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Carreira e Mercado: O Futuro da Engenharia de Produção

Carreira e Mercado: O Futuro da Engenharia de Produção

Com informações do Prof. Dr. Daniel de Oliveira Mota

Uma sala com computadores e robôs. Essa é a imagem do futuro? Quando as palavras Inteligência Artificial, tecnologia, automação e futuro se encontram em uma frase, é quase certa a cena que se forma em nossas cabeças. Um mundo tomado por robôs e máquinas. Mas será isso mesmo? Será que o futuro é sinônimo de robotização?

Para abordarmos as questões que envolvem futuros possíveis – e até presentes – preparamos esta entrevista com o professor e pesquisador do Departamento de Engenharia de Produção da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP), Daniel de Oliveira Mota.

No bate-papo, o especialista fala sobre o futuro da Engenharia de Produção, as habilidades necessárias, tendências e inovações no mercado, as atuações integradas das disciplinas, os perfis de profissionais e alunos da área e o caminhar de mãos dadas entre máquinas e seres humanos.

Vamos lá?

 

1. Como você enxerga a atuação de um profissional de Engenharia de Produção no futuro? Quais aspectos da carreira serão transformados diante do desenvolvimento tecnológico, da Inteligência Artificial e do futuro do trabalho?

Eu vejo a atuação do Engenheiro de Produção, ou da área de Engenharia de Produção, como sendo algo cada vez mais relevante, porque ele precisa conciliar tanto a parte humana quanto a parte técnica.

O Engenheiro de Produção precisa fazer com que a técnica funcione muito bem e, nesse sentido, ainda existe uma distância muito grande na substituição do trabalho pela Inteligência Artificial, pois a Inteligência Artificial, certamente, vai substituir os trabalhos que são repetitivos, que demandam uma baixa especificidade em termos de análise.

No entanto, para problemas mais complexos, problemas multidimensionais, para os quais precisamos levar em conta não só fatores objetivos, mas também fatores subjetivos – que são basicamente decisões tomadas rotineiramente pelos gestores nas fábricas – essas atividades dificilmente serão substituídas pela Inteligência Artificial em um horizonte de curto-médio prazo. No longo prazo, não tem como a gente saber ou prever.

Nesse sentido, o futuro do trabalho, na minha visão, tende a se tornar cada vez mais preocupado com questões complexas, com questões em várias dimensões. E quando digo em várias dimensões, eu falo de questões que não levam em consideração somente o financeiro, por exemplo, mas de questões que precisam mediar financeiro, com qualidade de vida, com meio ambiente, com sustentabilidade, com estratégias que, muitas vezes, fogem ao convencional.

Então, por mais que a gente tenha uma capacidade preditiva muito forte na Inteligência Artificial – e aí está o contexto da Indústria 4.0, que é a utilização de métodos computacionais para prever e antecipar coisas que são previsíveis -, a gente vive em um ambiente muito dinâmico, no qual essa previsão é cada vez mais complicada, mais complexa, então, para isso, a gente precisa do ser humano.

Assim, eu acho que profissionais com o perfil da Engenharia de Produção, que é um perfil multidisciplinar, um perfil que concilia pessoas com técnica, é um perfil que será cada vez mais demandado, porque ele não vai poder ser substituído por Inteligência Artificial.

 

2. A imagem de uma sala com computadores e máquinas, sem a presença humana, é uma imagem que pode ser real? Como você e os outros professores da Poli enxergam a relação tecnologia e ser humano?

A imagem de uma sala com computadores, sem a presença humana, do ponto de vista conceitual, sim, pode ser real. Hoje em dia isso já é realidade. Mas do ponto de vista prático, se eu tenho um ambiente totalmente controlado por computadores, eu não precisaria de uma sala. Pois a sala é uma coisa para comportar pessoas. Então, em tese, essa imagem não seria real por conta dos computadores não precisarem de uma sala, poderia ser um ambiente virtual. Assim, essa imagem não causa mais nenhum tipo de espanto.

Cada vez mais a gente fala de ambientes virtuais e, com a própria pandemia, as pessoas acabaram se habituando às reuniões virtuais, aos ambientes, salas, etc. Agora, dizendo por mim, sobre essa relação entre tecnologia e ser humano, eu acredito que ela tende a ser uma relação cada vez mais sinérgica e não uma relação antagônica, como algumas pessoas colocam. Então, a tendência – e a gente já vê algumas tecnologias bem interessantes sendo lançadas nesse sentido – é que cada vez mais os computadores vão ser capazes de potencializar aquilo que o ser humano não desempenha tão bem.

Um exemplo bem típico dado em sala de aula é que o ser humano é muito ruim em fazer classificações. Então, você vai lá, olha uma coisa, olha outra e precisa classificar qual é melhor do que qual. A menos que você tenha um critério muito objetivo e claro, o ser humano gastaria horas para classificar e ranquear uma sequência de documentos.

Já o computador, a tecnologia, é muito boa para fazer isso a partir do momento em que você elenca um critério objetivo. Você quer classificar por data? Ele instantaneamente já consegue classificar isso para você. Você quer classificar por tamanho? Ele automaticamente faz isso para você. Agora, o que fazer com essa pilha de documentos classificada por data ou por tamanho? Isso o computador não vai saber fazer. Então para isso a gente precisa do ser humano.

Se eu quero, por exemplo, dar um bônus para funcionários que tiveram uma boa performance em termos de atração de receita, esse objetivo é meu, não é do computador. Esse objetivo é do ser humano, da gestão, do gerente, do negócio, da empresa. Então, o computador, ou o Excel, no caso, ou qualquer outro tipo de código, planilha e ferramenta tecnológica, vai ranquear e falar qual trouxe a maior receita.

Agora, se aquele bônus vai motivar, se vai ser adequado à cultura da empresa, se está de acordo com o interesse, de acordo com a situação de vida do funcionário, isso o computador não vai saber avaliar. Isso está muito mais relacionado à capacidade humana de análise e, novamente, a análise de sistemas complexos, que a gente tem cada vez mais observado na realidade.

 

3. Diante das transformações no campo do trabalho, qual o papel das habilidades humanas? Como podemos compreender hard skill e soft skill nesse novo contexto?

Eu vejo o papel das habilidades humanas como primordial nesse ambiente cada vez mais tecnológico e digital em que a gente vive. Porque o ser humano tem uma capacidade – ainda não observada nos algoritmos, nos robôs e nos equipamentos tecnológicos – que é a capacidade genuína de aprendizado.

Existem pesquisas, existem iniciativas, coisas pontuais que estão começando a aparecer, mas eu costumo dizer uma frase, que não é plenamente correta, mas que ilustra bem esse ponto, eu digo que não existe aprendizado de máquina, mas que, na prática, a máquina aprende aquilo que eu ensino a ela.

É uma frase polêmica, que cabe muita discussão, e que teóricos podem, inclusive, discordar dela. Mas é uma visão bem prática do que a gente vive hoje. Então, quando a gente fala de computadores aprendendo, na verdade, existe uma série de rotinas, uma série de comandos e de sensores para capturar determinados comportamentos que eu quero que eles aprendam. Por exemplo, eu quero que um computador desligue na hora em que ele perceber que eu não estou trabalhando mais. Ele vai aprender porque eu coloquei uma série de comandos para que ele fosse capaz de aprender e perceber isso.

Agora, se eu quiser que, do nada, um computador aprenda a fazer um bolo de chocolate, ele não vai saber nem o que é bolo, nem o que é chocolate. Então, eu precisaria fazer um ambiente de aprendizado adequado para que o computador esteja habilitado a aprender sobre receitas, sobre método de assar, aprender sobre alimentos e, assim, ele estaria capacitado para aprender sobre bolo de chocolate.

É claro que tudo na tecnologia – e na vida – não é cravado em pedra, então, não me espanta se a gente tiver alguma coisa nesse sentido em um futuro próximo. Mas num curto-médio prazo, eu não vejo isso acontecendo. E o que vai cobrir esse gap da capacidade em abstrair, em desenvolver, em aprender é, justamente, o soft skill. Então, a gente tem uma capacidade cada vez mais potencializada do ponto de vista de humanidade, de grupo – por mais que existam discussões e pontos de vistas diferentes -, que é a impressionante a capacidade do ser humano de trabalho em rede, de trabalho em colaboração.

E aí coisas inimagináveis acontecem, como viagens a outros planetas, criação de vacina, viagem no fundo do mar, capacidade de se reinventar – vide novamente o que aconteceu durante a pandemia e o próprio curso de graduação da Poli que se tornou digital de uma hora para outra. Então, isso é soft skill, isso é motivação, isso é aquela energia que tem dentro da gente, que dificilmente uma pessoa vai conseguir codificar em linhas de código. De novo, em um horizonte de curto-médio prazo.

 

4. Ainda em relação aos novos modelos e formas de trabalho, qual a importância das especializações dentro da Engenharia de Produção? Por que investir em uma área e se tornar especialista?

Essa é uma pergunta muito interessante, porque tudo o que eu disse até agora, durante essa nossa conversa, passa por uma questão muito forte, chamada pessoas, chamada aprendizagem e, dado o cenário complexo em que a gente vive, essas pessoas precisam estar preparadas, capacitadas e prontas para atuarem nesse ambiente complexo.

Então, se antes a gente precisava, lá na época da Revolução Industrial, simplesmente de uma linha organizada para que cada um apertasse um parafuso, hoje em dia, os carros são mais complicados de serem montados, por conta dos equipamentos, além disso, as pessoas possuem aspirações diferenciadas e tudo isso demanda uma capacidade gerencial muito forte.

E é nessa capacidade gerencial que, na minha opinião, reside a necessidade das especializações. Porque você, como gestor, precisa conhecer bem o que há de mais novo e moderno em termos de gestão. Você precisa conhecer e praticar com pessoas que já têm experiência de mercado e tudo isso torna o curso de especialização fundamental para a sobrevivência nesse cenário complexo que vem se desenhando.

Não é fácil você, como gestor, saber lidar muito bem com tecnologia, ou não é fácil um técnico, de uma hora para outra, precisar tomar atitudes de gestão. E o interessante da Engenharia de Produção e das especializações que a gente propõe é, justamente, a aproximação dessas duas áreas. E não porque a gente está sendo diferenciado, mas porque a Engenharia de Produção é assim.

Eu, como Engenheiro de Produção formado, precisei desenvolver essas duas áreas. Tanto a parte técnica quanto a parte humana, tanto a parte soft quanto a parte hard precisam andar de mãos dadas e a gente não poderia ter uma carência tão grande quanto a que gente observa em nosso país, de profissionais que navegam bem nessas duas áreas.

Eu vejo os cursos de especialização como uma forma de acelerar, uma forma rápida – em dois anos – de se adquirir um arsenal de conhecimento, uma bagagem enorme, tanto do ponto de vista técnico quanto do ponto de vista gerencial, que você pode colocar em prática imediatamente.

Nós temos as nossas especializações em projetos, em logística, em administração industrial (focada em sistemas produtivos, muita gente de serviço nos procura para fazer essa especialização), temos a especialização de qualidade e produtividade e também o MBA – com foco um pouco mais corporativo, no desenvolvimento de gestores.

Temos esse grande quebra-cabeça que visa ocupar lacunas que existiram na formação dos profissionais. Muitas vezes, eu tenho um profissional técnico, mas que faltam nele algumas características gerenciais, alguns soft skills, ou tenho ainda um profissional que é um gestor muito forte, mas que não tem uma capacidade técnica muito grande e ele precisa desenvolver, precisa entender um pouco sobre métodos, sobre Machine Learning, sobre estatística, sobre Sic Signam, sobre economia circular, sobre Project Valuation, análise de investimentos.

Isso tudo para quem quer fazer esse grande salto na carreira e, nesse sentido, acho que qualquer profissional que visa crescimento na carreira – quer seja no caminho técnico, quer seja no caminho gerencial, está muito bem suprido pelos nossos cursos. É um grande investimento – não são cursos baratos – mas são investimentos que podem trazer um retorno muito rápido, tanto para a empresa como para o profissional propriamente dito.

 

5. Falando um pouco sobre a Indústria 4.0, o que significa, em termos práticos, a chamada Quarta Revolução Industrial e quais oportunidades ela reserva à Engenharia de Produção e aos seus profissionais?

Este é um assunto longo, superinteressante e atual. Eu vou comentar um pouquinho sobre o assunto só para que a gente possa iniciar a conversa, mas, já adianto, existem profissionais e especialistas no grupo da Engenharia de Produção que poderiam dar uma visão até mais ampla.

Quando a gente fala de indústria 4.0, é importante a gente ter em mente que não se trata de ter robôs ou ter automação na linha de produção. Isso foi algo que aconteceu na terceira revolução industrial. Isso já é realidade, isso já aconteceu.

Quando a gente fala de quarta revolução industrial ou indústria 4.0, é importante a gente entender que a gente está falando da capacidade preditiva de um sistema produtivo. O que quer dizer isso? Quer dizer que, por meio de dados, por meio de inteligência, por meio de algoritmos, por meio de experiências passadas, a resposta que um sistema produtivo vai dar se torna muito mais ágil, mais rápida e muito mais assertiva.

E daí vem o que a gente chama de tecnologias habilitadoras à indústria 4.0. Estamos falando de Machine Learning, da Inteligência Artificial, do Big Data e da IoT. Todas elas têm o mesmo objetivo, que é capacitar os gestores, capacitar os sistemas produtivos para se anteciparem e, por conta disso, serem mais eficiente. Por isso, quando a gente fala de indústria 4.0, é importante a gente ter em mente a dualidade que é a questão de eficiência e flexibilidade.

Isso é uma discussão que vários autores trouxeram anos atrás, entre eles, em especial, eu gosto muito do Chopra, um autor da área de supply chain, que é minha área de concentração, inclusive, na qual a gente mede um sistema passando pela definição da estratégia de: eficiência, ou seja, eu vou ter uma produtividade elevada, ou eu vou ser flexível, ou seja, vou fazer coisas, produtos, serviços de maneira customizada?

Um outro nome que a indústria 4.0 recebe é o de customização em massa. Como isso funciona? Na prática, eu tenho dois extremos. Uma linha de produção extremamente eficiente é uma linha de produção que faz tudo igual, como aquela famosa frase do Ford: “Eu faço qualquer carro, desde que seja preto e naquele modelo”.

Por outro lado, eu tenho uma produção por projeto, extremamente customizada. São os ingredientes do bolo que a confeiteira vai fazer para você, é o terno sob medida que o alfaiate vai fazer para você, é o treinamento que o personal vai dar para você. É uma coisa baseada nas suas vontades e necessidades. E a indústria 4.0 vem tentando unir essas duas pontas. Ou seja, eu vou ser eficiente, mas com o máximo de flexibilidade. Ou seja, eu vou produzir coisas customizadas de uma maneira barata.

Parece que não, mas trata-se de um grande desafio, porque há toda uma questão de ganho de escala, de investimento em mercados, que a customização fura essa bolha. As empresas estão cada vez mais migrando para esse paradigma de produção. Então, eu preciso ser eficiente, mas ao mesmo tempo ser barato (barato não no sentido de má qualidade, mas de pouco custo, de custo racional).

Mais uma vez temos a dualidade humano x máquina. Ou humano com máquina, como prefiro colocar. E esse é o desafio, porque uma vez que você tem que trabalhar com flexibilidade, você precisa trabalhar com subjetivo, precisa trabalhar com sistemas complexos, e aí você tem um ponto no qual o ser humano é extremamente competitivo e ele bota qualquer algoritmo “no chinelo”.

Por outro lado, eu tenho a eficiência, que são coisas repetitivas, são coisas iguais e regulares, e então é o sistema tecnológico que deixa o ser humano “no chinelo”. Só que nós precisamos das duas coisas e essa é a quarta revolução industrial.

Dessa forma, você tem que lidar com pessoas e ao mesmo tempo conhecer questões técnicas. Você tem que ser um gestor de projetos, por exemplo, de uma maneira humana, próximo às pessoas, mas, concomitantemente, você tem que ter um cronograma que é atualizado em tempo real, no qual cada peça do avião colocada tem um sensor, ela tem uma leitura, e essa leitura vai alimentar um dashboard que vai informar toda equipe se o avião está atrasado ou se está adiantado, por exemplo.

Ou, ainda, vai fazer o pedido de uma determinada cor, no qual eu consulto as redes sociais para saber qual a cor de tendência do momento. Então, eu não vou tomar a decisão de qual vai ser a cor do meu avião até o momento em que eu faça essa consulta por meio dos algoritmos. Este é o grande desafio da revolução industrial. Então, se eu puder ser bem simplista: o que fazer cabe às pessoas e o como fazer cabe à máquina. Essa é a forma de sinergia, na qual, mais uma vez, a capacitação é fundamental para que as pessoas saibam lidar nesse ambiente complexo.

 

Sobre o prof. Dr. Daniel de Oliveira Mota

Possui graduação em Engenharia de Produção, pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2007), mestrado em Engenharia Industrial e de Sistemas, pela North Carolina A&T State University (2009) e doutorado em Engenharia Naval, pela Universidade de São Paulo (2016). Foi pesquisador em tempo integral no CILIP-USP (Centro de Inovação em Logística e Infraestrutura Portuária – USP).

É ex-aluno do SCALE-2014, realizado no Departamento de Transporte do Massachusetts Institute Of Technology. Atualmente, Daniel é professor e pesquisador do Departamento de Engenharia de Produção da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP) e possui experiência na área de Engenharia de Produção, com ênfase em modelagem de sistemas (determinísticos e estocásticos).

Além disso, atua como consultor em Engenharia de Produção, com ênfase em Pesquisa Operacional e foco nos temas de simulação, otimização, logística, six-sigma e gerenciamento de projetos.

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