Habilidades e competências para a gestão da qualidade na indústria 4.0
uma análise da literatura
DOI:
https://doi.org/10.14488/1676-1901.v26i3.5359Palavras-chave:
Indústria 4.0, Gestão da Qualidade, Habilidades, Competências, Análise BibliométricaResumo
Este estudo examina como a Indústria 4.0 tem remodelado a gestão da qualidade e o que essa mudança implica para as competências esperadas de profissionais que atuam em ambientes de produção digital. Uma revisão bibliométrica de estudos publicados entre 2011 e 2021 foi realizada utilizando o VOSViewer e o método Methodi Ordinatio para organizar e avaliar os trabalhos selecionados. A revisão mostra que, apesar de serem apresentadas separadamente em muitas publicações, as competências mencionadas nos estudos tendem a se alinhar em torno de um conjunto que combina elementos técnicos, metodológicos, sociais e pessoais. Essas dimensões estão intimamente ligadas às tarefas diárias em ambientes com grande volume de dados, particularmente àquelas que envolvem ferramentas digitais, sistemas automatizados e a interpretação de fluxos de informação. Uma contribuição deste estudo é oferecer um panorama de como os requisitos de competência para profissionais da qualidade têm sido abordados na literatura. Também são apresentados aspectos que permanecem insuficientemente examinados, como a forma como essas competências se manifestam em contextos industriais reais e como organizações e programas educacionais apoiam seu desenvolvimento. Esses pontos abrem espaço para investigações empíricas e para a avaliação de abordagens de treinamento que reflitam rotinas de trabalho mediadas digitalmente.
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Referências
AL-HOORIE, A. H.; VITTA, J.P. The seven sins of L2 research: A review of 30 journals’ statistical quality and their CiteScore, SJR, SNIP, JCR Impact Factors. Language Teaching Research, 23(6):727-744, 2019. https://doi.org/10.1177/1362168818767191.
BABATUNDE, O.K. Mapping the implications and competencies for Industry 4.0 to hard and soft total quality management. TQM Journal, 33(4), 896-914, 2020. https://doi.org/10.1108/TQM-07-2020-0158
BUCUR, P. A.; ARMBRUST, P.; HUNGERLÄNDER, P. On the propagation of quality requirements for mechanical assemblies in industrial manufacturing. Expert Systems with Applications, 2021. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114608
CABRAL NETTO, O. V.; LAURINDO, F. J. B. Uma análise cienciométrica da literatura de inteligência competitiva. Production, 25(4):764–778, 2015. http://dx.doi.org/10.1590/0103-6513.063411
CHIARINI, A. Industry 4.0, quality management and TQM world. A systematic literature review and a proposed agenda for further research. The TQM Journal, 32(4):603-616, 2020. https://doi.org/10.1108/TQM-04-2020-0082
CHUEKE, G.; AMATUCCI, M. O que é bibliometria? Uma introdução ao Fórum. Internext (Sao Paulo), 11:1-5, 2015. https://doi.org/10.18568/1980-4865.1021-5
DE ARAUJO, P. R. M.; LINS, R. G. Computer vision system for workpiece referencing in three-axis machining centers. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2020. https://doi.org/10.1007/s00170-019-04626-w
DI NARDO, M; FORINO, D.; MURINO, T. The evolution of man–machine interaction: the role of human in Industry 4.0 paradigm. Production & Manufacturing Research, [S.l.], v. 8, p. 20-34, 2020. https://doi.org/10.1080/21693277.2020.1737592
DUONG, M. T. H.; NGUYEN, D. V.; NGUYEN, P. T. Using Fuzzy Approach to Model Skill Shortage in Vietnam’s Labor Market in the Context of Industry 4.0. Engineering, Technology and Applied Science Research, 2020 https://doi.org/10.48084/etasr.3596
EJSMONT, K. The Impact of Industry 4.0 on Employees—Insights from Australia. Sustainability, 13:3095, 2021. https://doi.org/10.3390/su13063095
FARIA, B. C. et al. Indústria 4.0: Como conciliar avanço tecnológico e capacitação de pessoas? XXXVII Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP, Joinville-SC, 2017. https://abepro.org.br/biblioteca/TN_STO_245_418_34361.pdf
FLORES, E.; XU, X.; LU, Y. Human Capital 4.0: a workforce competence typology for Industry 4.0. Journal of Manufacturing Technology Management, v. 31, n. 4, p. 687-703, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1108/JMTM-08-2019-0309
FONSECA, L. M. From quality gurus and TQM to ISO 9001:2015: A review of several quality paths. International Journal for Quality Research, 9(1):167-180, 2015. https://doi.org/10.1590/0104-530X4089-17
FONSECA, L.; AMARAL, A.; OLIVEIRA, J. Quality 4.0: The EFQM 2020 Model and Industry 4.0 Relationships and Implications. Sustainability, 13:3107, 2021 https://doi.org/10.3390/su13063107.
FRANK, A. G.; DALENOGARE, L. S.; AYALA, N. F. Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in manufacturing companies. International Journal of Production Economics, 210:15-26, 2019. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.01.004
HAO, R. Y.; LU, B. Y.; CHENG, Y.; LI, X.; HUANG, B. Q. A steel surface defect inspection approach towards smart industrial monitoring. Journal of Intelligent Manufacturing, 2020. https://doi.org/10.1007/s10845-020-01670-2
HYUN PARK, S.; SEON SHIN, W.; HYUN PARK, Y.; LEE, Y. Building a new culture for quality management in the era of the Fourth Industrial Revolution. Total Quality Management and Business Excellence, 28(9-10):934-945, 2017. https://doi.org/10.1080/14783363.2017.1310703
KANNAN, K.S.P.N.; GARAD, A. Competencies of quality professionals in the era of industry 4.0: a case study of electronics manufacturer from Malaysia. International Journal of Quality & Reliability Management, v. 38, n. 3, p. 839-871, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1108/IJQRM-04-2019-0124
LAVALLE, S.; LESSER, E.; SHOCKLEY, R.; HOPKINS, M. S.; KRUSCHWITZ, N. Big Data, Analytics and the Path From Insights to value. MIT Sloan Management Review, 52(2):21–31, 2011. https://www.researchgate.net/publication/284611187
LIAO, Y.; DESCHAMPS, F.; ROCHA, E. F. R.; LOURES, L. F. P. Past, present and future of Industry 4.0 - a systematic literature review and research agenda proposal. International Journal of Production Research, 55(12):3609-3629, 2017. http://dx.doi.org/10.1080/00207543
LONGO, F.; NICOLETTI, L.; PADOVANO, A. Ubiquitous knowledge empowers the Smart Factory. Annual Reviews in Control, 2019. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2019.01.001
LOW, S. P.; GAO, S.; NG, E. W. L. Future-ready project and facility management graduates in Singapore for Industry 4.0. Engineering, Construction and Architectural Management, 2021. https://doi.org/10.1108/ECAM-08-2018-0322
MATT, D. T.; ORZES, G.; RAUCH, E.; DALLASEGA, P. Urban production – A socially sustainable factory concept for smart SMEs. Computers & Industrial Engineering, 2020. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.08.035
MAYNARD, A. D. Navigating the fourth industrial revolution. Nature Nanotechnology, 10(12):1005–1006, 2015. https://doi.org/10.1038/nnano.2015.286
MIGUEL, P. A. C.; FLEURY, A.; MELLO, C. H. P.; NAKANO, D. N.; TURRIONI, J. B.; Ho, L. L., et al. Metodologia de pesquisa em engenharia de produção e gestão de operações. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.
MUNOZ, A.; MAHIQUES, X.; SOLANES, J. E.; MARTI, A.; GRACIA, L.; TORNERO, J. Mixed reality-based user interface for quality control inspection of car body surfaces. Journal of Manufacturing Systems, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2019.08.004
PAGANI, R.; KOVALESKI, J.; RESENDE, L. Methodi Ordinatio: a proposed methodology to select and rank relevant scientific papers encompassing the impact factor, number of citation, and year of publication. Scientometrics, 104:1-27, 2015. https://doi.org/10.1038/nnano.2015.286
PAGANI, R.; KOVALESKI, J.; RESENDE, L. Avanços na composição da Methodi Ordinatio para revisão sistemática de literatura. Ciência da Informação, 46, 2018. https://doi.org/10.18225/ci.inf.v46i2.1886
PERUZZINI, M.; PELLICCIARI, M. A framework to design a human-centred adaptive manufacturing system for aging workers. Advanced Engineering Informatics, 2017. https://doi.org/10.1016/j.aei.2017.02.003
RUNJI, J. M.; LIN, C.-Y. Markerless cooperative augmented reality-based double-check system. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2020. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2020.101957
SCHUH, G.; ANDERL, R.; WAHLSTER, W. Industrie 4.0 Maturity Index. Managing the Digital Transformation of Companies. 2017. Disponível em: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:51861767
SONY, M.; DERMOTT, O.; ANTONY, J.; DOUGLAS, J. Motivations, barriers and readiness factors for Quality 4.0 implementation: an exploratory study. The TQM Journal, ahead-of-print, 2021. https://doi.org/10.1108/TQM-11-2020-0272
STEINHARDT, I.; SCHNEIJDERBERG, C.; GÖTZE, N.; BAUMANN, J.; KRÜCKEN, G. Mapping the quality assurance of teaching and learning in higher education: the emergence of a specialty? High Educ, 74:221–237, 2017. http://www.jstor.org/stable/26448772
SZÁSZ, L.; DEMETER, K.; RÁCZ, B-G.; LOSONCI, D. Industry 4.0: contingency and performance effects. Journal of Manufacturing Technology Management, 2021. https://doi.org/10.1108/JMTM-10-2019-0371
TAYLOR, M. P.; BOXALL, P.; CHEN, J. J. J.; XU, X.; LIEW, A.; ADENIJI, A. Operator 4.0 or Maker 1.0? Computers & Industrial Engineering, 2020. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.10.047
VAIDYA, S.; AMBAD, P.; BHOSLE, S. Industry 4.0 – A Glimpse. Procedia Manufacturing, 20:233-238, 2018. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.02.034
VAN ECK, N.; WALTMAN, L. Text mining and visualization using VOSviewer. ISSI Newsletter, 7(3):50-54, 2011. https://doi.org/10.48550/arXiv.1109.2058
VAN ECK, N.J.; WALTMAN, L. VOSviewer Manual. available at: https://www.vosviewer.com/documentation/Manual_VOSviewer_1.6.16.pdf, accessed on 29/05/2021.
VUKICEVIC, A. M. et al. Decision support system for dimensional inspection of extruded rubber profiles. IEEE Access, 2019. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2934561
WECKENMANN, A.; AKKASOGLU, G.; WERNER, T. Quality management – history and trends. The TQM Journal, 27(3):281-293, 2015. https://doi.org/10.1108/TQM-11-2013-0125
WEF - WORLD ECONOMIC FORUM. The Future of Jobs Report 2018. Executive Summary, 5, 2018.
XU, L. D.; XU, E. L.; LING, L. Industry 4.0: state of the art and future trends. International Journal of Production Research, 56(8):2941-2962, 2018. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1444806
YADAV, N.; SHANKAR, R.; SINGH, S.P. Critical success factors for lean six sigma in quality 4.0. International Journal of Quality and Service Sciences, 13(1):123-156, 2021. https://doi.org/10.1108/IJQSS-06-2020-0099
YURIN, D.; DENISKINA, A.; BOYTSOV, B.; KARPOVICH, M. Quality 4.0. Time of revolutionary changes in the QMS. E3S Web Conf., 244, 11010, 2021. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202124411010
ZHOU, H.; YU, K-M.; CHEN, Y-C.; HSU, H-P. A Hybrid Feature Selection Method RFSTL for Manufacturing Quality Prediction. IEEE Access, 2021. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3059298
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