Modelo de mapeamento de conhecimentos e fatores críticos para implementação de jornadas de transformação digital nas indústrias

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Rodrigues, Sidnei Manoel
Orientador(a): Sell, Denilson
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/269434
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2025.
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No entanto, poucas pesquisas se concentram em como gerenciar e desenvolver os conhecimentos organizacionais específicos necessários para garantir que esses fatores sejam efetivamente alcançados, criando uma lacuna entre a estratégia e a capacidade de execução. Diante do exposto, esta tese teve como objetivo a proposição de um modelo para análise dos conhecimentos críticos, considerando FCS para jornadas de TD de sucesso. Para tanto, optou-se pelo uso da Design Science Research (DSR), caracterizando esta tese como uma pesquisa tecnológica. Entre os métodos utilizados, realizou-se uma revisão sistemática da literatura (ProKnow-C) para a prospecção dos construtos e, para a validação, foram aplicados questionários e entrevistas semiestruturadas com sete especialistas (sendo 3 da academia e 4 de mercado) e quatro gestores de uma organização industrial. O modelo final é composto de cinco dimensões que agrupam 12 categorias de análise, nas quais se distribuem os 38 Fatores Críticos de Sucesso e os 18 conhecimentos relevantes identificados como necessários para garanti-los. A análise estatística e qualitativa demonstrou um forte alinhamento entre a percepção dos especialistas e dos diretores sobre a relevância desses construtos. A aplicabilidade do modelo foi explorada no estudo de caso da organização industrial, na qual se constatou que os FCS percebidos pela gestão como completamente garantidos são aqueles de natureza estratégica e de governança, como o mindset orientado a valor de negócio e o planejamento da jornada. Em contrapartida, verifica-se que os maiores desafios organizacionais e as vulnerabilidades de conhecimento estão concentrados na dimensão humana, especificamente na gestão de talentos e prontidão de recursos humanos e na alfabetização digital-industrial, ambos avaliados como apenas parcialmente garantidos. Constatou-se também que, embora haja um forte alinhamento geral entre as visões de especialistas e gestores, existem nuances com a gestão interna priorizando conhecimentos de aplicação operacional mais imediata. A aplicação do modelo contribui ainda para que as indústrias acelerem o processo de entendimento sobre os FCS que impactam sua jornada de TD, bem como os conhecimentos críticos que precisam dominar. Por fim, conclui-se que o modelo proposto contribui para a teoria da Gestão do Conhecimento e da Transformação Digital, pois configura um mecanismo para auxiliar as organizações industriais a diagnosticarem suas capacidades e a direcionarem de forma estratégica seus investimentos em capacitação. O modelo preenche a lacuna entre a identificação de fatores de sucesso e a execução prática necessária para alcançá-los, oferecendo um roteiro para otimizar a jornada de inovação e adaptação ao cenário da Indústria 4.0.Abstract: Digital Transformation (DT) represents a structural and decisive element for the competitiveness of industrial organizations, requiring a reconfiguration of strategies, processes, and competencies. The literature has focused on identifying Critical Success Factors (CSFs) for this journey. However, few studies concentrate on how to manage and develop the specific organizational knowledge required to ensure these factors are effectively achieved, creating a gap between strategy and execution capability. Therefore, this thesis aimed to propose a model that connects the CSFs of DT to the relevant knowledge needed. For this, Design Science Research (DSR) was chosen, characterizing this thesis as technological research. The methods used included a systematic literature review (ProKnow-C) for prospecting the constructs, and for validation, questionnaires and semi-structured interviews were applied with a group of 7 specialists (3 from academia and 4 from the market) and 4 directors of an industrial organization. As a result, the construction and analysis of the proposed model, in light of the perceptions of specialists and directors, showed theoretical consistency and a structural logic convergent with organizational practice. The final model is composed of 5 dimensions that group 12 macro-categories, in which 38 Critical Success Factors and the 18 relevant knowledge areas identified as necessary to guarantee them are articulated. The statistical and qualitative analysis demonstrated a strong alignment between the perceptions of specialists and directors regarding the relevance of these constructs. The model's applicability was explored in the case study of the industrial organization, where it was found that the CSFs perceived by management as completely guaranteed are those of a strategic and governance nature, such as a value-driven mindset and clear planning and governance of the DT journey. In contrast, it was verified that the greatest organizational challenges and knowledge vulnerabilities are concentrated in the human dimension, specifically in talent management and human resources readiness\" and industrial-digital literacy. It was also noted that, although there is a strong general alignment between the views of specialists and directors, nuances exist, with internal management prioritizing knowledge with more immediate operational application. Finally, it is concluded that the proposed model contributes to the theory of Knowledge Management and Digital Transformation, as it provides a mechanism to help industrial organizations diagnose their capabilities and strategically direct their investments in training. The model fills the gap between identifying success factors and the practical execution needed to achieve them, offering a roadmap to optimize the journey of innovation and adaptation to the Industry 4.0 scenario.224 p.| il., tabs.porGestão do conhecimentoEngenharia e gestão do conhecimentoTransformação digitalSucesso nos negóciosIndústria 4.0Modelo de mapeamento de conhecimentos e fatores críticos para implementação de jornadas de transformação digital nas indústriasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALPEGC0909-T.pdfPEGC0909-T.pdfapplication/pdf5473049https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/269434/-1/PEGC0909-T.pdfb138a1a58cec901005aafa92fef89551MD5-1123456789/2694342025-10-13 20:32:30.191oai:repositorio.ufsc.br:123456789/269434Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732025-10-13T23:32:30Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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