Práticas e desafios na preparação da produção em projetos de novos produtos de higiene pessoal
Bibliographic record
Abstract
A literatura sobre o processo de desenvolvimento de produtos (PDP) dedica pouca atenção à etapa de preparação dos meios de manufatura. Em certos produtos, porém, o diferencial tecnológico está justamente no processo de fabricação. É o caso de bens de consumo que se caracterizam pela produção em alto volume, predominando processos produtivos com elevado nível de automação. Este trabalho apresenta um estudo de caso em um produtor de bens de consumo para higiene pessoal, cuja característica principal é o volume de produção elevado. Partindo de uma análise detalhada do PDP, demonstram-se a importância desta etapa, as dificuldades enfrentadas pela empresa e questões de pesquisa relevantes. A análise contemplou a modelagem do processo de negócio, entrevistas com os principais atores e análise documental. Além de apresentar e discutir a experiência da empresa estudada, descrevem-se lacunas importantes na teoria gestão do desenvolvimento de produtos e recomendações para pesquisas futuras.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".