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Rodrigo Goyannes Gusmão Caiado

Engenharias

Engenharia de Produção
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  • desenvolvimento de artefatos sociotécnicos integrando economia circular, lean e tecnologias da indústria 4.0 em operações e cadeias de suprimentos: uma análise holística dos caminhos rumo à agenda 2030.
  • Esta pesquisa aborda a integração da Indústria 4.0 (I4.0), Lean Management (LM) e Economia Circular (EC) para alcançar o desenvolvimento sustentável pela perspectiva dos sistemas sociotécnicos. Embora existam vários estudos relacionados à I4.0 e EC ou inúmeros artigos focados em LM e I4.0, frameworks de implementação propondo a integração LM-EC-I4.0 ainda são pouco explorados. O problema geral de pesquisa é a carência de artefatos práticos que possam auxiliar na solução de desafios reais enfrentados pelas operações e cadeias de suprimentos (OSCM) em contextos que demandam sustentabilidade, circularidade e digitalização, bem como consideram as interações complexas com os sistemas naturais. Esta pesquisa é motivada pela escassez de estudos que abordem a integração desses três conceitos de forma holística e sistemática. As questões de pesquisa incluem: Como a integração de I4.0, LM e EC pode contribuir para o desenvolvimento sustentável? Quais são as melhores práticas e obstáculos para essa integração? Como essa integração pode ser instrumentalizada para promover OSCM digitais, circulares e sustentáveis? Evidências baseadas em estudos anteriores sugerem que LM é um sistema de gestão orientado para a eficiência que poderia complementar a inter-relação entre I4.0 e EC. Assim, integrar práticas LM, I4.0 e EC é um requisito crucial para o sucesso dos sistemas de produção circular contribuírem para a melhoria contínua e incremental das Cadeias de Suprimentos Sustentáveis. A estratégia metodológica envolve a abordagem de Design Science Research através de revisões da literatura (sistemática e de escopo), grupos focais, método Delphi, entrevistas, surveys, pesquisa-ação e estudos de caso. A pesquisa irá explorar oportunidades e desafios da integração bem-sucedida desses conceitos em OSCM, utilizando análise qualitativa de dados (Análise de Conteúdo, Mineração de Texto) e técnicas quantitativas (Apoio Multicritério à Decisão, Aprendizado de Máquina, Análise Multivariada).
  • Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - RJ - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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