comunicação sem fio é de fundamental importância para conectar sistemas digitais e físicos. Avanços significativos foram feitos no desenvolvimento de sensores para permitirem protocolos de comunicação eficientes e de baixo custo. Atualmente, o protocolo mais usado para comunicação sem fio é o protocolo WirelessHART (Transdutor Remoto Endereçável por vias rápidas). Lançado em 2007, contam com mais de 30 milhões de dispositivos conectados. No entanto, devido à crescente demanda de redes sem fio, surgiu a demanda por uma atualização. A extensão em que os sistemas ciber-físicos podem transferir e comunicar dados é significativamente aumentada através de redes 5G. As redes mais novas terão uma capacidade muito maior do que as atuais redes LTE ou sem fio, e as velocidades de transmissão são prometidas 100 vezes mais rápidas e com baixa latência – menos de um milissegundo. Mais ainda, 5G consegue fornecer essa capacidade em um ambiente saturado de sensores, como por exemplo, em uma planta com milhares de dispositivos.

Dessa forma, o 5G permite vigilância remota por vídeo HD, ou monitoramento e feedback em tempo real entre sensores e hidráulica, por exemplo. No piso, as medições de temperatura em tempo real podem ser comunicadas à fornos e prensas hidráulicas, para ajustar conforme necessário. Se a umidade mudar, a pressão cair ou a temperatura subir um pouco, todas as variáveis ​​de produção são ajustadas de acordo. Isso garante uma alteração mínima nas especificações técnicas dos produtos. As redes 5G locais possibilitam que componentes de produção inteligentes se comuniquem localmente entre si – sem a necessidade de instalar cabos de barramento de campo e configurar os participantes da comunicação. Isso facilita a movimentação e alteração de diferentes componentes do processo de fabricação. Também aumenta a confiabilidade da rede e promete reduzir o custo do dispositivo e o uso de energia. A rede 5G permite que funções anteriormente localizadas no nível de controle central sejam movidas para os nós de extremidade, permitindo que os sistemas do controlador sejam mais enxutos. A velocidade geral é aumentada pelo pré-processamento e a segurança é aprimorada pelo armazenamento descentralizado.

Componentes são sem fio são fáceis de mover, usando-se um conceito como a produção de matrizes. Tal produção permite produzir várias peças intercambiáveis ​​em um único sistema, permitindo maior variedade de tipos, mudanças mais frequentes de modelos e flutuações de quantidade na produção. Agora, quando um novo modelo de produto é introduzido, não há necessidade de alterar e otimizar todo o piso de fabricação. O design dos sistemas modulares e sua colocação no chão podem ser simplesmente alterados. Isso permite oferecer personalização pessoal ao custo da produção em massa.

Fabricação assistida por computador e gêmeos digitais

A crescente importância da customização e personalização levou a mudanças no comportamento de consumidores e produtores. O conceito de manufatura auxiliada por computador faz parte do processo de fabricação. Avanços adicionais nas ferramentas de modelagem, simulação e design auxiliado por computador, combinados com o desenvolvimento contínuo de práticas de fabricação aditiva (impressão 3D) e subtrativa, como, usinagem de controle numérico (CNC) tornaram possível criar formas e produtos anteriormente inviáveis, tanto física quanto economicamente.

O monitoramento e feedback em tempo real são assistidos pelo gêmeo digital (também chamado de ‘sombra digital’). Introduzido em 2002 por Michael Grieves, “digital twin” significa o uso de modelos digitais de objetos físicos para simular o comportamento de um processo de fabricação real. Combina um processo físico com um equivalente digital para otimização em um ambiente virtual. Dados do mundo real, coletados do processo de impressão e fabricação, são transmitidos ao sistema, modelado para concluir simulações, validar o sistema e ajustá-lo dinamicamente quando necessário.

As peças personalizáveis ​​agora podem ser produzidas em massa nas impressoras 3D de última geração. Elas são capazes de executar análises de qualidade em tempo real e ajustarem-se em tempo real usando sensores e visão computacional. Quando a impressão está com defeito, os problemas são processados ​​para otimizar a produção. Os materiais são otimizados para processamento em lote e, por meio de design compacto e modular, o espaço de produção necessário para as impressoras é minimizado. Os avanços na ciência dos materiais levaram as peças impressas a se tornarem tão fortes quanto as moldadas por injeção para determinadas aplicações.

Um produto pode ser impresso em 3D nos polímeros da mais alta qualidade, ajustados ao comprimento de uma peça ou tamanho da mão de quem irá usar, por exemplo.

Colaboração com robôs humanos e aprimoramento das capacidades humanas.

Os robôs usados ​​nesses processos ganharam papéis cada vez maiores. Eles estão se tornando mais autônomos, mais flexíveis e mais cooperativos. Para facilitar o próximo passo na interação homem-máquina, robôs colaborativos (cobots) foram adotados na indústria. Eles têm uma função a desempenhar no campo entre trabalho manual (assistido) e produção totalmente automatizada.

Os robôs colaborativos permitem novas oportunidades nas quais o trabalhador humano está no mesmo espaço de trabalho, com sistemas de robótica que auxiliam em operações não ergonômicas, repetitivas, desconfortáveis ​​ou até perigosas. Um cobot pode verificar, otimizar e documentar os resultados de seu próprio trabalho enquanto estiver conectado à nuvem. Graças aos sistemas integrados de sensores e comunicação, um cobot pode colaborar diretamente com seus “colegas” humanos, manipular com segurança produtos sensíveis e não requer um espaço protegido. Para realmente trabalharem juntos, eles são programados para garantir que seu comportamento possa ser ajustado ou alterado pelos operadores e que eles estejam cada vez mais conscientes dos seres humanos em situações em que homem e máquina dependem um do outro. Isso, em contraste com os robôs industriais “burros”, que continuarão repetindo movimentos pré-programados, independentemente do que está em seu caminho.

Esses ambientes de trabalho colaborativo são ainda suportados pela tecnologia de realidade aumentada (AR) e realidade virtual (VR). A AR/VR oferece aos humanos a capacidade de exibir suas etapas ou solicitar suporte virtual, de uma IA ou de especialistas humanos trabalhando remotamente. Eles podem receber feedback visual imediato, reduzindo a necessidade de lembrar sequências complexas.  Óculos AR podem indicara aos trabalhadores o tamanho e a posição corretos de todos os parafusos usados na montagem final. Produtos acabadas podem ser movidos por um cobot em uma plataforma autônoma, prontos para serem embalados e enviados.

Considerações finais

Estamos rumo à indústria do futuro. Os tempos modernos exigem processos capazes de executar sem interferência humana. Em caso de crise, contamos com a produção industrial para continuar. Para nos alimentar, apoiar nossa infraestrutura ou fornecer meios de transporte. A manufatura não está mais vinculada a uma única disciplina. Tornou-se parte da sociedade em que cientistas da computação trabalham em conjunto com engenheiros. Um lugar onde a inteligência artificial encontra os trabalhadores da linha de produção. É provável que o valor total da Industrie 4.0 seja realizado nas próximas décadas e certamente veremos fábricas melhores, mais adaptadas e inteligentes nos próximos anos.

Pessoalmente, defendo que as organizações comecem criando uma cultura digital e caminhando para uma transformação digital que abrirá o caminho para a Indústria 4.0.

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Convite:

Assista o Talk Show: “Brasil rumo a indústria 4.0” –  (vídeo Youtube da gravação do que ocorreu em 2 de julho de 2020, via movimento #produzirnoBrasil)

Brasil Rumo a Induústria 40

Referências:

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