AVALIAÇÃO DO NÍVEL DE MATURIDADE DA INDÚSTRIA 4.0 EM UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR DA ZONA OESTE DO RIO DE JANEIRO

Este artigo, decorrente de um estudo de caso com abordagem qualitativa, teve por objetivo avaliar o grau de maturidade da Indústria 4.0 em uma instituição de ensino superior localizada na Zona Oeste do Rio de Janeiro, identificando as principais tendências, desafios e oportunidades para ela. Para is...

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Veröffentlicht in:Conhecimento & Diversidade 2023-09, Vol.15 (36), p.605-632
Hauptverfasser: Da Silva, Vinicius Nascimento Caetano, Macedo, Maria Iaponeide Fernandes, Brasil, Paula de Castro, Antolin, Gisele Duarte Caboclo
Format: Artikel
Sprache:eng
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:Este artigo, decorrente de um estudo de caso com abordagem qualitativa, teve por objetivo avaliar o grau de maturidade da Indústria 4.0 em uma instituição de ensino superior localizada na Zona Oeste do Rio de Janeiro, identificando as principais tendências, desafios e oportunidades para ela. Para isso, serão realizadas pesquisas em fontes secundarias como livros, artigos científicos, pesquisas de mercado, relatórios e estudos de caso. A análise dos dados coletados permite identificar as principais áreas de aplicação da Indústria 4.0, como automação, inteligência artificial, internet das coisas, ciber-segurança, logística e manufatura avançada. Também são avaliadas as principais barreiras para a implementação da Indústria 4.0 no país, como falta de mão de obra especializada, falta de investimentos e infraestrutura inadequada. Como resultado deste trabalho é apresentado de acordo com os modelos CMMI e ACATECH de avaliação de grau de maturidade que a instituição de ensino superior localizada na zona oeste do Estado do Rio de janeiro teve seu grau mensurado no nível 1, sendo o mais básico dos níveis apresentados dos cinco níveis de graus de maturidade. Além de apresentado uma visão geral do grau de maturidade da Indústria 4.0 na instituição, é fornecido recomendações para melhorarem as suas tomadas de decisão baseadas em dados e a automação de tarefas rotineiras, aumentando a eficiência e a capacidade de resposta às mudanças.
ISSN:2237-8049
2237-8049
DOI:10.18316/rcd.v15i36.11068