Desenvolvimento de produtos baseados em plataformas: uma abordagem de fábricas de aprendizagem para redução de incertezas (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: ZANCUL, EDUARDO DE SENZI - EP ; MARZOLLA, RAFAEL AMOROSO - EP ; SANTOS, GABRIEL RODRIGUES - EP ; ROMERAL, PEDRO ANTONIO DE ALBUQUERQUE FELIZOLA - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.14488/enegep2024_tn_wpg_415_2041_47920
- Subjects: DESENVOLVIMENTO DE PRODUTOS; TRANSFERÊNCIA DE TECNOLOGIA; INDÚSTRIA 4.0
- Keywords: FÁBRICA DO FUTURO
- Language: Português
- Abstract: Em um cenário no qual a customização em massa vem se tornando uma tendência para a Indústria 4.0, desenvolver plataformas de produtos pode ser uma atividade habilitadora crítica. Porém, o alto custo e longo período para seu desenvolvimento trazem desafios e incertezas ainda maiores do que no desenvolvimento de produtos convencionais. Este trabalho analisa como as incertezas se apresentam no desenvolvimento de produtos baseados em plataformas e discute uma abordagem possível para a sua mitigação com o uso de uma Learning Factory. Por meio da análise bibliométrica de uma amostra da literatura, foram identificados grupos de trabalho que investigam o tema e seus resultados foram discutidos à luz da teoria de gestão de incertezas. Incertezas de mercado e técnicas foram as mais significativas reportadas academicamente. Essa análise é complementada por um caso de aplicação que estudou como a Learning Factory Fábrica do Futuro contribuiu para mitigar incertezas técnicas no desenvolvimento de uma plataforma para visão computacional. Com isso, o trabalho lança luz na gestão de incertezas em ambientes industriais e no desenvolvimento de plataformas de produtos.
- Imprenta:
- Publisher: ABEPRO
- Publisher place: Rio de Janeiro
- Date published: 2024
- Source:
- Conference titles: Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP
- Status:
- Artigo possui acesso gratuito no site do editor (Bronze Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MARZOLLA, Rafael Amoroso et al. Desenvolvimento de produtos baseados em plataformas: uma abordagem de fábricas de aprendizagem para redução de incertezas. 2024, Anais.. Rio de Janeiro: ABEPRO, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.14488/enegep2024_tn_wpg_415_2041_47920. Acesso em: 07 abr. 2026. -
APA
Marzolla, R. A., Santos, G. R., Romeral, P. A. de A. F., Schmit, F., & Zancul, E. de S. (2024). Desenvolvimento de produtos baseados em plataformas: uma abordagem de fábricas de aprendizagem para redução de incertezas. In ENEGEP 2024 - Reindustrialização no Brasil. Rio de Janeiro: ABEPRO. doi:10.14488/enegep2024_tn_wpg_415_2041_47920 -
NLM
Marzolla RA, Santos GR, Romeral PA de AF, Schmit F, Zancul E de S. Desenvolvimento de produtos baseados em plataformas: uma abordagem de fábricas de aprendizagem para redução de incertezas [Internet]. ENEGEP 2024 - Reindustrialização no Brasil. 2024 ;[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.14488/enegep2024_tn_wpg_415_2041_47920 -
Vancouver
Marzolla RA, Santos GR, Romeral PA de AF, Schmit F, Zancul E de S. Desenvolvimento de produtos baseados em plataformas: uma abordagem de fábricas de aprendizagem para redução de incertezas [Internet]. ENEGEP 2024 - Reindustrialização no Brasil. 2024 ;[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.14488/enegep2024_tn_wpg_415_2041_47920 - Incertezas associadas à adoção de tecnologias habilitadoras da indústria 4.0 em empresas no Brasil
- Learning factory as an innovation ecosystem
- Visão computacional na indústria: tendências e exemplos práticos
- Product development process for complex hardware-based solutions: current trends
- An impact assessment framework applied to digital electrical substations
- Provas de conceito na Indústria 4.0: tipologia e aplicações
- From conventional to smart substations: a classification model
- Development of managerial and information technology skills in learning factories in the context of industry 4.0: a case study
- Megaprojetos: desafios e oportunidades de pesquisa
- Computer vision-enabled digital twins: an exploratory literature review and research opportunities
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