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Aplicações de IoT e a Indústria 4.0(Uma Abordagem Customizada)
Ronald M. DauschaRonald M. DauschaRonald M. DauschaRonald M. Dauscha
20 20 20 20 de de de de julho julho julho julho de 2017de 2017de 2017de 2017
Indústria avançada
Rumo 4.0
Matemática Industrial
Logística Inteligente
Infraestrutura de inovação
Institutos, centros e parques
Qualidade e processos
Lean manufacturing
Novas necessidades
Novas ações
Sistemas de Gestão
Implementação e apoio
para certificação
Estudos e pesquisas
Temas diversos
CLAEQ
© Fraunhofer
Joseph von Fraunhofer (1787 – 1826)
� ResearcherDiscovery of “Fraunhofer Lines“ in the sun spectrum
� InventorNew methods of lens processing
� EntrepreneurHead of royal glass factory
© Fraunhofer
�From Idea to Practice : Who stands wherefore?
1. Basic research� Universities
� Helmholtz Centers� Max Planck Institutes
2. Application-oriented research� Industrial
research centers� Fraunhofer Institutes
3. Industrial application� Companies
creates basic innovations.
transfers basic innovations to the application stage and creates prototypical solutions.
implements application-ready solutions in the economy.
© Im
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-4B_
RF
The Fraunhofer-Gesellschaft at a Glance
The Fraunhofer-Gesellschaft undertakes applied research of direct utility to private and public enterprise and of wide benefit to society.
24,500 staff
69 institutes and research units
More than 70%is derived from contracts with industry and from publicly financed research projects.
Almost 30%is contributed by the German federal and Länder Governments
Fin
ance
vo
lum
e
€2.1 billion
2016C
on
trac
tR
esea
rch
€1.9 billion
Major infrastructure capital expenditure and defense research
© Fraunhofer
Microelectronics EMFT, ENAS, FHR, HHI, IAF, IIS, IISB, IMS, IPMS, ISIT, IZMAssociated members : AISEC, ESK, FOKUS, IDMT, IKTS, IMWS, IZFP
Fraunhofer Groups
ICT AISEC, ESK, FIT, FKIE, FOKUS, IAIS, IAO, IDMT, IESE, IGD, IOSB, ISST, ITWM, IVI, MEVIS, SCAI, SITAssociated members: HHI, IIS
Life Sciences EMB, IBMT, IGB, IME, ITEM, IVV, IZI
Light & Surfaces FEP, ILT, IOF, IPM, IST, IWS
Production IEM, IFF, IML, IPA, IPK, IPT, IWU, UMSICHT
Materials and Components –MATERIALS
EMI, IAP, IBP, ICT, IFAM, IKTS, IMWS, ISC, ISE, ISI, IWES, IWM, IZFP, LBF, WKIAssociated members: IGB, ITWM
Institutes outside groups: IMW, IRB
Defense and Security VVS EMI, FHR, FKIE, IAF, ICT, INT, IOSBAssociated members: HHI, IIS, ISI
© Fraunhofer
Salvador
São Paulo
Santiago de Chile
Pretoria
Stellenbosch
CairoLavon
Bangalore
Jakarta
Singapore
OsakaTokyoSendai
GlasgowDublin
Brussels
Porto
Bolzano
ViennaBudapest
Graz
Enschede
BostonPlymouthEast
Lansing
NewarkStorrs
London
Hamilton
Ulsan
Auckland
Kuala Lumpur
Nijmegen
SeoulBeijing
Campinas
San José
Jerusalem
Gothenburg Stockholm
Fraunhofer Worldwide
� Subsidiary� Center� Project Center� ICON / Strategic cooperation� Representative / Liaison Office� Senior Advisor
© Fraunhofer
Fraunhofer Liaison Office Brazil
Strategic Cooperation
� EMBRAPII - The Brazilian Agency for Industrial Research and Innovation
� Scientific and Technological Cooperation
� SENAI-CNI-Innovation Laboratories
� Establishment and structuring of Innovation Laboratories
� Elaboration of business and management plans
� Consulting
� FAPESP – São Paulo Research Foudation
� Scientific and Technological Cooperation
� MCTIC-CNPq
� Matchmaking for:
- “Ciências Sem Fronteiras” Program
- PhD students and PhD
© Fraunhofer
• Apoio à pesquisa em todas as áreas;
• Financiada pelo estado de SP com 1% da receita tributária;
• Solicitações de financiamento selecionadas pelo sistema de revisão por pares (25.000 propostas por ano) – Tempo médio para decisão – 65 dias;
• Dispêndio em 2016: R$ 1,2 bilhões ;
• Bolsas (IC, MS, DR, PD);
• Pesquisa Acadêmica (CEPID, Temáticos, Jovens Pesquisadores, Regular);
• Pesquisa Cooperativa Universidade – Empresa - PITE
• Pesquisa Inovadora em Pequenas Empresas – PIPE
• Centros de Inovação de Empresas com ICTs
• Estratégia de aumento da qualidade e do impacto: temáticos, JP, cooperação internacional.
FAPESP
© Fraunhofer
Fraunhofer Subsidiary and Centerand Fraunhofer Project Center in South America
� Fundación Fraunhofer Chile Research
� Fraunhofer Center for Systems Biotechnology
� Fraunhofer Project Center for Software and Systems Engineering at UFBA-Fraunhofer Institute for Experimental
Software Engineering – IESE
-Federal University of Bahia (UFBA)
Santiago de Chile
Salvador
Campinas� Fraunhofer Project Center for Innovations in Food and Bioresources atITAL-Fraunhofer Institute for Process Engineering and Packaging IVV
-The Food Technology Institute (ITAL)
� Fraunhofer Liaison Office Brazil (SP)
=> A new Project Center is coming!!!
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1ª Revolução IndustrialIntrodução de estabelecimentos com produção mecânica movida
a água e vapor
Final doSéculo XVIII
Primeiro tearmecânico
1784
2ª Revolução IndustrialIntrodução da produção em massa baseada na divisão de
trabalho e uso da energia elétrica
Início doSéculo XX
3ª Revolução IndustrialIntrodução da eletrônica, da T.I.
e da robótica para maior automatização da produção
4ª Revolução IndustrialBaseada em Sistemas de Produção Ciber-Físicos
Início daDécada de 70
Hoje
Indústria 1.0
Indústria 2.0
Indústria 3.0
Indústria 4.0
Fonte: Adaptado de uberb2b.com
História
Desmiticando a Sigla “4.0” na Era da Revolução Digital?
Programação: do robô para a peça!
Tecnologias base para a Revolução Digital da era 4.0
� S o l u ç õ e s I n o v a d o r a s
� F a b r i c a ç ã o A d i t i v a
� S e n s o r e s A v a n ç a d o s
� R e a l i d a d e A u m e n t a d a
� R o b ô s A u t ô n o m o s
� S e g u r a n ç a C i b e r n é t i c a
Tecnologias de Informação e Comunicação nos diferentes Níveis
Nível gerencial
Condução do Processo
Chão de Fábrica
Predição
Indicadores
Coleta
Diagnóstico ÁgilIF ...
ELSE ...
Sistemas CiberFísicos dotados
de IA
Sistemas de Tecnologias da
Informação
Base de Dados Integrada
Big Data
Integração com a
Nuvem
Business Intelligence
Integração HW/SW wireless
Inteligência Artificial
PlantInformation
Management Systems
Interfaces M-M
Internet das Coisas
Automação CAD/CAM
Sensores Inteligentes
Nível 4
Nível 1
Nível 2
Nível 3
Planejamento deNegócios & Logística
Plano de Produção,Gerenciamento Operacional, etc
Gerenciamento de Operações de Manufatura
Programa detalhado da produção,Rastreabilidade, Performance...
ControleDiscreto
ControleContínuo
ControleBatelada 1 - Sensoreamento do processo de produção,
manipulação do processo de produção
2 - Monitoração, Controle Supervisório e controle automático do processo de produção
Escala de TempoHoras, minutos, segundos, microsegundos
3 - Controle do fluxo de trabalho e de receitas, para produzir os produtos finais desejados. Manter registros e otimizar o processo de produção.
Escala de TempoTurnos, horas, minutos, segundos
4 - Estabelecer o planejamento básico de produção da planta, uso de materiais, entrega e logística. Determinar níveis de estoques.
Escala de TempoMeses, semanas, dias, turnos
ERP,EAM, PLM...
MES,Batch, LIMS, SPC...
PLC, SCADA, Historian...Sensors
Fonte: ANSI/ISA–95
TI para Manufatura:
� MES (Manufacturing Execution
Systems)
� Lean Execution (OEE e Kanban
Eletrônico)
� WMS (Warehouse Management
Systems)
� APS (Advanced Planning &
Scheduling Systems)
� IIoT (Industrial Internet of
Things)
Automação Industrial:
� Automação de Processos e
Utilidades
� Automação e Segurança de
Máquinas
Qual a sua jornada para a I4.0?Arquitetura Tradicional
Externo
Nível 4
Nível 1
Nível 2
Nível 3
ControleDiscreto
ControleContínuo
ControleBatelada
ERP,EAM, PLM...
MES,Batch, LIMS, SPC...
PLC, SCADA, Historian...Sensors
Edge
IoTGateway
GatewayFunctionalities
IndustrialConnectivity
Suppliers, Fleet, Web...
Cloud
Mashup User Interface
Machine to Machine
Workflow
Applications
Analytics (ML)DescriptivePredictive
Prescriptive
Industrial Big Data
Digital Platform
Arquitetura Híbrida ���� Tradicional + IIoT
� Atendimento de requisitos de consumidores individuais – da engenharia à produção
� Flexibilidade – configuração dinâmica dos processos de negócio
� Otimização das tomadas de decisão –transparência de toda a cadeia em tempo real
� Recursos produtivos e eficientes – otimização contínua
� Oportunidades para novos serviços – Big Data, algoritmos inteligentes
� Simulação de produtos, processos e serviços
O Potencial da Indústria 4.0
Benefícios Novos!
O conceito de Indústria 4.0 pressupõe ganhos emimportantes dimensões, garantindo umaorganização atenta para novas tendências eadotando uma postura das “empresasexponenciais” e, almejando navegar em um“oceano azul”. Mas, precisamos inovar!
Qualidade / Processos
Flexibilidade no Fornecimento (quantidade, localização e rapidez)
Customização (produto sob demanda)
Competividade / Diferenciação (menor preço, menor prazo de entrega, mais adequação às necessidades de clientes etc.)
Sustentabilidade(financeira, ambiental e social)
IIoT
CPS
Mashup User Interface
Augmented Reality
Machine to Machine
Workflow
Applications
Analytics (ML)DescriptivePredictive
Prescriptive
Industrial Big Data
OrdensEnga.
Itens Movimentos Reporte PlanosOrdensServiço
Ocorrências Medições
IdentificaçãoMovimentação
Kanban
ProduçãoRefugo
ParadasQuebras
OEE MTBF/MTTR Cp/CpkRastreabilidade
Manutenção QualidadeConsumos Produção
InspeçõesCEP
MateriaisMateriais ProduçãoProdução ManutençãoManutenção QualidadeQualidadeERPERP
Automação da Coleta de Dados
Máquinas – Processos – Utilidades
Sensoriamento/CLP/SCADA
MES 4.0
Apontamento online de eventos manuais
IoTHistoriadorHistoriador EnergiaEnergia
MES 4.0 & IIoT: Informação, Otimização e Transformação
Sobre o OEE
TEMPO DISPONÍVEL
TEMPO OPERACIONAL
PARADA NÃO PLANEJADA
PerdaVEL
TEMPO TOTAL24 HORAS X 365 DIAS
TEMPO PRODUTIVO BRUTO
TEMPO TRABALHADO
PARADA PLANEJADA
TEMPO FORA DE TURNO
REFRETTEMPO PRODUTIVO LÍQUIDO
OEE (overall equipment efectiveness) = Qualidade x Performance x Disponibilidade
Sobre o OEE
TEMPO DISPONÍVEL
TEMPO OPERACIONAL
TEMPO TOTAL24 HORAS X 365 DIAS
TEMPO PRODUTIVO BRUTO
TEMPO TRABALHADO
TEMPO FORA DE TURNO
TEMPO PRODUTIVO LÍQUIDO
OEE = 99% (Q)x 95% (P) x 90% (D) = 85%
Referência de World Class OEE Level para processos não dedicados - discreto e batelada.
© Fraunhofer
Aplicações infinitas... “A salsicha 4.0” (notícia de 18.7.17)
A Tyson Foods é uma das maiores empresas de alimentos do mundo e acaba de instalar uma novidade que poderá melhorar os seus resultados: internet dascoisas em uma das suas fábricas de salsicha para monitorar dados. E teve resultados muito melhores que o esperado. Só este teste conseguiu produzir cincovezes o resultado necessário para se pagar: ou seja, gerou economias para a empresa que justificam e ainda colaboram para novos. E isso só no começo, jáque o grande benefício de guardar dados é poder tomar decisões futuras.
“Há quatro anos, tínhamos zero visibilidade dos dados operacionais da planta, portanto as decisões eram feitas sem dados para apoiá-las”, disse JonathanReichart, engenheiro sênior responsável pela implementação do processo. A companhia teve melhorias de 0,5% na produção de salsichas, quando apenas0,1% pagaria o investimento.
Parece pouco, mas isso é uma economia de 50 mil toneladas de salsichas. Antes, era comum que a empresa colocasse um pouco mais de carne em umasalsicha e um pouco menos em outra (o que pode causar um inferno na vida da empresa se algum regulador descobre). Com a internet das coisasconectando as máquinas, fica fácil saber onde estão ocorrendo os erros e minimizá-los. Isso se reflete em menos desperdício e uma melhorutilização dos recursos.
FONTE: Luiz Guilherme Gerbelli e Renée Pereira. O Estado de S.Paulo (17 Julho 2016)
A Competitividade do Brasil
Brasil cai para a 81ª posição em ranking decompetitividade de paísesPaís perdeu mais 6 posições em 2016 eatinge pior posição em 20 anos.Em 4 anos, Brasil caiu 33 posições em listado Fórum Econômico Mundial.
“Estamos no meio de uma crise, não podemos investir agora em
atividades não-core.”“Vamos investir apenas em projetos que tragam retorno mensurável no curto prazo.”
“Esta solução deve ser muito cara!” “Temos
sérios problemas para resolver primeiro.”
“Já temos muitos programas acontecendo, não podemos
iniciar mais um.”
“Já sabemos tudo o que vai
acontecer e se necessário, a
gente inventa!”
“Não temos recursos humanos para envolver em
iniciativas futuristas.”
Postura tradicional dos gestores (e das pessoas!!!)
Trabalho Físico
today1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31
Trabalho Intelectual• Menos colaboradores em áreas fabris diretas (automação, inteligência artificial etc.)
• Mais colaboradores em áreas indiretas de planejamento, design, interpretação (simulação, emulação)
• Capacitação necessária de executivos e gestores
• Formação de “CdO” (Cabeça de Operações) com novos métodos e tecnologias
• Transferência para atividades de manutenção e serviços (realidade aumentada)
• Basic Income (alguns países)
Desafio: Novo papel do Recurso Humano Desafio: Novo papel do Recurso Humano Desafio: Novo papel do Recurso Humano Desafio: Novo papel do Recurso Humano
Fases do Plano de Ação
Assessement
TECNOLOGIAS PARA INDÚSTRIA 4.0
Diagnóstico
GESTÃO DA QUALIDADE E PROCESSOS
ENGENHARIA, PESQUISA, DESENVOLVIMENTO E
INOVAÇÃO
PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO
LOGÍSTICA E PÓS VENDA
FORNECEDORES
Next Step: sim!
Fase 1
Fase 2
Fase 3
Fase 4
Fase 0
Desdobramento e Aplicações da Revolução Digital
PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO
PESQUISA, DESENVOLVIMENTO E INOVAÇÃO
FORNECEDORES
TECNOLOGIAS PARA A EMPRESA 4.0
LOGÍSTICA E PÓS VENDA
GESTÃO DA QUALIDADE E PROCESSOS
1
2
3
4
5
6
Diagnóstico dos 6 eixos
Considerando também nas dimensões de Gestão, Pessoas, Processos, Tecnologia, Segurança, Sustentabilidade e
EMPRESAS EXPONÊNCIAIS
Estratégia
Ciclo de Progressão: Maturidade, Visão e Missão
2016 20202018
Revisão da Visão e Missão
Visão e Missão X Visão e Missão X1
Aplicação do assessmet
Diagnóstico
Plano de açãoExecução
Avaliação da Maturidade
Aplicação do assessmet
Diagnóstico
Plano de açãoExecução
Avaliação da Maturidade
PARE, QUESTIONE-
SE E REFLITA PERIODICAMENTE!
MATEMÁTICA MATEMÁTICA MATEMÁTICA MATEMÁTICA INDUSTRIALINDUSTRIALINDUSTRIALINDUSTRIAL
&&&&LOGÍSTICA LOGÍSTICA LOGÍSTICA LOGÍSTICA INTELIGENTEINTELIGENTEINTELIGENTEINTELIGENTE
&&&&PESSOASPESSOASPESSOASPESSOAS
Confidencial
Matemática Industrial Matemática Industrial Matemática Industrial Matemática Industrial –––– Exemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria Metalúrgica
objetosdecapagem corte inicial
laminaçãorecozimento acabamento
corteintermediário
revestimento
metalização
corte finalitens
PROCESSO
Confidencial
Matemática Industrial Matemática Industrial Matemática Industrial Matemática Industrial –––– Exemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria Metalúrgica
Maximizar
Sujeito a:
o preenchimento de uma bobina com fitas a serem cortadas dela,
tendo em vista um custo
o preenchimento respeitar o tamanho de uma bobina
o preenchimento respeitar o tamanho de cada sub-bobina
um limite de facas para cortar sub-bobinas
um limite de facas para cortar fitas
um limite de demanda de fitas
condições matemáticas para existência de um esquema de corte
ESCOPO
Confidencial
Matemática Industrial Matemática Industrial Matemática Industrial Matemática Industrial –––– Exemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria Metalúrgica
1 1
( ) ( )∈ ∈ ∈ ∈
− + + −
∑ ∑ ∑ ∑L
q q
i ik k k i ik k kk V i N k V i N
u a c y u a c y
1 1
2 2 1( ) ( )∈ ∈ ∈ ∈
+ + + + + ≤∑ ∑ ∑ ∑l L l
q q
i ik k i ik kk V i N k V i N
a S y a S y S L
min 2 max1 1∈
≤ + ≤
+ + ∑ l
s
k ki ik
i Nk k
y yL a S L
y y, sk V∈ , s = 1, ..., q
1
1 1
q
k kk V k V
y y F∈ ∈
+ + ≤ −∑ ∑L
2 1
s
iki N
a F∈
≤ −∑ 1, qk V V V∈ = ∪ ∪L , 1, ...,s q=
1 q
ik k ik k ik V k V
a y a y d∈ ∈
+ + ≤∑ ∑L1, qi N N N∈ = ∪ ∪L
, 0ik ka y ≥ 1∈ = ∪ ∪L qi N N N 1, ∈ = ∪ ∪L qk V V Ve inteiros,
Maximizar
Sujeito a:
ESCOPO
Confidencial
Matemática Industrial Matemática Industrial Matemática Industrial Matemática Industrial –––– Exemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria MetalúrgicaExemplo de Aplicação na Indústria Metalúrgica
A prática
Com heurísticamatemática
Com OtimizaçãoMatemática
PerdasObservação
RESULTADO
LOGÍSTICA INTELIGENTE
� 54% é transporte = R$ 366 bilhões
MercadoCustos com logística 11,5% do PIB Brasil R$ 678 bilhões
2,10% 1,90%
4,70%
8,70%
0,00%1,00%2,00%3,00%4,00%5,00%6,00%7,00%8,00%9,00%
10,00%
Armazenagem Estoque Transporte CustosLogísticos
Totais
Custos Logísticos (Transporte, Estoque e Armazenagem) em relação à Receita
Líquida das Empresas- Média -
� 67% é rodoviário = R$ 245 bilhões
© Fraunhofer
Automation Technology
Virtual Product Creation
Corporate Management
Production Systems
Sustainable Corporate Development
Industrial AutomationTechnology
Machine Tools and Manu-facturing Technology
Industrial InformationTechnology
Quality Science
Joining TechnologyJoining and CoatingTechnology
Quality Management
© Im
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-4B_
RF
PTC BerlinTwo Institutes – IPK and IWK
Prof. Dr. h. c. Dr.-Ing. E. Uhlmann
• 680 employees including employed student co-workers
• More than 90 test areas and 10 special laboratories on about 9 500 m²
• Budget of 35 million Euros
© Fraunhofer IWU
46
Arc
hiv
ieru
ng
sang
ab
en
HRI: Human-Robot-Integration
� hoher Anteil manueller Prozesse (ca. 70%)
� zum Teil Unterstützung durch Montage-hilfsmittel wie Balancer
ABER…
� nach wie vor ergonomisch „rote“ Arbeitsplätze
� Automatisierung vieler Prozesse sehr komplex
� „Fingerspitzengefühl“ und „Mitdenken“erforderlich
Bildmaterial: Audi, BMW, VW
Mensch Roboter Kooperation
Lösungsansatz
© Fraunhofer IWU
47
Arc
hiv
ieru
ng
sang
ab
en
MRK at Fraunhofer IWU
MRK-Level 3 – Hand-Tracking & Objektübergabe
3
© Fraunhofer IWU
48
Arc
hiv
ieru
ng
sang
ab
en
MRK at Fraunhofer IWU
MRK-Level 4 – Hybride Regelung & Hand-Guiding
4
© Fraunhofer
Edital CPEMA – FAPESP
Centro de Pesquisa em Engenharia em Manufatura Avançada
R. Dauscha
FAPESP:
Coordenador Programas PIPE / PITE
Coordenador 4.0 / CPEMA
© Fraunhofer
• Objetivo: desenvolver tecnologias para a otimização e a flexibilização de processos fabris e de sua da cadeia de valor.
• Financiado com recursos da FAPESP, da empresa ou consórcio e das universidades e institutos participantes.
• Empresa participa da gestão do Centro e, junto com a FAPESP, avalia periodicamente suas atividades.
• A FAPESP estará nos próximos meses recebendo manifestações de empresas interessadas que, uma vez selecionadas, assinarão um Acordo de Cooperação Científica e Tecnológica, para então lançar chamadas públicas para a escolha das instituições sede dos Centros.
Centro de Pesquisa em Engenharia: Manufatura Avançada
© Fraunhofer
1. Additive Manufacturing (3D printing, hybrid manufacturing, etc.);2. Cyber-physical systems (information and communication technologies, mechatronic systems to monitor industrial process throughout the value chain);3. Communication Networks and Cybersecurity (communication technologies between equipment, products, systems and individuals); 4. Sensors and Trackers: sensing and tracking devices (like IoT, RFID and nanosensors);5. Virtualization, Modeling and Simulation (technologies that allow virtualization of product and process design and optimization);6. Digitization (hardware and software for data collection along the chain of production and its later utilization in industrial and business processes);7. Support technologies (to support processes, operations, people and equipment, including augmented reality, nanotechnology and wearables);8. Artificial Intelligence, Ubiquitous Computing, Analytics and Big Data (technologies that allow considerable automation of processes, including robots and advanced algorithms for controlling and processing information);9. New Materials and Smart Materials (including composites, light alloys, biomaterials, nanomaterials and portable devices);10. Photonics: advanced optics, lasers, displays, optoelectronics and flexible electronics.
Temas Possíveis (podem ser múltiplos):
© Fraunhofer
Fraunhofer Liaison Office Brazil, São Paulo
� Headquarter on the premises of the Brazil-Germany Chamber
Rua Verbo Divino, 1488 – 3º andar
� Head of Fraunhofer Liaison Office Brasil:
Ronald M. DauschaPhone: +55 (11) 9 8117 3954
http://www.brazil.fraunhofer.com/
� Administrative Assistant:
Raquel Nascimento
Phone: +55 (11) 5187-5091
http://www.brazil.fraunhofer.com/
Fo
to: Ju
lian
a N
og
ueira
© Fraunhofer
Fraunhofer Project Center for Innovation in Advanced Manufacturing at ITA (Technological Institute of Aeronautics)
� Support the scientific, technological and economic development in Brazil
� Support the Brazilian industry with applied research and innovation projects
� Acquiring and execute joint RD&I projects with industry in Brazil, in cooperationwith ITA and the SENAI Innovation Institutes in Santa Catarina
� Focus on Advanced Manufacturing or Industrie 4.0 solutions
Strategic Objectives
� Duration of the Fraunhofer Project Center: 3 years
� Financing in Germany: Fraunhofer Headquarters and Fraunhofer IPK (€ 1 million) - Staff costs, travel costs and marketing costs
� Financing in Brazil: ITA (approx. € 1 million) - Staff costs, infrastructure and equipment
Project framework
� Technological Institute of Aeronautics – ITA
� Fraunhofer IPK
Partners
OBRIGADO 4.0!
[email protected] 20 de julho de 201720 de julho de 201720 de julho de 201720 de julho de 2017