Transformação digital e Data Spaces como oportunidades para a economia circular

Abstract

A transição para a Economia Circular (CE) é essencial para a adoção de um modelo de produção mais sustentável, e a Indústria 4.0 (I4.0) surge como uma aliada nesse processo. No entanto, os desafios associados à implementação dessa convergência ainda são pouco compreendidos. Diante desse cenário, esta dissertação tem como objetivo compreender como as tecnologias digitais, e dentre elas, mais especificamente, os Data Spaces podem contribuir para o desenvolvimento da CE no contexto do Brasil. Para isso, foi conduzido, inicialmente, um estudo exploratório por meio de uma revisão sistemática da literatura, na qual foram analisados 43 artigos que abordam as interfaces entre CE e I4.0. Como resultado, foi desenvolvido um modelo conceitual que relaciona nove fases do ciclo circular com 20 tecnologias da I4.0. Os achados indicam que tecnologias como Internet das Coisas (IoT), Análise de Big Data (BDA), Manufatura Aditiva (AM) e Inteligência Artificial (AI) desempenham um papel fundamental na integração da I4.0 à CE. Entretanto, desafios como a lacuna entre teoria e prática ainda persistem. Por outro lado, como a CE depende da colaboração entre diversos atores, foi investigado o papel dos dados nesse ecossistema, com ênfase no conceito de Data Spaces, que permite o compartilhamento seguro e eficiente de informações entre organizações. Foram realizados entrevistas e workshops com 54 especialistas, resultando na proposição de uma estrutura conceitual que identifica os elementos que devem ser considerados na implementação desses ecossistemas de dados. Enquanto alguns países desenvolvidos têm avançado notavelmente nesse aspecto, países emergentes como o Brasil enfrentam diversos desafios estruturais que não podem ser ignorados. Assim, o objetivo desta dissertação é entender como as tecnologias e os dados podem apoiar a CE, destacando desafios e oportunidades para gestores e pesquisadores interessados na transição para um modelo produtivo mais circular e eficiente.

The transition to a Circular Economy (CE) is essential for adopting a more sustainable production model, and Industry 4.0 (I4.0) emerges as a key ally in this process. However, the challenges associated with implementing this convergence are still not well understood. In light of this scenario, this dissertation aims to understand how digital technologies, and more specifically, Data Spaces, can contribute to the development of CE in the context of Brazil. To achieve this, an exploratory study was initially conducted through a systematic literature review, in which 43 articles exploring the interfaces between CE and I4.0 were analyzed. As a result, a conceptual model was developed, linking nine phases of the circular cycle with 20 I4.0 technologies. The findings indicate that technologies such as the Internet of Things (IoT), Big Data Analytics (BDA), Additive Manufacturing (AM), and Artificial Intelligence (AI) play a fundamental role in integrating I4.0 with CE. However, challenges such as the gap between theory and practice still persist. On the other hand, since CE depends on collaboration among various actors, the role of data in this ecosystem was investigated, with an emphasis on the concept of Data Spaces, which enables the secure and efficient sharing of information between organizations. Interviews and workshops were conducted with 54 experts, resulting in the proposal of a conceptual framework that identifies the key elements to be considered when implementing these data ecosystems. While some developed countries have made significant progress in this regard, emerging economies like Brazil face various structural challenges that cannot be ignored. Thus, the objective of this dissertation is to understand how technologies and data can support CE, highlighting challenges and opportunities for managers and researchers interested in transitioning to a more circular and efficient production model.