Assessment of brazilian industrial technological maturity in the context of Industry 4.0
DOI:
https://doi.org/10.14488/1676-1901.v24i1.5156Keywords:
Industry 4.0, Technological Maturity, Generalized ModelsAbstract
The objective of this study was to evaluate the relationship between the variables determined by the SENAI questionnaire in its industrial maturity measurement platform. The study was divided into two phases. The first is exploratory, based on the adoption of MCA, Multiple Correspondence Analysis techniques, and the second is prospective, based on the use of multinominal models. The variable of interest was the degree of maturity of companies estimated by the SENAI platform. In the correspondence analysis, it was possible to see how far these companies are from achieving this goal. In the perceptual maps it was possible to observe that the variable of interest clearly separates the companies into two groups, but there is considerable asymmetry between the others. As an analysis tool, it was possible to estimate the gains with the incremental use of the model's variables in the journey to Industry 4.0. Then, as a management tool, it was possible to estimate the innovation gap by calculating the probability of success for proactive companies on this journey and for others. Finally, and as an opportunistic finding, its use as a calculator where it was possible to measure the risk associated with the decisions taken by agents interested in the journey to I4.0.
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References
AGRESTI, A. Análise de Dados Categóricos. Nova York: Wiley-Interscience, 1994.
AKDIL, KY; USTUNDAG, A.; CEVIKCAN, E. Modelo de maturidade e prontidão para estratégia da indústria 4.0. In: Indústria 4.0: Gerenciando a transformação digital. Springer, Cham, 2018. p. 61-94.
BATÓG, J.; BATÓG, B. Aplicação da análise de correspondência à identificação da influência das características dos desempregados na duração do desemprego. Revista de Economia e Negócios, v. 16, pág. 25–44, 2016.
BRZEZIŃSKA, J. Análise estatística da pobreza económica na Polónia usando R. Econometrics. Econometria. Avanços na Análise Aplicada de Dados, v. 22, n. 2, pág. 45–53, 2018.
CGEE. Centro de Gestão e Estudos Estratégicos. Indústria 4.0 – Mapeamento das principais metodologias de aproximação entre o setor produtivo e as tecnologias 4.0. Série Documentos Técnicos, n. 32, Brasília, DF: CGEE, 2022.
CNI. A difusão das tecnologias da indústria 4.0 em empresas brasileiras. Brasília: Confederação Nacional da Indústria, 2020.
CNI. Indústria 4.0: Cinco anos depois. Sondagem Especial, n. 83, Ano 21. Brasília: Confederação Nacional da Indústria, 2022.
CNI. Indústria 4.0. Sondagem Especial - nº 66, Ano 17. Brasília: Confederação Nacional da Indústria, 2016.
JESUS, C.; LIMA, RM. Literatura Pesquisa de Fatores Chave para o Desenvolvimento de Modelos de Maturidade Genéricos e Específicos para a Indústria 4.0. Ciências Aplicadas, v. 10, n. 17, pág. 1-19, 2020. Disponível em: https://www.mdpi.com/2076-3417/10/17/5825 .
DOGEAA, R.; STOLTA, R. Identificando Desafios Relacionados à Indústria 4.0 em Cinco Empresas de Manufatura. In: CONFERÊNCIA INTERNACIONAL SOBRE AUTOMAÇÃO FLEXÍVEL E FABRICAÇÃO INTELIGENTE (FAIM2021), 30., Anais [...], 7 a 10 de setembro de 2021, Atenas, Grécia, 2021.
ELHUSSEINY, HM; CRISPIN, JÁ. Uma Revisão dos Modelos de Maturidade da Indústria 4.0: Adoção de PMEs nos Setores de Manufatura e Logística. In: CONFERÊNCIA INTERNACIONAL SOBRE SISTEMA DE INFORMAÇÃO EMPRESARIAL CENTERIS. Conferência Internacional sobre Gerenciamento de Projetos PROJMAN. Conferência Internacional sobre Sistemas e Tecnologias de Informação em Saúde e Assistência Social, HCIST, 2023, p. 286. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.010.286. Acesso em: 2023.
FÁVERO, LP; BELFIORE, P. Manual de Análise de Dados – Estatística e Modelagem Multivariada com Excel, SPSS e Stata. Rio de Janeiro: LTC, 2022.
GREENACRE, M.; BLASIUS, J. Análise de Correspondência em Ciências Sociais. Londres: Academic Press Ltd., 1994.
CABELO Jr, JF; PRETO, WC; BABIN, BJ; ANDERSON, RÉ; TATHAM, RL Análise Multivariada de Dados. 6 ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.
SARBU, M. O impacto da indústria 4.0 no desempenho da inovação: Insights de empresas alemãs de manufatura e serviços. Tecnologianovação, v. 113, p. 102415, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.technovation.2021.102415 . Acesso em: 2022.
SCHUH, G.; ANDERL, R.; DUMITRESCU, R.; KRUGER, A.; HOMPEL, M. Índice de Maturidade Industrie 4.0 – Gerenciando a Transformação Digital das Empresas. ACATECH – Academia Nacional de Ciências e Engenharia, 2020.
SENAI. SENAI 4.0 – Avaliação Maturidade Indústria 4.0 – Questionário. Disponível em: https://maturidade.senai40.com.br . Acesso em: 2021.
TSAKALEROUA, M.; AKHMADIA, S. Agentes de inovação: Clusters na Indústria 4.0. In: CONFERÊNCIA INTERNACIONAL SOBRE AUTOMAÇÃO FLEXÍVEL E FABRICAÇÃO INTELIGENTE (FAIM2021), 30., 2021, Atenas. Procedia Manufacturing, v. 319-327, 2021.
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