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Title: Geração de conhecimento na indústria automotiva: estudo de caso no desenvolvimento de produto
Other Titles: Knowledge generation in the automotive industry: case study in product development
Authors: Caravieri, Fernando
metadata.dc.contributor.advisor: Sampaio, Renelson Ribeiro
metadata.dc.contributor.advisor-co: Murari, Thiago Barros
metadata.dc.contributor.referees: Ferreira, Cristiano Vasconcellos
Nascimento Filho, Aloísio Santos
Keywords: Gestão de conhecimento;SECI;Análise de redes sociais;ARS;Desenvolvimento de produto automotivo
Issue Date: 4-Jul-2022
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: CARAVIERI, Fernando; SAMPAIO, Renelson Ribeiro (Orientador); MURARI, Thiago Barros (Coorientador). Geração de conhecimento na indústria automotiva: estudo de caso no desenvolvimento de produto. Salvador, BA, 2022. 81 p. Dissertação (Mestrado em Gestão e Tecnologia Industrial) Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2022.
metadata.dc.description.resumo: O complexo produto automotivo deve atender a centenas de requisitos para satisfazer os clientes, as regulamentações governamentais, as metas e necessidades das empresas. O crescimento do volume de vendas, a competitividade, o crescimento da diversificação de produtos e redução do processo para “Time-to-Market”, resultou em um novo modelo de negócios. Novas estratégias devem dar suporte a uma inteligente conexão entre os diversos campos de trabalho, assim como a compreensão da integração do conhecimento de várias disciplinas. Segundo Nonaka e Takeuchi, o ciclo de criação do conhecimento começa com a socialização, onde, o conhecimento tácito é convertido em explícito. Os autores propõem quatro modos diferentes de conversão do conhecimento ilustrado através do modelo SECI: Socialização, Externalização, Combinação e Internalização. Nesse contexto a Análise de Redes Sociais, apresenta-se como uma ferramenta de apoio à compreensão de como o conhecimento pode ser gerado ou compartilhado a partir da interação dos indivíduos. Com isso, o objetivo deste estudo é analisar o processo de geração e difusão do conhecimento entre equipes de desenvolvimento de produto automotivo, durante o projeto simultâneo de duas carrocerias, desenvolvido por uma montadora de veículos. Para isso, foram mapeadas as redes sociais formal e informal entre os departamentos e profissionais envolvidos no projeto, sendo assim, possível entender o fluxo informacional através das principais características das redes. Em seguida, foram elaboradas duas métricas para análise das conversões de conhecimento, sendo essas, Preferência e Frequência. A pesquisa revelou, que a interação informal da rede apresenta baixa densidade e alto índice de centralização e divergência com relação à rede formal. Além disso, com relação aos modos de conversão, para a métrica de Preferência, os modos com maiores índices foram Socialização e Externalização, porém, para métrica de Frequência os métodos com maiores índices foram a Socialização e Combinação.
Abstract: The complex automotive product must meet hundreds of requirements to satisfy customers, government regulations, business objectives and needs. The growth in sales volume, competitiveness, growth in product diversification and reduction of the process to “Time-to Market”, resulted in a new business model. New strategies must support an intelligent connection between different fields of work, as well as an understanding of the integration of knowledge from various disciplines. According to Nonaka and Takeuchi, the knowledge creation cycle begins with socialization, where tacit knowledge is converted into explicit. The authors propose four different modes of knowledge conversion illustrated through the SECI model: Socialization, Externalization, Combination and Internalization. In this context, the Social Network Analysis presents itself as a tool to support the understanding of how knowledge can be generated or shared from the interaction of individuals. Thus, the objective of this study is to analyze the process of generating and disseminating knowledge among automotive product development teams, during the simultaneous design of two Upperbody, developed by a OEM. For this, the formal and informal social networks between the departments and professionals involved in the project were mapped, thus making it possible to understand the information flow through the main characteristics of the networks. Then, two metrics were developed to analyze knowledge conversions, namely, Preference and Frequency. The research revealed that the informal interaction of the network presents low density and high index of centralization and divergence in relation to the formal network. Furthermore, regarding the conversion modes, for the Preference metric, the modes with the highest indices were Socialization and Externalization, however, for the Frequency metric, the methods with the highest indices were Socialization and Combination.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1221
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