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dc.contributor.advisorFrank, Alejandro Germánpt_BR
dc.contributor.authorDornelles, Jéssica de Assispt_BR
dc.date.accessioned2022-04-19T04:39:06Zpt_BR
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/237441pt_BR
dc.description.abstractA Indústria 4.0 é considerada a quarta revolução industrial porque utiliza uma ampla integração de tecnologias de informação e de operação na fabricação industrial. Apesar dessa perspectiva tecnológica, diversos estudos vêm evidenciando a importância de considerar o fator humano para o desenvolvimento de um sistema de manufatura inteligente. Nesse sentido, a dimensão denominada como Smart Working precisa ser melhor investigada, uma vez que entender como as tecnologias afetam os trabalhadores e as habilidades desses são cruciais para o bom desempenho das fábricas. Em razão disso, o objetivo desta dissertação foi entender como as Smart Working Technologies (SWT) podem contribuir para as atividades e as habilidades dos trabalhadores da manufatura. Para tanto, primeiramente foi realizada uma análise abrangente da literatura para identificar as SWT e seus impactos nas capacidades dos trabalhadores em suas atividades de manufatura. Deste modo, foram analisados 80 artigos que relacionam as SWT em oito atividades de manufatura. Posteriormente, foi selecionada uma das SWT mais relevantes conforme a literatura, os robôs colaborativos, para identificar os efeitos das tecnologias nas habilidades dos trabalhadores. Deste modo, foram analisados 138 casos de aplicação reportados por uma das empresas fornecedoras líderes mundiais, bem como três entrevistas com empresas adotantes da tecnologia. Os resultados apontam que existem 15 SWT que podem ser implementadas nas atividades de manufatura e relacionadas às capacidades dos trabalhadores. Além disso, os resultados também apontam que podem existir quatro efeitos das SWT nas habilidades dos trabalhadores. Estes achados demonstram que de acordo com a estratégia da empresa uma SWT pode impactar de diferentes formas os trabalhadores.pt_BR
dc.description.abstractIndustry 4.0 is considered the fourth industrial revolution because it uses a broad integration of information and operating technologies in industrial manufacturing. Despite this technological perspective, several studies have highlighted the importance of considering the human factor to develop a smart manufacturing system. In this sense, the Smart Working dimension needs to be further investigated since understanding how technologies affect workers and their skills are crucial for factories' good performance. Therefore, the objective of this dissertation was to understand how Smart Working Technologies (SWT) can contribute to the activities and skills of manufacturing workers. To this end, firstly a systematic literature review was carried out to identify SWTs and their impacts on workers' capabilities in their manufacturing activities. Thus, 80 articles relating to SWT in eight manufacturing activities were analyzed. Subsequently, one of the most relevant SWTs according to the literature, collaborative robots, was selected to identify the effects of technologies on workers' skills. In this way, 138 application cases reported by one of the world's leading supplier companies were analyzed, as well as three interviews with companies that adopted the technology. The results show that there are 15 SWT that can be implemented in manufacturing activities and related to workers' capabilities. In addition, the results also point out that there may be four effects of SWT on workers' skills. According to the company's strategy, these findings demonstrate that an SWT can impact workers in different ways.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectSmart working technologiesen
dc.subjectIndústria 4.0pt_BR
dc.subjectIndustry 4.0en
dc.subjectSistemas inteligentes de manufaturapt_BR
dc.subjectTrabalhadorpt_BR
dc.subjectManufacturingen
dc.subjectWorkersen
dc.subjectSkillsen
dc.titleSmart working technologies in industry 4.0 : contributions to different manufacturing activities and workers’ skillspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001138308pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Transportespt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2022pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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