Tomada de decisão em sistemas ciber-físicos: uma análise bibliométrica

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.2021.13163

Palavras-chave:

Industria 4.0, Produção inteligente, Decisão autônoma, Customização em massa, Previsão de demanda

Resumo

As mudanças no perfil de consumo por maior variedade de produtos têm elevado o nível de customização da produção. Para atender esta necessidade, a manufatura tem desenvolvido iniciativas que se consolidam na Indústria 4.0, caracterizada pelo uso de soluções para virtualização da produção, internet of things, big data, e em especial, pela utilização de sistemas ciber-físico (CPS). Isto significa reavaliar os inputs adotados na tomada de decisão. Diante desta problemática, coloca-se a questão que norteou a realização deste trabalho: como a tomada de decisão tem sido tratada no ambiente ciber-físico? Foi utilizado como método de pesquisa uma revisão da literatura em conjunto com análise bibliométrica. Os resultados indicam que os sistemas CPS necessitam de autonomia na decisão por intermédio de informações em tempo real de elementos da cadeia produtiva mais remotamente possível.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Henrique Lima Santana, Universidade Metodista de Piracicaba

Bacharel em Engenharia de Petróleo pela Universidade Santa Cecília, Tecnólogo em Logística pela Universidade Paulista, MBA em Gerenciamento de Projetos pela Fundação Getúlio Vargas, e atualmente Mestrando em Engenharia de Produção pela Universidade Metodista de Piracicaba com linha de pesquisa em Gestão Estratégica de Operações. Atua, desde 1997, na área de supply chain por intermédio da definição da estratégia de suprimento, planejamento das demandas, análise limitante dos recursos, provisão operacional (distribuição, almoxarifado, multimodalidade, milkrun, logística reversa) e implantação de projetos estruturais / sistêmicos (unidades de negócio e ERP). Possui ainda as certificações PMP (Project Management Professional - PMI) e Six Sigma Black Belt (UNICAMP).

Maria Rita Pontes Assumpção, Universidade Metodista de Piracicaba

Doutora em Engenharia (Engenharia de Produção) pela Universidade de São Paulo (2001), mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1979), Bacharel em Matemática pela Universidade de São Paulo (1974). Atua, desde 2011, como professora na Graduação e na Pós Graduação em Engenharia de Produção na UNIMEP/SP, orientando nos temas: gestão de serviços, gestão de operações, gestão estratégica, gestão da inovação, coordenação da cadeia de suprimentos.

Referências

Babiceanu, R. F., & Seker, R. (2016). Big Data and virtualization for manufacturing cyber-physical systems: A survey of the current status and future outlook. Computers in Industry, v. 81, pp. 128-137.

Bai, T. (2009). Strategic capabilities: antece dents to mass customization. International Conference on Electronic Commerce and

Business Intelligence, pp. 302-305.

Bauer, H., Schoonmann, A., & Reinhart, G. (2017). Approach for model-based change impact analysis in factory systems. IEEE International Symposium on Systems Engineering.

Broadus, R. N. (1987). Toward a definition of "bibliometrics". Scientometrics, v. 12, pp. 373-379.

Camarinha-Matos, L. M., & Afsarmanesh, H. (2014). Collaborative systems for smart environments: Trends and challenges. IFIP Advances in Information and Communication Technology, v. 434, pp. 3-15.

De Matos, E. B., Niyama, J. K., Neto, L. M., & Marques, M. M. (2012). Congresso ANPCONT: análise bibliométrica descritiva e avaliativa dos artigos publicados de 2007 a 2011. Enfoque: Reflexão Contábil, v. 31, pp. 73-88.

Eck, N. J., & Waltman, L. (2018). VOSviewer – visualizing scientific landscapes. Version 1.6.7 Copyright 2009-2018.

Frazzon, E. M., Albrecht, A., Pires, M., & Israel, E. (2018). Hybrid approach for the integrated scheduling of production and transport processes along supply chains. International Journal of Production Research, v. 56, pp. 2019-2035.

Google LLC. (20 de Dez de 2018). Articles. Fonte: Google Scholar: https://scholar.google.com.br/

Gutiérrez-Salcedo, M., Martínez, M., Moral-Munoz, J., Herrera-Viedma, E., & Cobo, M. (2018). Some bibliometric procedures for analyzing and evaluating research fields. Applied Intelligence, v. 48, pp. 1275-1287.

Henriques, F., & Miguel, P. A. (2015). Modularidade na indústria automotiva: seleção de um portfólio de artigos para pesquisa por meio de uma análise bibliométrica. Exacta – EP, v. 13, pp. 389-401.

Ilic, M. D., Xie, L., Khan, U. A., & Moura, J. M. (2010). Modeling of Future Cyber–Physical Energy Systems for Distributed Sensing and Control. IEEE Transactions on Systems, v. 40, pp. 825-838.

Kang, H. S., Lee, J. Y., Choi, S., Kim, H., Park, J. H., Son, J. Y., Noh, S. D. (2016). Smart manufacturing: Past research, present findings, and future directions. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, v. 3, pp. 111–128.

Karlsson, C. (2008). Researching operations management. Research methods for operational management, pp. 41-44.

Leitão, P., Colombo, A. W., & Karnouskos, S. (2016). Industrial automation based on cyber-physical systems technologies: Prototype implementations and challenges. Computers in Industry, v. 81, pp. 11-25.

Lopes, A. P., & De Carvalho, M. M. (2012). Evolução da literatura de inovação em relações de cooperação: um estudo bibliométrico num período de vinte anos. Gestão e Produção, v. 19, pp. 203-217.

Mcburney, M. K., & Novak, P. L. (2002). What is bibliometrics and why should you care? IEEE International Professional Communication Conference, pp. 108-114.

Microsoft. (2016). Excel® MSO (16.0.4266.1001). Microsoft Corporation. All Rights Reserved.

Moed, H. F., & Van Leeuwen, T. N. (1995). Improving the accuracy of institute for scientific information's journal impact factors. Journal of the American Society for Information Science, v. 46, pp. 461-467.

Neely, A. (2005). The evolution of performance measurement research: developments in the last decade and a research agenda for the next. International Journal of Operations & Production Management, v. 25, pp. 1264-1277.

Oesterreich, T. D., & Teuteberg, F. (2016). Understanding the implications of digitisation and automation in the context of Industry 4.0: A triangulation approach and elements of a research agenda for the construction industry. Computers in Industry, v. 83, pp. 121-139.

Osorio, N. L., & Otieno, A. W. (2008). A survey of manufacturing engineering databases. Collection Building, v. 27, pp. 22-29.

Papa, G., Zurutuza, U., & Uribeetxeberria, R. (2016). Cyber physical

system based proactive collaborative maintenance. Proceedings of 2016 International Conference on Smart Systems and Technologies, pp. 173-178.

Pereira, R. A., Ribeiro, M. S., & Bianchini, D. (2014). Tomada de decisão mediante aos impactos da turbulência nas convergências tecnológicas no mercado de telefonias móveis: Um estudo à luz da estabilidade dinâmica. Exacta – EP, v. 12, pp. 105-122.

Prasad, S., & Tata, J. (2005). Publication patterns concerning the role of teams/groups in the information systems literature from 1990 to 1999. Information and Management, v. 42, pp. 1137-1148.

Reuters, T. (12 de mai de 2018). Company history (historical highlights from across Thomson Reuters). Fonte: https://www.thomsonreuters.com/en/about-us/company-history.html

Swain, D. T., Couzin, I. D., & Leonard, N. E. (2012). Real-Time Feedback-Controlled Robotic Fish for Behavioral Experiments With Fish Schools. Proceedings of the IEEE, v. 100.

Tham, C. K., & Luo, T. (2013). Sensing-Driven Energy Purchasing in Smart Grid Cyber-Physical System. IEEE Transactions on Systems, v. 43.

Vaidya, S., Ambad, P., & Bhosle, S. (2018). Industry 4.0 - A Glimpse. Procedia Manufacturing - Elsevier, v. 20, pp. 233-238.

Wang, L., Torngren, M., & Onori, M. (2015). Current status and advancement of cyber-physical systems in manufacturing. Journal of Manufacturing Systems, v. 37, pp. 517-527.

Wang, Q., & Sun, X. (2018). The international journal of production research in the past, the present and the future: a bibliometric analysis. International Journal of Production Research.

Williams, R., & Bornmann, L. (2016). Sampling issues in bibliometric analysis. Journal of Informetrics, v. 10, pp. 1225-1232.

Zhao, P., Suryanarayanan, S., & Simoes, M. G. (2013). An Energy Management System for Building Structures Using a Multi-Agent Decision-Making Control Methodology. IEEE Transactions on Industry Applications, v. 49, pp. 322-330.

Downloads

Publicado

22.03.2023

Como Citar

Santana, H. L., & Assumpção, M. R. P. (2023). Tomada de decisão em sistemas ciber-físicos: uma análise bibliométrica. Exacta, 21(1), 1–22. https://doi.org/10.5585/exactaep.2021.13163

Edição

v. 21 n. 1 (2023): (jan./mar.)

Seção

Artigos

Licença

Copyright (c) 2023 Dos autores

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Autores que tiverem artigos aceitos para publicação na Revista Exacta concordam com os seguintes termos:

  • A Cessão dos Direitos Autorais da publicação do artigo à Revista Exacta;
  • Os autores que tiverem seus trabalhos aceitos e publicados na Revista Exacta estão sujeitos a Política de Direitos Autorais CC BY NC SA https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/;
  • A publicação do artigo pela Revista Exacta, em caráter de exclusividade e em meio eletrônico;
  • A indexação do artigo em bases de dados nacionais e internacionais, diretórios, bibliotecas digitais e bases bibliométricas em que a Revista estiver e vir a estar indexada.