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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Sobre mim: aqui, Contato: aqui.

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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Vídeos:

 

 

Descrição do Canvas de Diagnóstico 360° de uma Startup

“Deve-se considerar que não há nada mais difícil de realizar, nem mais perigoso de conduzir, nem mais duvidoso em seu sucesso, do que uma tentativa de introduzir inovações. Pois o líder na introdução de mudanças terá como seus inimigos todos aqueles que estão bem sob a ordem existente, e apenas apoiadores mornos naqueles que poderiam estar em melhor situação com as inovações. ” – Maquiavel em O príncipe.

Este quadro (canvas) de diagnóstico (*2) é um “radar” que ajuda a melhorar a precisão na avaliação do potencial de uma ideia de negócio de uma Startup em suas fases iniciais, do conceito até a entrada no mercado. Ele complementa a visão holística do negócio fornecida pelo canvas de modelagem de negócios.

CANVAS RADAR

Canvas radar para download

Segue a descrição da estrutura do “Diagnóstico Bell-Mason”, incrivelmente sucinta e completa que Gordon Bell (*1) projetou para avaliar sistematicamente se a ideia de negócio que você está considerando vale a pena apostar seu tempo, carreira e recursos. Adaptei para um canvas que pode ser usado por um mentor, um investidor ou o próprio empreendedor para avaliar a sua ideia em 12 dimensões que se enquadram em quatro categorias:

MARKETING/VENDAS, com: Plano de Negócios, Marketing e Vendas

  • Plano de negócios: A empresa possui um bom plano para os dois primeiros anos? [o mínimo aqui é um modelo de negócios com um documento descritivo, para começar].
  • Marketing: A empresa possui um plano de marketing bem pensado (estratégico e tático) com a equipe para executá-lo? [Nos primeiros estágios, devemos considerar aqui também os contatos/visitas que foram feitos durante o Desenvolvimento do Cliente em paralelo ao desenvolvimento do produto]. 
  • Vendas: A empresa possui um plano de vendas que faz sentido e um líder de vendas com histórico comprovado e compreensão do espaço?

PESSOAS, com: CEO , Equipe e Conselho de Administração

  • CEO: O CEO tem caráter, energia, inteligência e está preparado para fazer acontecer? [considera-se aqui como “CEO” aquele(a) que fundou e conduz o negócio, que no início pode ser apenas um(a) aspirante a empreendedor(a).]
  • Equipe: A equipe de topo é composta por pessoas de alta qualidade, com a experiência e os conhecimentos certos?
  • Conselho de administração: O conselho de administração (bem como bons mentores)  traz a experiência e os conhecimentos certos e está desempenhando o papel certo, ou seja, agindo como advogados e não como tomadores de decisão corporativos?

FINANÇAS/CONTROLE, com: Dinheiro (em caixa), Finanças e Operações

  • Dinheiro (em caixa): A empresa tem dinheiro para concluir a atual fase planejada e começar a próxima enquanto procura sua próxima rodada de financiamento?
  • Finanças (potencial para investimentos): Com base no espaço de mercado, estágio da empresa, produto, etc., existem investidores que estariam prontos para investir na próxima rodada de financiamento?
  • Operações (controle): A empresa possui controle adequado sobre a execução (por exemplo, cronogramas claros, objetivos, revisões)?

TECNOLOGIA/PRODUTO, com: Tecnologia, Produto e Fabricação

  • Tecnologia/Engenharia: A empresa possui uma vantagem tecnológica mensurável e defensável?
  • Produto: O produto possui recursos ou benefícios bem definidos e superiores?
  • Fabricação (manufatura, entrega e suporte ao produto) Existe um processo ou pelo menos um plano para fabricar, entregar e dar suporte ao produto a um preço competitivo (terceirizar e autoproduzir as coisas certas) [no caso de serviços, executar e dar atendimento posterior; o caso de software, implantar, configurar, manter e dar suporte técnico]?

Dê a startup um valor de 0 a 100% para cada um deles e você terá uma noção se faz sentido avançar. Quanto a pontuação IDEAL, mas não limitante, para cada um os atributos, considere no caso de startup na fase Conceito, algo entre 0 a 25%. No caso de estar na fase Semente,  valores entre 26 e 50%. Na fase Produto entre 51 a 75%, e na fase Mercado entre 76 e 100%.

Descubra o que você precisa fazer para transformar seus números em algo expressivo.

Quanto ao Estágio da Startup, aqui (para simplificar) estamos considerando:

  1. Conceito: Amadurecendo a ideia do negócio, identificando o real problema e possível solução, equipe, parceiros, mentores, …
  2. Semente: Está com equipe, começando a desenvolver e testar o MVP e ajustando o a solução ao problema.
  3. Produto: O MVP está em amadurecimento, primeiros clientes, ajustando a solução ao mercado.
  4. Mercado: Lançamento do produto, Início de marketing/vendas, estruturação e crescimento da empresa.

Visite e use o StartupRadar – uma ferramenta online para fazer o Diagnóstico 360° da Startup.

Notas:

*1 – Gordon Bell ajudou a fundar a divisão de pesquisa da Microsoft (Microsoft Research), que agora, com mais de 1.000 cientistas realizando pesquisas primárias em todo o mundo, rivaliza com o poder de pesquisa da maioria das universidades. Ele iniciou sua carreira na Digital Equipment Corporation (DEC), onde trabalhou em muitas das inovações mais críticas que moldariam a computação. Ao longo do caminho, ele passou anos como empresário ativo e investidor de capital de risco.

*2 – Arquivo na versão PDF do Quadro (canvas) de Diagnóstico para Startups – download.

*3 – Imprima este post para usar com o canvas de diagnóstico acima.

*4 – Observação: Para simplificar o uso, o método não apresenta alguns elementos de forma explícita, por isso parece-nos que precisa de mais Dimensões, mas eles podem ser considerados implícitos nas dimensões apresentadas. Por exemplo: A Comunicação pode ser tratada na dimensão Marketing. Assim como Precificação (pricing), pode ser tratado em Produto ou Marketing. Tempo, deve ser considerado na velocidade de mudança dos estágios, pois Tomada de Decisão e Execução precisam ser muito ágeis no contexto das Startups. O “Plano de Negócios” que é essencial para a preparação do Pitch Deck, deve ser simples, claro e objetivo – fornecendo uma visão do todo e explicando resumidamente seus elementos, incluindo os não contidos nas 12 dimensões deste Diagnóstico.

Agradeço desde já seu feedback incentivador para melhoria deste material.

Se precisar de ajuda ou mentoria entre em contato.

Versão em inglês – Startup Diagnostic 360° Canvas — description

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Sobre o autor:

Nei Grando é 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.

Vide os artigos:

Quanto vale minha Startup?

A regra básica é: antes de pensar em buscar investidores, aprenda um mínimo sobre investimento de capital de risco e faça uma avaliação do seu negócio.

Uma avaliação correta facilita investimentos e reduz perda de tempo e stress nas negociações.

Startup Valuation

Às vezes, os investidores tendem a superestimar ou subestimar o valor justo das startups, provavelmente apenas um punhado está ciente de como exatamente essas startups criariam valor e o restante especula o potencial delas. Todo  iniciante sonha em tornar sua startup a próxima grande história de sucesso. Eles ficam tão concentrados em fixar um número em suas startups, que não sabem muito bem se suas startups têm o potencial de perturbar o mercado ou resolver problemas de massa maior para realmente exigir uma avaliação tão alta.

Mas como se determina o valor se não se compartilha o apego sentimental e a previsão do empreendedor iniciante. A valorização de uma startup continuará sendo um mistério para todos? Ou é apenas um número mágico, como afirmado por muitos. Ou talvez seja necessário ser um especialista em avaliação para decodificar esse número.

Para startups com faturamento, a proposição tradicional geral é que, se uma empresa está perdendo dinheiro em todas as transações que realiza, o modelo de negócios não é sustentável. No entanto, isso pode não ser mais verdadeiro, dado que hoje os investidores olham para o potencial a longo prazo e não para as gratificações de curto prazo. Da mesma forma, as abordagens tradicionais de avaliação podem não ser capazes de refletir o valor justo dessas startups de tecnologia. Qual é a utilidade que se vê ao investir em uma startup é enigmática e sujeita a um número infinito de questões como, mas … se … A valorização dessas startups continua sendo um mistério.

A verdade é que a avaliação da Startup requer uma infinidade de fatores macro e micro com uma pitada de intuição e outra de sentimento. Por isso, neste post fazemos uma tentativa humilde para resumir as principais abordagens de avaliação globalmente aceitáveis ​​utilizadas por investidores anjo e fundos de capital de risco para avaliar startups.

Avaliando startups em estágio inicial (early-stage) que podem não estar gerando receitas (pre-revenue)

Não existe ciência exata para calcular a avaliação de uma startup antes que ela tenha gerado lucros significativos ou quaisquer lucros nesse sentido. O cerne de uma avaliação decorre da luta entre o desejo do empreendedor de o investidor calcular o valor da empresa com base em seu valor futuro e o instinto do investidor em valorizá-la com base em seu valor atual. Nenhuma das abordagens é objetivamente certa ou errada. Na maioria dos casos, a avaliação de uma empresa em estágio inicial fica em algum ponto intermediário. O valor mutuamente acordado geralmente reflete uma série de fatores, incluindo, entre outros: o modelo de negócios, o nicho de mercado, o valor da propriedade intelectual, o número de usuários atuais, o número de clientes atuais, receitas totais, curva de crescimento da receita, etc.

Também reflete o poder de negociação relativo de cada parte envolvida. Em última análise, isso significa que, dado o desequilíbrio entre o número de empresas que procuram investimento, o financiamento geral disponível e o número de investidores com fundos para investir, no final, a avaliação atribuída a uma empresa tende a refletir mais de perto o preço que os investidores estão dispostos a pagar.

A importância do Setor de atuação

Um dos maiores determinantes do valor de uma startup é a força de mercado do setor em que atua. Quando um investidor decide se deve investir, geralmente mede qual será o tamanho provável da saída (exit) para uma empresa do seu tipo e setor e depois julga quanto capital é necessário para atingir a meta de retorno sobre o investimento (ROI).

Temos setores “quentes” como por exemplo: Fintech ou Healthtech (sustentáveis e utilizando Inteligência Artificial), que podem obter uma avaliação mais alta do que outra empresa no mesmo estágio de um setor diferente. Por outro lado, se operar em um espaço em que o mercado de seu setor está decrescendo e com perspectivas estagnadas, o valor que um investidor está disposto a pagar pelo patrimônio da empresa será substancialmente reduzido, apesar de quaisquer sucessos passados ​​ou presentes.

O que é preciso ter em mente é que um investimento em uma startup é uma transação de mercado, na qual cada lado precisa acreditar que está ganhando valor apropriado pelo que está investindo. Como o investidor está investindo uma quantia de $X e recebendo Y% de participação em troca, o efeito é criar uma equação matemática, na qual é possível inserir X (a quantia que o investidor está disposto a pagar) e Y (a porcentagem da empresa que empresário está disposto a entregar) para calcular o valor da empresa.

Veja duas formas diferentes de satisfazer essa equação, com $X sendo o valor do investimento, Y% o percentual de participação acionária e V é a avaliação da empresa: $X / V = Y% e X / Y% = V. Se você conseguir negociar isso, então você tem um acordo.

As perspectivas do investidor e do empreendedor

Acertar a economia de um investimento inicial é o aspecto mais desafiador do investimento anjo e, inversamente, acertar na perspectiva do empreendedor não deixa de ter seus desafios.

Intuitivamente, a essência de ganhar dinheiro como investidor anjo é comprar uma participação acionária em uma empresa ainda jovem, sem comprovação e baixo custo, e vendê-la em uma data posterior, quando a empresa tiver alcançado sua visão e demonstrado seu aumento de valor. Um investidor decidirá quanto vale uma empresa com base em muitos fatores, incluindo até que ponto a empresa chegou (plano de negócios, MVP, se lucrativo ou no caminho) e até onde ela pode ir (tem potencial para se tornar um negócio de um bilhão de reais. Vide os casos das Startups brasileiras de sucesso e como chegaram lá.

Ao fazer sua avaliação de investimento, o investidor pode usar uma abordagem de cima para baixo – onde o investidor, sabendo qual porcentagem possuirá após o investimento e prevendo um valor de saída da sua empresa, pode estimar o retorno sobre o investimento dele; ou usar uma abordagem de baixo para cima – que considera a avaliação média de entrada para empresas de um determinado tipo e estágio e, em seguida, avalia a sua empresa em relação a essa média de entrada.

Do ponto de vista do empreendedor, se o valor real do que eles criaram até agora é de 600.000 reais e a empresa precisa de um investimento adicional de 3,4 milhões de reais, criando uma avaliação pós-monetária de 4 milhões de reais, então a matemática indicaria que o investidor deveria ter uma participação de 85% da empresa, deixando o empresário com apenas 15%, ou menos, depois de rodadas futuras de financiamento. Nesse caso, as chances são de que ele ou ela não esteja disposto a assumir tal perda de propriedade e, em vez disso, liquide a empresa e inicie um novo projeto. Além disso é altamente improvável que qualquer investidor em estágio posterior que ingresse na rodada deseje que o fundador possua uma porcentagem tão pequena, pois isso provavelmente desincentivará o empreendedor a expandir seus negócios.

Em suma, os investidores anjos devem receber um desconto para mitigar o risco e incentivá-lo, mas não tanto quanto sobrecarregar a porcentagem de propriedade do empreendedor. Todos os fatores discutidos tornam a avaliação de um negócio complicada e subjetiva, apesar dos vários elementos quantitativos que desempenham um papel. Dito isto, houve muitas tentativas de desenvolver modelos normalizados que podem ser usados ​​para fornecer um ponto de partida para a avaliação.

Alguns métodos de avaliação usados por investidores anjos e de capital de risco

É importante, neste estágio, fazer a distinção entre metodologias de avaliação pré e pós-receita para entender o valor de uma Startup. O uso de tais métodos depende do estágio de um negócio e de dados disponíveis no mercado e / ou setor em que a Startup opera (ganhos / receita / múltiplas aquisições). Aqui focaremos em métodos pré-receita, voltados mais para os negócios em estágio inicial.

Decidir como avaliar empresas pré-receita é difícil. Há muitos sinais a serem processados e, mesmo depois de levar em consideração todos eles, a estimativa final é de arte e ciência. Decidir quanto uma startup deve valer é como decidir quanto uma pintura única deve valer: existem diretrizes para levá-lo na direção certa, mas no final você está basicamente dando um palpite. O que é pior: você realmente não sabe se seu palpite foi bom até muito tempo depois de fazer o investimento. Apesar desse aviso sombrio, existem heurísticas para calcular o valor de uma Startup – mesmo uma que ainda não faturou um real em receita. Vejamos os métodos mais comuns de avaliação globalmente aceitáveis ​​utilizadas por investidores anjo e fundos de capital de risco para avaliar Startups.

Startup Valuation Methods

1 – Método Scorecard

“Na construção de uma Startup, a qualidade da equipe é fundamental para o sucesso. Uma ótima equipe corrigirá falhas precoces do produto, mas o contrário não é verdadeiro” – Bill Payne

Também conhecido como método de Bill Payne, dá mais peso à qualidade da startup a partir de hoje e não às vendas incertas que ela pode gerar no futuro. Tal método não está isento de viés, pois o valor é mais ou menos dependente do julgamento do avaliador. Ele compara a empresa alvo aos empreendimentos típicos iniciados com financiamento por anjo e ajusta a avaliação média das empresas recentemente financiadas no setor, para estabelecer uma avaliação pré-monetária do alvo. Tais comparações só podem ser feitas para empresas no mesmo estágio de desenvolvimento.

O primeiro passo é determinar a avaliação pré-monetária média das empresas de pré-receita no setor de negócios da empresa de destino. A avaliação pré-monetária varia de acordo com a economia e o ambiente competitivo para empreendimentos iniciais dentro de um setor. Na maioria dos setores, para Startups que ainda não geram receitas, a avaliação pré-monetária não varia muito significativamente de um setor comercial para outro.

As avaliações pré-monetárias variam de R$ 500.000 a R$ 2m para empresas de pré-receita e estágio semente.

O próximo passo é comparar a empresa-alvo com a sua percepção de negócios semelhantes feitos no setor, considerando o seguinte:

  • força da equipe de gerenciamento: experiência e conjunto de habilidades dos fundadores, flexibilidade dos fundadores, integridade da equipe de gerenciamento;
  • tamanho da oportunidade: tamanho do mercado para o produto ou serviço da empresa, cronograma para aumento (ou geração) de receitas, força da concorrência;
  • produto ou serviço: definição e adequação do produto / mercado, caminho para a aceitação, barreiras à entrada; e
  • canal de vendas, estágio dos negócios, tamanho da rodada de investimentos, necessidade de financiamento, qualidade do plano de negócios e apresentação do negócio (pitch deck).

Aqui está uma seção de uma planilha de avaliação típica que foi desenvolvida para avaliar a força relativa das empresas-alvo:

Tamanho da Oportunidade

Para cada fator de comparação, como o mostrado acima, há um conjunto de perguntas de múltipla escolha para responder sobre sua empresa. As respostas dão uma pontuação no intervalo de -3 (pior) a +3 (melhor). Você multiplica essa pontuação pelo intervalo de fatores de comparação (veja abaixo), para atribuir uma ponderação a cada seção, depois soma o fator total e multiplica-o pela avaliação pré-monetária média do seu setor, fornecendo sua avaliação estimada.

Fatores de Comparação

Veja um texto (em inglês) com mais detalhes do Método Scorecard.

2 – Método Venture Capital

Este método, também conhecido como Capital de Risco, foi descrito pela primeira vez pelo professor Bill Sahlman da Harvard Business School em 1987, o conceito é simples e deriva das seguintes equações:

Se:  ROI = valor terminal / avaliação pós-dinheiro; Então: Avaliação pós-dinheiro = valor terminal / ROI antecipado.

Isto significa que o valor de saída é o preço de venda previsto para a empresa em algum momento no futuro – suponha que 5 a 8 anos sejam a média para participação em Startups em fases iniciais. O preço de venda pode ser estimado estabelecendo-se uma expectativa razoável de receita no ano da venda e, com base nessas receitas, estimando os ganhos no ano da venda.

Por exemplo. uma empresa SaaS com receita de R$ 20 milhões na saída pode esperar ter ganhos pós-impostos de 15% ou R$ 3 milhões. Usando índices de PE (Private Equity) específicos e disponíveis do setor (preço para ganhos), um índice de PE de 15x para essa empresa de SaaS forneceria um valor terminal estimado de R$ 45 milhões.

ROI antecipado: como todos os investimentos devem demonstrar a possibilidade de um retorno de 10 a 40x (conforme as normas do setor para investimentos em estágio inicial), vamos assumir 25x, por exemplo. Agora podemos usar essas informações para calcular a avaliação pré-monetária.

Supondo que nosso empreendedor de SaaS precise de R$ 500.000 para obter um fluxo de caixa positivo e cresça organicamente a partir de então, eis como se pode calcular a avaliação pré-monetária dessa transação:

Pós-avaliação de dinheiro: R$ 45m / 25x = R$ 1,8m

Avaliação pré-pagamento: R$ 1,8m – R$ 500.000 = R$ 1,3m

E se houver necessidade de investimentos subsequentes? Uma maneira fácil de ajustar a avaliação pré-monetária da rodada atual é reduzi-la pelo nível estimado de diluição de investidores posteriores.

Veja um texto (em inglês) com mais detalhes sobre o Método Venture Capital.

3 – Método Dave Berkus

Dave Berkus é um palestrante amplamente respeitado que investiu em mais de 80 empreendimentos. O modelo de Dave apareceu pela primeira vez em um livro publicado por Howard Stevenson, de Harvard, em meados dos anos 90, e tem sido usado por investidores anjos desde então.

A versão mais recente, atualizada em 2009, começa com uma avaliação pré-monetária de zero e depois avalia a qualidade da empresa-alvo à luz das seguintes características:

Características Dave Berkus

Observe que os números são o máximo para cada classe, portanto, uma avaliação pode ser de R$ 800.000 (ou menos) tão facilmente quanto R$ 2,0 milhões. Além disso, Dave nos lembra que seu método “foi criado especificamente para os investimentos iniciais, como forma de encontrar um ponto de partida sem depender das previsões financeiras do fundador”.

Veja um texto (em inglês) com mais detalhes do Método Dave Berkus.

4 – Soma de Fatores de Risco

Essa abordagem considera um conjunto muito mais amplo de fatores na determinação da avaliação pré-monetária das empresas de pré-receita. A Ohio Tech Angels, que desenvolveu esse método, descreve-no da seguinte maneira…

“Refletindo a premissa de que quanto maior o número de fatores de risco é maior o risco geral, esse método obriga os investidores a pensar nos vários tipos de riscos que um determinado empreendimento deve gerenciar para obter uma saída lucrativa. Obviamente, o maior é sempre o ‘risco de gerenciamento’, que exige mais consideração em qualquer empreendimento. Além do nível de risco de gerenciamento, este método solicita que seja avaliado outros tipos de risco.”, como: estágio do negócio, legislação e risco político, risco de fabricação, risco de vendas e marketing, risco de financiamento e aumento de capital, risco de concorrência, risco de tecnologia, risco de litígio, risco internacional, risco de reputação, potencial saída lucrativa.

Cada risco (acima) é avaliado da seguinte forma:

  • +2 = muito positivo para o crescimento da empresa e execução de uma saída lucrativa
  • +1 = positivo
  •   0 = neutro
  • – 1 = negativo para o crescimento da empresa e execução de uma saída lucrativa
  • – 2 = muito negativo

A avaliação pré-monetária média das empresas de pré-receita em seu setor é então ajustada positivamente em R$ 200.000 por cada +1 (+ R$ 400.000 para +2) e negativamente em R$ 200.000 para cada -1 (R$ 400.000 para -2).

Combine os Métodos

Em resumo, as boas práticas sugerem o uso de pelo menos três métodos para estimar a avaliação pré-monetária apropriada. Se todos derem aproximadamente o mesmo número, basta calcular a média dos três. Se um for um discrepante, então calcule a média dos outros dois, use alternativamente um quarto método na tentativa de aproximar três deles.

Cuidados nas Avaliações

Como mencionado, aperfeiçoar a arte de avaliar seus negócios com a avaliação “certa” não deixa de ter seus desafios. Para aumentar ainda mais, é importante manter-se cauteloso com os perigos em avaliar sua empresa por um valor muito alto ou muito baixo.

Existem muitos “anjos de Hollywood” por aí que são facilmente impressionados por ideias brilhantes que você provavelmente pode convencê-los a dar-lhe dinheiro. Infelizmente, esses anjos são bastante binários em seus investimentos. É um grande sucesso ou não é. Isso levou a avaliações mal elaboradas, que no início podem excitar os fundadores, mas acabam prejudicando a empresa e os investidores iniciais, porque é muito difícil de alcançar as metas financeiras esperadas. Isso pode levar a reduções de financiamento que esmagam emocionalmente o empreendedor e os investidores iniciais, mas também financeiramente, forçando uma diluição excessiva neles. Não sobrecarregue a Startup com avaliações irrealistas que tornarão impossível para os fundadores garantir financiamento adicional.

Por outro lado, doar muito capital sem um valor claro da empresa pode significar que você fez isso cedo demais. Dê uma olhada na mesa de boné; se você doou demais após o investimento inicial, será possível fazer com que agora haja muito pouco patrimônio para manter o fundador devidamente incentivado; uma situação que nenhum investidor deseja ver. Mesmo que os fundadores estivessem dispostos a avançar com tão pouco patrimônio, simplesmente não é viável a longo prazo. Provavelmente haverá outra rodada com mais diluição. Se você se encontra nessa situação, embora seja uma situação desafiadora (que pode ser incômoda na sua próxima reunião de família), existe uma solução – volte para sua família e amigos ou para os primeiros anjos que investiram primeiro e diga “temos um problema , não podemos arrecadar dinheiro porque fomos muito generosos com você. Demos muito da empresa por muito pouco, então agora precisamos pedir que você reduza a sua participação na empresa”. Será uma conversa dolorosa de início, mas pode muito bem fazer a diferença para salvar sua empresa mais tarde.

No entanto, todo o trauma poderia ter sido evitado se os fundadores pensassem estrategicamente sobre as várias etapas de investimento que precisariam à medida que evoluíam.

Considerações finais

Lembre-se de uns itens básicos sobre avaliações e negociações:

  • No geral, investidores só investem em ideias implementadas.
  • Avaliações nada mais são do que estimativas formalizadas.
  • Avaliações nunca mostrarão o verdadeiro valor de sua empresa.
  • Mas as avaliações ajudam a construir o raciocínio por trás de uma futura negociação.
  • Tais avaliações apenas mostram duas coisas:
    1. Quanto o mercado está disposto a investir em seus negócios; e
    2. Quanto você está disposto a aceitar por isso?
  • As avaliações são apenas introduções teóricas úteis em um jogo de oferta e demanda – quanto maior o interesse, maior o preço, mais fácil a negociação. Não considere um insulto se suas avaliações diferirem das da outra parte, isto apenas te ajudará a negociar.
  • Na negociação com o investidor, tenha em mente: Quanto você necessita de investimento ($) e quanto está disposto da fornecer em participação no negócio (%), em inglês equity. É importante saber explicar em que será utilizado o dinheiro do investimento, de que forma e em que tempo (forecast); além de quanto já foi investido no negócio, de que forma e por quem.

Se precisar de ajuda na avaliação de sua Startup, entre em contato.

Se gostou, por favor, compartilhe. Abraço, @neigrando

Sobre mim:

Nei Grando é 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 artigo teve como base os artigos “The Art of Startup Valuation: A Guide for Early-Stage and Pre-Revenue Startups”, by Seedrs; e ”The World of Startup Valuations Magic Mystery or Craft”, by  RBSA Advisors (2019) e outros.

Abaixo alguns links que complementam o conteúdo do artigo e os métodos apresentados:

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: