AVALIAÇÃO DO NÍVEL DE MATURIDADE DA INDÚSTRIA 4.0_O CASO DE UMA EMPRESA ESTRATÉGICA DE DEFESA

Marcus Vinicius Gonçalves da Silva, Clarissa Figueredo Rocha

Abstract


Neste artigo objetiva-se avaliar o nível de maturidade de uma Empresa Estratégica de Defesa (EED), sob a ótica dos conceitos da Indústria 4.0. As EED caracterizam-se pela alta capacitação tecnológica e pela capacidade de fornecer Produtos Estratégicos de Defesa (PED) às Forças Armadas brasileiras. Quanto ao método, a pesquisa classifica-se em bibliográfica, qualitativa e descritiva, e utiliza-se do questionário desenvolvido pela Fundação IMPULS, empresa de consultoria alemã, traduzido e adaptado para este estudo, no caso da Indústria de Material Bélico do Brasil (IMBEL). Os resultados revelam que a empresa analisada apresenta um nível de maturidade intermediário, categorizada como learners em um modelo de maturidade da Indústria 4.0. A pesquisa contribui com o desenvolvimento empírico de um modelo e fornece um instrumento de análise da maturidade da Indústria 4.0 que poderá ser utilizado em empresas de diferentes setores.


Keywords


Indústria 4.0. Modelo de Avaliação. Maturidade Digital. Empresas Estratégicas de Defesa.

References


Backlund, F., Chronéer, D. & Sundqvist, E. (2014). Project management maturity models–A critical review: A case study within Swedish engineering and construction organizations. Procedia-Social and Behavioral Sciences, v. 119, p. 837-846.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.03.094

Berger, R. (2014). Industry 4.0: The new industrial Revolution. How Europe will succeed. Roland Berger Strategy Consultants, March. Recuperado em 12 de maio, 2019, de http://www.iberglobal.com/files/Roland_Berger_Industry.pdf

Bibby, L. & Dehe, B. (2018). Defining and assessing industry 4.0 maturity le-vels – case of the defence sector, Production Planning & Control. DOI: https://doi.org/10.1080/09537287.2018.1503355

Borsa, J. C., Damásio, B. F. & Bandeira, D. R. (2015). Adaptação e validação de instrumentos psicológicos entre culturas: Algumas considerações. Paidéia, 22(53), 423-432. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/1982-43272253201314

Centro de Apoio a Sistemas Logísticos de Defesa. (2019). Catálogo de Empresas de Interesse da Defesa. Recuperado em 10 de maio, 2019, de https://caslode.defesa.gov.br:8443/ceid/principal.seam

Correa Filho, S. L. S., Barros, D. C., Castro, B. H. R. de, Fonseca, P. V. D. R., & Gornsztejn, J. (2013). Panorama sobre a indústria de defesa e segurança no Brasil. BNDES Setorial, Rio de Janeiro, n. 38, p. 373-408, set.

Ministério da Defesa. (2019). Comissão Mista da Indústria da Defesa. Recuperado em 12 de maio, 2019, de https://www.defesa.gov.br/industria-de-defesa/comissao-mista-da-industria-de-defesa

Decreto n. 7.970, de 28 de março de 2013. (2013). Regulamenta dispositivos da Lei nº 12.598, de 22 de março de 2012, que estabelece normas especiais para as compras, as contratações e o desenvolvimento de produtos e sistemas de defesa, e dá outras providências. Brasília, DF. Recuperado em 10 de junho, 2019, de http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2011-2014/2013/Decreto/D7970.htm

Dombrowski, U & Wagner, T. (2014). Mental strain as field of action in the 4th industrial revolution. Procedia CIRP, v. 17, p. 100-105, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.01.077

Erol, S., Schumacher, A. & Sihn, W. (2016). Strategic guidance towards Industry 4.0 – a three-stage process model. In: International Conference on Competitive Manufacturing (COMA16), Stellenbosch, South Africa. Recuperado em 15 maio, 2019, de https://www.researchgate.net/publication/286937652_Strategic_guidance_towards_Industry_40_-_a_three-stage_process_model

Godoy, A. S. (1995). Pesquisa qualitativa: tipos fundamentais. Revista de Administração de Empresas, São Paulo, v. 35, n. 3, p. 20-29, maio/jun. DOI:

Indústria de Material Bélico do Brasil. (2019). Institucional. Recuperado 09 de maio, 2019, de http://www.imbel.gov.br/institucional/quem-somos

Kagermann, H., Wahlster, W. & Helbig, J. (2013). Recommendations for implementing the strategic initiative. Industrie 4.0: Securing the future of German manufacturing industry. Final report of the Industrie 4.0 Working Group. Acatech, Forschungsunion. Recuperado em 16 de maio, 2019, de https://www.acatech.de/Publikation/recommendations-for-implementing-the-strategic-initiative-industrie-4-0-final-report-of-the-industrie-4-0-working-group/

Langston, C. & Ghanbaripour, A. N. (2016). A Management Maturity Model (MMM) for project-based organisational performance assessment. Construction Economics and Building, v. 16, n. 4, p. 68-85. DOI: http://dx.doi.org/10.5130/AJCEB.v16i4.5028

Lee, J. (2013). Industry 4.0 in Big Data Environment. Tech.News Strategy, 26, pp. 8-9. Recuperado em 12 de maio, 2019, de https://www.researchgate.net/publication/285163697_Industry_40_in_Big_Data_Environment

Lichtblau K., Stich, V., Bertenrath, R., Blum, M., Bleider, M., Millack, A., Schmitt, K., Schmitz, E. & Schröter, M. (2015). Industrie 4.0-Readiness Online Self-Check for Businesses. Recuperado em 10 de maio, 2019, de https://www.industrie40-readiness.de/?lang=en

PricewaterhouseCoopers. (2016). Global Industry 4.0 Survey. Recuperado em 15 de maio, 2019, de https://www.pwc.com/gx/en/industries/industries-4.0/landing-page/industry-4.0-building-your-digital-enterprise-april-2016.pdf

Qin, J., Liu, Y. & Grosvenor, R. (2016). A Categorical Framework of Manufacturing for Industry 4.0 and Beyond. Procedia CIRP, v. 52, p. 173–178. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.08.005

Schuh, G., Anderl, R., Gausemeier, J., ten Hompel, M. & Wahlster, W. (2017). Industrie 4.0 Maturity Index. Managing the Digital Transformation of Companies. Munich: Herbert Utz. Recuperado em 15 de maio, 2019, de https://www.acatech.de/wp-content/uploads/2018/03/acatech_STUDIE_Maturity_Index_eng_WEB.pdf

Schumacher, A., Erol, S. & Sihn, W. (2016). A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises. Procedia CIRP, v. 52, p. 161-166. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.040

Tao, F., Cheng, J., Qi, Q., Zhang, M., Zhang, H. & Sui, F. (2018). Digital twin-driven product design, manufacturing and service with big data. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 94(9-12), 3563-3576. DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-017-0233-1

Wang, S., Wan, J., Zhang, D., Li, D. & Zhang, C. (2016). Towards smart factory for industry 4.0: a selforganized multi-agent system with big data based feedback and coordination. Computer Networks, 101, 158-168. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2015.12.017

Wee, D., Kelly, R., Cattell, J., & Breunig, M. (2015). Industry 4.0: How to navigate digitization of the manufacturing sector. McKinsey Digital. Recuperado em 25 de maio, 2019, de https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/industry-four-point-o-how-to-navigae-the-digitization-of-the-manufacturing-sector




DOI: https://doi.org/10.24023/FutureJournal/2175-5825/2020.v12i1.455

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM




Copyright (c) 2019 Future Studies Research Journal: Trends and Strategies

Future Stud. Res. J. e-ISSN: 2175-5825

Mailing Address: Avenida Drª Ruth Cardoso, 7221 - CEP 05425-070 - Pinheiros - São Paulo/SP - Brasil

The publications of this journal are licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.