A produção enxuta sob a perspectiva da visão baseada em recursos: um estudo em uma organização do setor calçadista
Bibliographic record
Abstract
Resumo O objetivo deste artigo é analisar como os recursos estratégicos contribuíram para a implementação da produção enxuta (PE) em uma organização do setor calçadista, sob a perspectiva da visão baseada em recursos (VBR). Tomando como base os pressupostos teóricos da PE e da VBR, foi desenvolvido um procedimento de análise composto de cinco etapas: detalhamento da estratégia de operações; identificação das práticas de PE; descrição da trajetória de implementação da PE; relação das práticas com os recursos; e avaliação dos recursos. A pesquisa de campo foi realizada por meio de um estudo de caso longitudinal em que a principal técnica de coleta de dados foi a entrevista (semiestruturada e estruturada) dirigida aos funcionários e gestores do setor de engenharia industrial da fábrica escolhida como unidade de análise. Constatou-se que a empresa adotou 15 práticas, das quais 9 foram implementadas em todos os setores. Foram identificados 17 recursos que deram suporte à implantação. Por meio da análise destes, verificou-se que os recursos denominados mão de obra operacional, gestores qualificados, máquinas pesadas, cultura e treinamento foram fundamentais para a PE, aspecto que se confirmou na avaliação em relação aos critérios de valor, versatilidade e sustentabilidade dos recursos. Embora a PE seja, muitas vezes, defendida como um modelo de aplicabilidade universal, o caso estudado apontou que o processo de implementação da PE pode encontrar dificuldades de imitação, pois está intrinsecamente ligado às condições históricas únicas, à ambiguidade causal e à complexidade social dos recursos.
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 | 0.005 | 0.006 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".