Quality Management and Sustainability in the Defense Industry: Synergies and Challenges for a Sensitive Sector
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This article analyzes how quality management practices can be integrated with sustainability in the defense industry, aiming to balance effectiveness, safety, and socio-environmental responsibility in a strategic and sensitive sector. Theoretical Framework: The study is based on international standards such as ISO 9001 (quality management) and ISO 14001 (environmental management), as well as regulations like the REACH Directive, the Montreal Protocol, and the Paris Agreement. It also discusses environmental impacts and strategies such as circular economy, renewable energy use, and Kaizen methodology. Method: A mixed-methods approach (qualitative and quantitative) with a descriptive and exploratory character was adopted. Data were collected through a structured questionnaire applied to 18 employees of a Brazilian defense company, including closed-ended (Likert scale) and one open-ended question. Results and Discussion: Findings indicate a positive perception of the integration between quality and sustainability: 67% perceive strong integration, 66% report improved product quality, and 72% highlight a positive impact on institutional image. Main challenges include lack of financial resources (44%), insufficient training (17%), and limited leadership support (11%). Success cases like IMBEL, Embraer, and Helibras show that sustainable practices can reduce costs, improve efficiency, and strengthen corporate image. Research Implications: The integration of quality and sustainability is feasible and strategic, promoting innovation, efficiency, and legal compliance. Results can guide public policies and business practices in the defense sector. Originality/Value: The study shows that quality and sustainability are complementary. Its originality lies in the integrated approach applied to a traditionally change-resistant sector, offering practical paths for sustainable modernization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».