A Indústria 4.0 caracteriza o fenômeno de transformação tecnológica que vem sendo observado desde a última década e que visa a realização da Fábrica Inteligente. É marcada por serviços e processos inteligentes, que se adaptam rapidamente às demandas do mercado e que estabelecem efetiva interconexão entre todas as entidades envolvidas nesses processos. Diretrizes foram propostas para a integração das tecnologias digitais que servem como base para a Indústria 4.0, a fim de promover uma compreensão comum acerca deste fenômeno, contemplar seus principais aspectos e garantir a interoperabilidade entre sistemas. Os dados se mostram um recurso fundamental para a Indústria 4.0 que, por consequência, tem como um pilar tecnológico as tecnologias e métodos compreendidos pelo termo Big Data & Analytics. Por esta razão, traçar estratégias para a gestão e análise de dados no contexto em questão é essencial para a implementação da Fábrica Inteligente. O presente trabalho apresenta uma proposta de arquitetura para integração e análise de dados, levando em conta as diretrizes propostas para a Indústria 4.0. Entre estas diretrizes, destaca-se neste trabalho o Modelo de Arquitetura de Referência da Indústria 4.0 (RAMI 4.0), uma proposta de modelo de arquitetura de sistemas que busca contemplar as principais funcionalidades da Indústria 4.0; e o Asset Administration Shell, um formato padronizado de representação de artefatos no mundo virtual. O trabalho traz como contribuições: a caracterização dos dados na Indústria 4.0; a identificação de modelos de dados lógicos adequados para diferentes cenários dentro deste contexto; possíveis aplicações industriais de aprendizado de máquina como forma de se extrair valor a partir dos dados; e, como contribuição principal, uma proposta de arquitetura para integração e análise de dados baseada em sistemas de Data Warehouse. Por fim, apresenta-se o mapeamento da proposta de arquitetura em um caso real a fim de exemplificar as contribuições deste trabalho.

Industry 4.0 characterizes the phenomenon of technological transformation that has been observed over the last decade and that aims to achieve the Smart Factory. It is denoted by intelligent services and productive processes that quickly adapt to market demands and establish an effective interconnection between all entities involved. Guidelines were proposed for integrating digital technologies that constitute the basis for Industry 4.0 to promote a common understanding of this phenomenon, encompass its main aspects, and ensure interoperability between systems. Data is a fundamental resource for Industry 4.0 so technologies and methods covered by the term Big Data & Analytics emerge as a technological pillar for this phenomenon. For this reason, devising strategies for data management and analysis in the context of Industry 4.0 is fundamental for implementing the Smart Factory. Among these guidelines, the following stand out in this work: The Reference Architecture Model of Industry 4.0, a system architecture model proposal that seeks to cover the main features of Industry 4.0; and the Asset Administration Shell, a standardized format for representing artifacts in the virtual world. This work presents a literature review on topics relevant to data management and analysis in the Industry 4.0 context, as well as a description of this phenomenon including the guidelines and standards proposed for it. The work provides as contributions: the characterization of data in Industry 4.0; identification of logical data models suitable for different scenarios within this context; possible industrial applications of machine learning as a way to extract value from data; and an architecture proposal for data integration and analysis based on data warehouse systems as its main contribution. Finally, the mapping of the architectural proposal in a real case is presented in order to exemplify the contributions of this work.