Potential COVID-19 impacts on the transition to Industry 4.0 in the Brazilian manufacturing sector
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this viewpoint is to present some reflections about the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic impacts on the transition to Industry 4.0 in the Brazilian manufacturing sector context. Design/methodology/approach Initially, a bibliographic research study was carried out to establish a theoretical background and contextualization. After analysing different kinds of documents, the authors of this viewpoint discussed potential COVID-19 impacts on the transition to Industry 4.0 in the Brazilian manufacturing sector. A multidisciplinary discursive approach was used in the debates. Findings The COVID-19 pandemic will negatively influence the transition of Brazilian manufacturing sector to Industry 4.0. Despite the fact that some “World Class Companies” based in Brazil still continue the transition process towards the “Digital Revolution”, most of Brazilian manufacturing companies are postponing important initiatives related to Industry 4.0 due to uncertainties. In addition, policies promoting innovation are increasingly necessary. Practical implications This viewpoint presents interesting implications for researchers and society. Researchers can use these reflections to structure surveys or case studies to better understand the aforementioned impacts on companies due to the pandemic. These reflections can also be used by society for public policy debates. For companies, the information presented highlights the relevance of Industry 4.0 as an important phenomenon to manufacturing sector and companies' competitiveness. Originality/value This viewpoint presents reflections which may be used to encourage debates about how to manage digital transformation in the manufacturing sector during an unstable environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».