FRAMEWORK DE SUPORTE AO DESENVOLVIMENTO DE ARQUITETURA DIGITAL TWIN PARA MANUTENÇÃO INDUSTRIAL 4.0

INTRODUÇÃO: A Indústria 4.0 tem promovido a transformação digital no setor industrial por meio da incorporação de tecnologias avançadas que integram o mundo físico e o digital. Nesse cenário, o Digital Twin emerge como uma solução estratégica para monitoramento, simulação e otimização de processos produtivos em tempo real. No entanto, sua aplicação na manutenção industrial ainda é limitada por desafios relacionados à escolha adequada das tecnologias habilitadoras, à presença de barreiras técnicas e organizacionais, e à necessidade de evolução da maturidade digital das empresas. OBJETIVOS: Este estudo teve como objetivo desenvolver um framework de apoio à decisão para a priorização de tecnologias habilitadoras que favoreçam a implementação eficaz do Digital Twin no contexto da manutenção industrial, considerando seu impacto sobre os indicadores de desempenho, as barreiras de adoção e a contribuição para a evolução dos níveis de maturidade digital. MATERIAIS E MÉTODO: O caminho metodológico adotado neste estudo baseou-se na aplicação do método multicritério PROMETHEE II, com o objetivo de avaliar e priorizar tecnologias habilitadoras da Indústria 4.0 voltadas à implementação do Digital Twin. Inicialmente, foram definidos três critérios de análise: impacto nos indicadores de desempenho, grau de dificuldade associado às barreiras de implementação e contribuição para a evolução dos níveis de maturidade digital. Em seguida, foram selecionadas nove tecnologias habilitadoras e as pontuações atribuídas a cada tecnologia em relação aos critérios foram obtidas por meio de julgamento de especialistas e consolidadas em matrizes de avaliação. Essas matrizes foram processadas com o uso do software Visual PROMETHEE, que gerou os rankings e os gráficos de bolha. Essa abordagem permitiu conduzir uma análise comparativa estruturada, possibilitando a identificação das tecnologias com maior relevância para diferentes níveis de maturidade digital. RESULTADOS: Os resultados revelaram que a Integração de Sistemas e a IoT apresentam maior aplicabilidade nos estágios iniciais da maturidade digital, com menor resistência à implementação e impacto positivo nos indicadores operacionais. Já a Simulação e o Big Data demonstraram maior relevância nos níveis mais avançados, exigindo, no entanto, maior capacidade organizacional. A análise gráfica de bolha permitiu visualizar de forma integrada as tecnologias com melhor desempenho nos três critérios avaliados. CONSIDERAÇÕES FINAIS: O framework desenvolvido fornece fundamentos consistentes para orientar a seleção e priorização tecnológica no contexto da adoção do Digital Twin na manutenção industrial, possibilitando decisões mais alinhadas à realidade das organizações e ao nível de maturidade.

PALAVRAS-CHAVE: Digital Twin; Manutenção Industriall; Maturidade; Indicadores Desempenho; Indústria 4.0.