PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO PARANÁ - PUCPR
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<strong>PONTIFÍCIA</strong> <strong>UNIVERSIDADE</strong> <strong>CATÓLICA</strong> <strong>DO</strong> <strong>PARANÁ</strong><br />
ESCOLA POLITÉCNICA<br />
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO E<br />
SISTEMAS (MESTRA<strong>DO</strong>)<br />
ANDRÉ LUIZ GAZOLI DE OLIVEIRA<br />
MAPEAMENTO DA CUSTOMIZAÇÃO EM MASSA POR REDES DE<br />
RELACIONAMENTO E DESENVOLVIMENTO DE UM FRAMEWORK PARA A<br />
INDÚSTRIA AUTOMOBILÍSTICA<br />
CURITIBA<br />
2012
ANDRÉ LUIZ GAZOLI DE OLIVEIRA<br />
MAPEAMENTO DA CUSTOMIZAÇÃO EM MASSA POR REDES DE<br />
RELACIONAMENTO E DESENVOLVIMENTO DE UM FRAMEWORK PARA A<br />
INDÚSTRIA AUTOMOBILÍSTICA<br />
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-<br />
Graduação em Engenharia de Produção e<br />
Sistemas Área de concentração: Modelos de<br />
Apoio à Tomada de Decisão, da Escola<br />
Politécnica, da Pontifícia Universidade Católica do<br />
Paraná, como requisito parcial à obtenção do<br />
título de mestre em Engenharia de Produção e<br />
Sistemas.<br />
Orientador: Prof. Dr. Sérgio E. Gouvêa da Costa<br />
Coorientador: Prof. Dr. Edson Pinheiro de Lima<br />
CURITIBA<br />
2012
Dados da Catalogação na Publicação<br />
Pontifícia Universidade Católica do Paraná<br />
Sistema Integrado de Bibliotecas – SIBI/<strong>PUCPR</strong><br />
Biblioteca Central<br />
Oliveira, André Luiz Gazoli de<br />
O48m Mapeamento da customização em massa de redes de relacionamento e<br />
2012 desenvolvimento de um Framework para a indústria automobilística /<br />
André Luiz Gazoli de Oliveira ; orientador, Sérgio E. Gouvea da Costa ;<br />
co-orientador, Edson Pinheiro Lima. – 2012.<br />
190 f. : il. ; 30 cm<br />
Dissertação (mestrado) – Pontifícia Universidade Católica do Paraná,<br />
Curitiba, 2012.<br />
Bibliografia: f. 152-172<br />
1. Engenharia da produção. 2. Logistica empresarial. 3. Redes de relações<br />
sociais - Análise. 4. Industria automobiística. 5. Customização em massa.<br />
I. Costa, Sérgio E. Gouvêa da Costa. II. Lima, Edson Pinheiro de Lima.<br />
III. Pontifícia Universidade Católica do Paraná Pós-Graduação em<br />
Engenharia de Produção e Sistemas. IV. Título.<br />
CDD 20. ed. – 620.0046
AGRADECIMENTOS<br />
Primeiramente, agradeço a Deus por me guiar e me iluminar em toda essa jornada.<br />
Agradeço, em seguida, à minha família, principalmente aos meus pais, pelo apoio<br />
concedido em todas as etapas dessa caminhada.<br />
Agradeço também a minha namorada por sempre me apoiar e me inspirar quando<br />
encontrei dificuldades.<br />
Agradeço, finalmente, aos orientadores do presente trabalho, Dr. Sérgio Eduardo<br />
Gouvêa da Costa e Dr. Edson Pinheiro de Lima, por me ajudarem nos momentos de<br />
dúvida e pelos ensinamentos de tão grande valor que a mim foram ofertados.
“Se quiser entender e ser capaz de utilizar o poder de<br />
customização em massa, é imprescindível que você aprecie o<br />
lógico por trás do conceito. Esse lógico não está limitado aos<br />
negócios, nem tem sua origem aqui. A noção religiosa da<br />
trindade, a noção governamental de equilíbrio de potências e a<br />
noção psicológica de ambivalência são variações dessa<br />
mesma lógica: levar em conta a coexistência de oposições,<br />
compreender a contradição como indicação de uma maior<br />
autenticidade. A chave é compreender e transcender o<br />
paradoxo, em vez de estar limitado por ele”.<br />
(Stanley M. Davis ao escrever o prefácio do livro de Pine II –<br />
Personalizando produtos e serviços: customização maciça,<br />
1994, p. XIX)<br />
“[...] o homem nega a si mesmo quando se acomoda à rotina<br />
de uma ciência já desenvolvida. Ir à escola, ler um livro,<br />
estudar uma ciência é receber um presente e ao mesmo tempo<br />
aceitar um compromisso como desafio. De presente recebemse<br />
os resultados já conseguidos pelas gerações anteriores; o<br />
compromisso é continuar a perseguir as necessidades,<br />
questionar os modelos, aprender a aprender para superar(-se).<br />
Nenhuma geração pode dar-se por satisfeita com um mundo<br />
de segunda mão...”<br />
(Antonio Raimundo dos Santos, 2002, p.22)
RESUMO<br />
Essa dissertação aborda o mapeamento e análise da literatura em Customização em<br />
Massa por meio da análise de redes de relacionamento. Ademais, também<br />
apresenta o desenvolvimento de um novo framework para o desenvolvimento da<br />
competência em Customização em Massa na indústria automobilística. O objetivo<br />
principal é verificar o impacto dos habilitadores Planejamento da Produção,<br />
Fabricação & Montagem, Projeto de Produtos, Marketing & Vendas e Abastecimento<br />
& Logística no desenvolvimento da competência em Customização em Massa na<br />
indústria automobilística. Esse objetivo foi atingido primeiramente, ao realizar no<br />
primeiro artigo, a revisão e mapeamento da literatura em Customização em Massa<br />
por meio da análise de redes de relacionamento e clusterização. Essas análises<br />
permitiram a compreensão das relações existentes entre a Customização em Massa<br />
e as áreas de conhecimento que a complementam. Também foi possível definir uma<br />
agenda de pesquisa com base nas análises de redes de relacionamento. O segundo<br />
artigo apresenta o desenvolvimento do framework e a identificação das variáveis de<br />
pesquisa. Realiza-se, também, a validação inicial do instrumento de coleta de dados<br />
e do framework de pesquisa para verificar a confiabilidade da escala e realizar uma<br />
análise fatorial exploratória. Por fim, o terceiro artigo apresenta a validação do<br />
framework em empresas do setor automobilístico do estado do Paraná. A pesquisa<br />
possui caráter descritivo e abordagem qualitativa, por meio de um levantamento do<br />
tipo survey. Como resultados finais, foi possível definir uma agenda de pesquisa<br />
para a Customização em Massa e também identificar a validação parcial do<br />
framework de pesquisa nas empresas do setor automotivo paranaense.<br />
Palavras-chave: Customização em Massa. Análise de redes de relacionamento.<br />
Framework.
ABSTRACT<br />
This dissertation addresses the Mass Customization mapping and analysis of the<br />
literature through the social networks analysis. Moreover, it also presents the<br />
development of a new framework for development of Mass Customization capability<br />
in automotive industry. The main objective is to verify the impact of enablers<br />
Production Planning, Manufacturing & Assembly, Product Development, Sales &<br />
Marketing and Supply & Logistics in the development of Mass Customization<br />
capability in automotive industry. Primarily, the main objective was achieved through<br />
three articles. In the first article it was done a literature review and Mass<br />
Customization was mapped through social network analysis and clustering analysis.<br />
These analyzes allowed the understanding of the relationship between mass<br />
customization and complementary knowledge groups. It was also possible to define a<br />
research agenda based on social network analysis. The second article presents the<br />
development of the framework and the identification of research variables. Also, it is<br />
realized the initial validation of the data collection instrument and the research<br />
framework to verify the scale reliability and perform an exploratory factor analysis.<br />
Finally, the third article discusses the reliability of the framework validation for<br />
companies in the automotive sector in the state of Paraná. The research is<br />
descriptive and uses a qualitative approach, through a survey. As final results, it was<br />
possible to define a research agenda for Mass Customization and also identify the<br />
partial validation of the framework research companies in the automotive sector in<br />
Paraná.<br />
Key-words: Mass Customization. Social Network analysis. Framework.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES<br />
Figura 1.1. Habilitadores para a Customização em Massa ....................................... 21<br />
Figura 1.2. Questões de pesquisa ............................................................................. 22<br />
Figura 2.1. Evolução dos paradigmas de produção .................................................. 32<br />
Figura 2.2. Graus de personalização de Pine II ........................................................ 34<br />
Figura 2.3. Continuum de estratégias ....................................................................... 35<br />
Figura 2.4. Categorias de Customização em Massa ................................................. 35<br />
Figura 2.5. Níveis genéricos de Customização em Massa ........................................ 36<br />
Figura 2.6. Modos fundamentais de operação para a CM ........................................ 38<br />
Figura 2.7. Etapas da pesquisa bibliográfica em bases de dados............................. 40<br />
Figura 2.8. Gráfico de Pareto dos principais autores ................................................ 44<br />
Figura 2.9. Distribuição das publicações durante os anos ........................................ 47<br />
Figura 2.10. Gráfico de Pareto dos principais meios de publicação em CM. ............ 48<br />
Figura 2.11. Rede de relacionamento das áreas de conhecimento. ......................... 51<br />
Figura 2.12. Rede de relacionamento de autores. .................................................... 55<br />
Figura 3.1. Evolução dos paradigmas de produção .................................................. 86<br />
Figura 3.2. Continuum de estratégias ....................................................................... 89<br />
Figura 3.3. Categorias de Customização em Massa ................................................. 89<br />
Figura 3.4. Níveis genéricos de Customização em Massa ........................................ 91<br />
Figura 3.5. Modos fundamentais de operação para a CM ........................................ 92<br />
Figura 3.6. Customização em massa na indústria automotiva .................................. 94<br />
Figura 3.7. Sistema de suporte à decisão sobre CM ................................................. 95<br />
Figura 3.8. Framework conceitual para a capacitação em Customização em Massa<br />
.................................................................................................................................. 96<br />
Figura 3.9. Framework adotado para a CM ............................................................... 99<br />
Figura 3.10. Relação entre as variáveis de pesquisa e os habilitadores ................. 100<br />
Figura 3.11. Relações resultantes da análise de dados .......................................... 108<br />
Figura 4.1. Sistema de suporte à decisão sobre CM ............................................... 119<br />
Figura 4.2. Framework adotado para a CM ............................................................. 125<br />
Figura 4.3. Relação entre as variáveis de pesquisa e os habilitadores ................... 126<br />
Figura 4.4. Relações resultantes da validação inicial do framework ....................... 127<br />
Figura 4.5. Ramo de atividades das empresas respondentes ................................ 132<br />
Figura 4.6. Classificação do porte das empresas com critérios do IBGE (2006)..... 132
Figura 4.7. Áreas de trabalho dos respondentes..................................................... 133<br />
Figura 4.8. Relações resultantes da análise fatorial exploratória ............................ 136<br />
Figura 4.9. Relações entre habilitadores e Customização em Massa ..................... 138
LISTA DE TABELAS<br />
Tabela 2.1. JCR 2010 das revistas obtidas das bases de dados. ............................. 40<br />
Tabela 2.2. Publicações mais citadas em Customização em Massa ........................ 45<br />
Tabela 2.3. Grau de centralidade para autores ......................................................... 53<br />
Tabela 2.4. Autores versus Áreas de conhecimento ................................................. 57<br />
Tabela 2.5. Ênfase das áreas de pesquisas em CM ................................................. 59<br />
Tabela 2.6. Leituras recomendadas em Mass Customization ................................... 61<br />
Tabela 2.7. Leituras recomendadas em Product Design ........................................... 62<br />
Tabela 2.8. Leituras recomendadas em Supply Chain Management ........................ 63<br />
Tabela 2.9. Leituras recomendadas em Lean Production ......................................... 65<br />
Tabela 2.10. Leituras recomendadas em Information Technology & Flexibility ......... 67<br />
Tabela 2.11. Leituras recomendadas em Modularity ................................................. 68<br />
Tabela 2.12. Leituras recomendadas em Planning ................................................... 70<br />
Tabela 3.1. Análise cruzada entre áreas da pesquisa e o tempo de experiência dos<br />
respondentes. .......................................................................................................... 102<br />
Tabela 3.2. Alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e Teste Bartlett. ....................... 105<br />
Tabela 3.3. Matriz Anti-Imagem e Comunalidades. ................................................. 106<br />
Tabela 3.4. Grau de explicação atingido pela análise fatorial. ................................ 106<br />
Tabela 3.5. Alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e Teste Bartlett após exclusão de<br />
variáveis. ................................................................................................................. 107<br />
Tabela 4.1. Comparação entre PLS e CBSEM ....................................................... 130<br />
Tabela 4.2. Resultados da análise de confiabilidade e da análise fatorial exploratória<br />
................................................................................................................................ 133<br />
Tabela 4.3. Resultados do PLS ............................................................................... 139
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS<br />
AA Assembly Automation<br />
Ab&Log Abastecimento & Logística<br />
AinC Automation in Construction<br />
AMTs Advanced Manufacturing Technologies<br />
BH Business Horizons<br />
BPMJ Business Process Management Journal<br />
C&IE Computers & Industrial Engineering<br />
C&OR Computers & Operations Research<br />
CAD Computer-Aided Design<br />
CBSEM Covariance-Based Structural Equation Modeling<br />
CD Compact Disc<br />
CinI Computers in Industry<br />
CIRP-A CIRP Annals-Manufacturing Technology<br />
CIRP-J CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology<br />
CM Customização em Massa<br />
CME Construction Management and Economics<br />
DesStu Design Studies<br />
DFMC Design Approcach to Mass Customization<br />
DSS Decision Support Systems<br />
EAAI Engineering Applications of Artificial Intelligence<br />
EBR European Business Review<br />
EJM European Journal of Marketing<br />
EJOR European Journal of Operational Research<br />
EMJ European Management Journal<br />
ESA Expert Systems with Applications<br />
Fab&Mont Fabricação & Montagem<br />
Fiep Federação das Indústrias do Estado do Paraná<br />
GM General Motors<br />
HPM High Performance Manufacturing<br />
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística<br />
IIE-T IIE Transactions<br />
IJCIM International Journal of Computer Integrated Manufacturing<br />
IJFDTE<br />
International Journal<br />
Education<br />
of Fashion Design, Technology and<br />
IJMASSC International Journal of Mass Customisation<br />
IJMI International Journal of Medical Informatics<br />
IJOPM International Journal of Operations & Production Management<br />
IJPE International Journal of Production Economics<br />
IJPR International Journal of Production Research<br />
IJSIM International Journal of Service Industry Management<br />
IMM Industrial Marketing Management<br />
IMS Integrated Manufacturing Systems<br />
IST Information and Software Technology<br />
IT Information Technology
JCM Journal of Consumer Marketing<br />
JCP Journal of Consumer Psychology<br />
JCR Journal Citation Reports<br />
JETM Journal of Engineering and Technology Management<br />
JFMM Journal of Fashion Marketing and Management<br />
JH&LM Journal of Hospitality & Leisure Marketing<br />
JIT Just-In-Time<br />
JME Journal of Media Economics<br />
JMS Journal of Manufacturing Systems<br />
JMTM Journal of Manufacturing Technology Management<br />
JOM Journal of Operations Management<br />
LIM Logistics Information Management<br />
M&V Marketing & Vendas<br />
MC Mass Customization<br />
MD Management Decision<br />
MRN Management Research News<br />
MSA Measures of Sampling Adequacy<br />
MSQ Managing Service Quality<br />
OM Operations Management<br />
Omega Omega<br />
OS Operations Strategy<br />
P_Produtos Projeto de Produtos<br />
PEGEMs Paradigmas Estratégicos de Gestão da Manufatura<br />
PFA Product Family Architecture<br />
Plan_Prod Planejamento da Produção<br />
PLS Partial Least Square<br />
PLSPM Partial Least Square Path Modeling<br />
PM Produção em Massa<br />
PP&C Production Planning & Control: The Management of Operations<br />
<strong>PUCPR</strong> Pontifícia Universidade Católica do Paraná<br />
R&CIM Robotics and Computer-Integrated Manufacturing<br />
R² Coeficiente de Determinação<br />
S&L Strategy & Leadership<br />
Science Science<br />
SCM Supply Chain Management<br />
SEM Structural Equation Modeling<br />
SET&P Systems Engineering - Theory & Practice<br />
Sig. Nível de Significância<br />
SMPT Simulation Modelling Practice and Theory<br />
SJR Scientific Journal Rankings<br />
Tech Technovation<br />
TFSC Technological Forecasting and Social Change<br />
WCDM World Class Design to Manufacture<br />
WCM World Class Manufacturing<br />
WHI Women’s Health Issues
SUMÁRIO<br />
1 INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 14<br />
1.1 TEMA E PROBLEMATIZAÇÃO .......................................................................... 14<br />
1.2 MOTIVAÇÃO DA PESQUISA ............................................................................. 16<br />
1.3 OBJETIVOS ........................................................................................................ 17<br />
1.3.1 Objetivo Geral ............................................................................................... 18<br />
1.3.2 Objetivos Específicos................................................................................... 18<br />
1.4 JUSTIFICATIVA .................................................................................................. 18<br />
1.5 PROCEDIMENTOS METO<strong>DO</strong>LÓGICOS ........................................................... 20<br />
1.5.1 Classificação da pesquisa ........................................................................... 20<br />
1.5.2 Capacitação em Customização em Massa ................................................. 20<br />
1.5.3 Análise dos dados ........................................................................................ 23<br />
1.5.4 Amostra de pesquisa.................................................................................... 23<br />
1.5.5 Instrumento de coleta de dados .................................................................. 23<br />
1.6 DEFINIÇÕES <strong>DO</strong>S CONCEITOS UTILIZA<strong>DO</strong>S ................................................. 24<br />
1.7 ESTRUTURA <strong>DO</strong> TRABALHO ........................................................................... 26<br />
2 ARTIGO 1 ............................................................................................................. 28<br />
2.1 INTRODUÇÃO .................................................................................................... 29<br />
2.2 CUSTOMIZAÇÃO EM MASSA ........................................................................... 31<br />
2.3 METO<strong>DO</strong>LOGIA DE PESQUISA ........................................................................ 39<br />
2.4 RESULTA<strong>DO</strong>S DA PESQUISA .......................................................................... 43<br />
2.4.1 Principais autores, documentos e meios de publicação .......................... 43<br />
2.4.2 Redes de relacionamento ............................................................................ 49<br />
2.5 AGENDA DE PESQUISA .................................................................................... 59<br />
2.5.1 Mass Customization ..................................................................................... 60<br />
2.5.2 Product Design & Supply Chain Management ........................................... 61<br />
2.5.3 Lean Production ........................................................................................... 64<br />
2.5.4 Information Technology & Flexibility .......................................................... 66<br />
2.5.5 Modularity ...................................................................................................... 67<br />
2.5.6 Planning ......................................................................................................... 69<br />
2.5.7 Operations Strategy...................................................................................... 71<br />
2.6 CONCLUSÕES ................................................................................................... 72<br />
3 ARTIGO 2 ............................................................................................................. 82
3.1 INTRODUÇÃO .................................................................................................... 83<br />
3.2 REVISÃO DE LITERATURA ............................................................................... 85<br />
3.3 DESENVOLVIMENTO DA PESQUISA ............................................................... 97<br />
3.3.1 Abordagem de pesquisa .............................................................................. 97<br />
3.3.2 Elaboração do framework de pesquisa ...................................................... 97<br />
3.3.3 Estratégia de pesquisa ............................................................................... 101<br />
3.4 ANÁLISE DE DA<strong>DO</strong>S ....................................................................................... 102<br />
3.5 CONCLUSÕES ................................................................................................. 110<br />
4 ARTIGO 3 ........................................................................................................... 117<br />
4.1 INTRODUÇÃO .................................................................................................. 118<br />
4.2 REVISÃO DE LITERATURA ............................................................................. 120<br />
4.3 PROJETO DA PESQUISA ................................................................................ 123<br />
4.3.1 Abordagem de pesquisa ............................................................................ 123<br />
4.3.2 Elaboração do framework de pesquisa .................................................... 124<br />
4.3.3 Validação inicial do framework de pesquisa ............................................ 127<br />
4.3.4 Estratégia de pesquisa ............................................................................... 128<br />
4.4 ANÁLISE DE DA<strong>DO</strong>S ....................................................................................... 131<br />
4.5 CONCLUSÕES ................................................................................................. 140<br />
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................ 147<br />
5.1 RECOMENDAÇÕES PARA TRABALHOS FUTUROS ..................................... 148<br />
REFERÊNCIAS ....................................................................................................... 152<br />
APÊNDICES ....................................................................................................... 163<br />
ANEXOS ....................................................................................................... 187
1 INTRODUÇÃO<br />
As pesquisas em Customização em Massa (CM) ganharam grande destaque<br />
na última década. A sua origem é recente, sendo cunhada em por Davis (1987). A<br />
CM é considerada como um novo paradigma de administração, evolução natural da<br />
Produção em Massa (PM). O desenvolvimento da área também se deu de forma<br />
técnica, devido ao enfoque dado às pesquisas realizadas.<br />
A CM é uma abordagem utilizada por empresas que se deparam com<br />
consumidores exigentes por produtos personalizados, mas que não aceitam pagar<br />
altos preços por essa customização. A indústria automobilística também enfrenta<br />
essa tendência de forma mundial. No cenário nacional, nos últimos anos, verificou-<br />
se um forte crescimento da indústria automobilística e consequente aumento das<br />
exigências por veículos que atendessem as necessidades exclusivas dos clientes.<br />
Além disso, o mercado nacional enfrenta novos competidores, principalmente da<br />
China. Esse aumento de concorrência gera novos padrões no mercado e, portanto,<br />
as empresas precisam se adaptar e criar novos diferenciais competitivos, incluindo o<br />
atendimento das necessidades específicas dos clientes. Ao analisar o mercado<br />
automobilístico nacional fica evidente a existência de empresas que já praticam a<br />
CM em seus produtos, portanto, decidiu-se realizar essa pesquisa para contribuir<br />
com o desenvolvimento da CM no setor automobilístico nacional e identificar os<br />
meios utilizados nesse setor para promover a CM.<br />
1.1 TEMA E PROBLEMATIZAÇÃO<br />
No início da produção automobilística, nas primeiras décadas do século XX,<br />
os primeiros carros produzidos em grande escala, idealizados por Henry Ford, não<br />
possuíam diferenciação, partindo do princípio de que o mercado consumidor era<br />
homogêneo e o principal fator competitivo era o preço, caracterizando assim uma<br />
estratégia de volume de produção. Com o passar do tempo, os consumidores<br />
tornaram-se mais exigentes e começaram a manifestar o desejo por produtos<br />
diferenciados. Nesse contexto, Alfred Sloan, chief executive officer da General<br />
Motors (GM), segmentou a oferta de veículos, oferecendo carros diferenciados,<br />
baseado na premissa de que “diferentes segmentos de mercado estariam dispostos<br />
a pagar diferentes preços por diferentes produtos” (CORRÊA e CORRÊA, 2006, p.<br />
14
32). O modelo Sloanian (modelo de Sloan) implementou tanto a estratégia de<br />
volume (fordista) quanto a estratégia de diversificação superficial (on the surface) de<br />
seus modelos e equipamentos, enquanto praticava a “comonalização”<br />
(commonalization) das partes invisíveis e plataformas dos veículos (BOYER e<br />
FREYSSENET, 2001).<br />
Com o aumento da diversidade de veículos ofertados pode surgir um trade-off<br />
(SKINNER, 1974) relacionado ao custo, visto que com o aumento da variedade e da<br />
personalização (customização) implicam em aumento de custos na fabricação<br />
(custos de economia de escala), sem a garantia de satisfação dos clientes (ALFORD<br />
et al., 2000). Adicionalmente a este fato, Squire et al. (2006) encontraram a<br />
existência de trade-offs entre o nível de customização oferecido, custos operacionais<br />
e tempo de entrega em indústrias do Reino Unido. Apesar disso, alguns autores<br />
(GOLDHAR e JELINEK, 1983) salientam que é possível obter benefícios a partir da<br />
economia de escopo, ou seja, utilizar componentes idênticos em diferentes produtos.<br />
Essa estratégia, conforme já destacado, foi utilizada por Sloan, na GM, ao<br />
“comonalizar” as partes invisíveis e plataformas e alterar a aparência externa e<br />
acessórios dos veículos.<br />
O modelo Sloanian possui uma característica peculiar de modularizar<br />
(comonalizar) os componentes invisíveis (partes mecânicas, chassis, etc.) dos<br />
veículos. Essa característica está extremamente relacionada com a Customização<br />
em Massa. Pine II (1994), considerado o autor que disseminou o termo<br />
Customização em Massa e iniciou a definição ampla do conceito sob o âmbito da<br />
estratégia de manufatura (DURAY, 2002), destaca a existência de cinco métodos<br />
básicos para alcançar a CM e enfatiza a modularização como o último nível de<br />
evolução de uma empresa que deseja mudar da PM para a CM. Duray (2002)<br />
destaca a importância da modularização ao conceituar em sua pesquisa que as<br />
empresas que não possuem envolvimento do cliente ou não utilizam algum tipo de<br />
modularidade não podem ser consideradas customizadoras em massa.<br />
A CM, considerada por Pine II (1994) como um novo paradigma, foi alvo de<br />
grandes discussões sobre a sua validade. Stan Davis, ao fazer o prefácio do livro de<br />
Pine II (1994, p. XIX), destaca que a CM é um “oxymoron, que em si é o ato de<br />
juntar noções ou ideias aparentemente contraditórias”. Selladurai (2004) enfatiza<br />
que a CM não é um oxymoron, mas uma realidade. Além disso, esse autor utilizou<br />
uma nova abordagem para a CM, empregando a perspectiva de gestão de<br />
15
operações. Ahlstrom e Westbrook (1999) já haviam identificado que a maioria dos<br />
estudos em CM foram desenvolvidos a partir da perspectiva da gestão estratégica e<br />
que poucos estudos haviam utilizado a perspectiva de gestão de operações. Huang<br />
et al. (2008) desenvolveram uma das primeiras pesquisas que integrou a visão<br />
baseada em conhecimento (knowledge-based view) e a CM. Os autores consideram<br />
que esta pesquisa complementa a visão de gestão de operações (operations<br />
management view) da CM, visto que o desenvolvimento da CM possui um foco muito<br />
técnico (DURAY, 2006) desconsiderando, muitas vezes, as práticas gerenciais e<br />
aprendizado.<br />
Conforme destacado, o desenvolvimento da CM se deu focalizado em seu<br />
lado técnico (DURAY, 2006), em grande parte, influenciado pelos trabalhos de Davis<br />
(1987) e, principalmente, Pine II (1993a). Huang et al. (2008) enfatizam que, com<br />
poucas exceções, a literatura existente de CM é extremamente conceitual e utiliza<br />
intensamente a técnica de estudo de caso (PINE II, VICTOR e BOYNTON, 1993;<br />
KUBIAK, 1993; KOTHA, 1995; PINE II, PEPPERS e ROGERS, 1995; SPIRA, 1996;<br />
FEITZINGER e LEE, 1997). Duray (2006) destaca que os estudos conceituais e<br />
baseados em estudo de caso geram resultados importantes, porém a falta de<br />
estudos empíricos de grande escala limita a generalização de ideias.<br />
1.2 MOTIVAÇÃO DA PESQUISA<br />
É fato a existência de indústrias nacionais que já utilizam a CM em seus<br />
produtos com o intuito de atender às necessidades específicas de seus clientes.<br />
Esse fato é visível ao acessar sítios eletrônicos de montadores de veículos no Brasil<br />
e encontrar os softwares configuradores de veículos, em que os clientes podem<br />
definir, dentro de um patamar fixo de personalização, as principais características<br />
que mais se adaptam às suas necessidades. Ademais, as lojas especializadas em<br />
móveis modulares também possuem softwares configuradores, em que os clientes<br />
determinam, apoiados por um intermediador, as características específicas dos<br />
móveis. Mesmo diante dessas evidências, Vigna (2007) afirma que a adoção da CM<br />
no país por empresas manufatureiras encontra-se em fase embrionária e que a<br />
grande maioria ainda utiliza sistemas tradicionais de produção para atender a<br />
demanda de maneira eficiente e eficaz de pedidos customizados. Ademais,<br />
Machado (2005) destaca que muitos estudos não explicam claramente a forma que<br />
16
as empresas executam a estratégia de CM, principalmente no que diz respeito ao<br />
uso de habilitadores.<br />
Outra motivação para o desenvolvimento desse estudo foi a constatação da<br />
existência de diversos modelos que geram a capacitação em CM na literatura,<br />
porém, grande parte desses modelos não possuem um estudo descritivo ou<br />
explanatório. Em sua maioria, os estudos realizados sobre a capacitação em CM<br />
propõem modelos para criar essa capacitação e fazem investigações exploratórias,<br />
que normalmente utilizam a estratégia de estudo de caso. Foram realizadas poucas<br />
pesquisas sobre a CM no setor automobilístico brasileiro e dentre estes trabalhos<br />
destacam-se Machado (2005), Rocha (2005) e Vigna (2007). O primeiro trabalho é<br />
uma tese de doutorado que objetivou propor um framework das estratégias de CM<br />
aplicadas por empresas brasileiras que, apesar de não tratar exclusivamente da<br />
indústria automobilística, também considerou algumas montadoras na pesquisa. Os<br />
outros dois trabalhos são dissertações de mestrado. A pesquisa desenvolvida por<br />
Rocha (2005) esclareceu as tendências dos principais métodos e modelos de<br />
produção de veículos sob a ótica da produção sob encomenda e CM. Já a<br />
dissertação de Vigna (2007) aborda os elementos fundamentais para a capacitação<br />
de empresas que desejam implementar a CM e sua pesquisa foi realizada em<br />
fabricantes de computadores e montadoras de veículos.<br />
Diante desses fatos, decidiu-se desenvolver um framework atualizado para a<br />
indústria automobilística e o validar por meio de uma pesquisa de avaliação (survey)<br />
para definir o impacto que os diferentes habilitadores geram para criar a<br />
competência em CM. Essa dissertação também objetiva analisar os fornecedores de<br />
montadoras, visto que não se identificaram pesquisas que incluem fornecedores e<br />
se considera que, para obter sucesso na implementação da CM, os fornecedores<br />
possuem um papel importante ao suportar o desenvolvimento dessa estratégia.<br />
Diante disso, elaborou-se a seguinte pergunta de pesquisa: Qual o impacto dos<br />
elementos habilitadores para a criação da competência em customização em<br />
massa na indústria automobilística?<br />
1.3 OBJETIVOS<br />
Nessa subseção serão apresentados os objetivos da pesquisa. O objetivo<br />
geral é derivado da pergunta de pesquisa. Já os objetivos específicos foram obtidos<br />
17
a partir do modelo que apresenta os habilitadores para a implementação da<br />
capacitação em CM. Esses habilitadores geram as perguntas de pesquisa que serão<br />
os objetivos específicos, norteando a pesquisa.<br />
1.3.1 Objetivo Geral<br />
O objetivo geral extraído da questão de pesquisa é:<br />
Mapear a literatura em Customização em Massa e desenvolver um framework<br />
para mensurar o impacto dos habilitadores no desenvolvimento da<br />
competência em Customização em Massa na indústria automobilística.<br />
1.3.2 Objetivos Específicos<br />
Os objetivos específicos devem suportar o objetivo geral e permitir que ao<br />
final a pergunta de pesquisa possa ser respondida. Para isso, os objetivos<br />
específicos são:<br />
a. Mapear a literatura em Customização em Massa por meio de redes de<br />
relacionamento;<br />
b. Mensurar o impacto do habilitador Planejamento da Produção contribui para<br />
gerar a capacitação em Customização em Massa;<br />
c. Mensurar o impacto do habilitador Fabricação & Montagem contribui para<br />
gerar a capacitação em Customização em Massa;<br />
d. Mensurar o impacto do habilitador Abastecimento & Logística contribui para<br />
gerar a capacitação em Customização em Massa;<br />
e. Mensurar o impacto do habilitador Projeto de Produtos contribui para gerar a<br />
capacitação em Customização em Massa;<br />
f. Mensurar o impacto do habilitador Marketing & Vendas contribui para gerar a<br />
capacitação em Customização em Massa.<br />
1.4 JUSTIFICATIVA<br />
Nos últimos anos o mercado automobilístico nacional intensificou e continua a<br />
intensificar a sua competição, principalmente com a entrada de novas montadoras<br />
de veículos no país, que utilizam estratégias agressivas para ganharem mercado. As<br />
18
novas montadoras normalmente utilizam a estratégia de oferecer veículos com<br />
grande quantidade de acessórios e itens de segurança por preços abaixo da média<br />
do mercado, porém sem muitas opções para os clientes escolherem. Apesar dessa<br />
estratégia não valorizar a CM, percebe-se o movimento de algumas montadoras<br />
nacionais no intuito de oferecer veículos com maior nível de customização, podendo<br />
gerar, assim, um valor único para cada comprador. Ademais, esse aumento da<br />
customização, se realizado por meio da CM, pode constituir uma fonte de vantagem<br />
competitiva (MACCARTHY e BRABAZON, 2003). Portanto, essa dissertação<br />
justifica-se ao pesquisar a maneira como o setor automobilístico gera as<br />
capacitações para a CM. Pretende-se expandir a pesquisa para além das<br />
montadoras, visto que os fornecedores possuem papel importante no suporte para a<br />
implementação de estratégias de CM.<br />
Além disso, como destacado por Vigna (2007, p. 5), há pouca literatura que<br />
versa sobre o tema de CM, ainda mais referente ao âmbito nacional, e os modelos<br />
teóricos ainda não estão consolidados. Machado (2005, p. 378) enfatiza que são<br />
necessárias pesquisas sobre a implementação da CM por um conjunto de empresas<br />
pertencentes a uma atividade econômica. Adicionalmente a estes fatos, Silveira et<br />
al. (2001) salientam que as pesquisas em CM tendem a direcionar-se para questões<br />
mais aplicadas, identificando a maneira como as empresas implementam a CM.<br />
Fogliatto et al. (2012) destacam que o conceito em CM emergiu como uma grande<br />
estratégia de manufatura e está aumentando a sua importância ao focar em<br />
alterações na demanda e na tecnologia. Essas necessidades identificadas por<br />
autores brasileiros e, conforme citado anteriormente, o aumento da concorrência no<br />
mercado nacional, o desenvolvimento técnico da CM com uma literatura<br />
extremamente conceitual e uso extenso da técnica de estudo de caso (HUANG et<br />
al., 2008), além da falta de estudos empíricos de grande escala que limitam a<br />
generalização de ideias (DURAY, 2006), motivaram o desenvolvimento dessa<br />
pesquisa.<br />
A pesquisa objetiva dar um passo a mais na criação do conhecimento sobre<br />
implementação da CM ao realizar um estudo descritivo sobre essa implementação<br />
no setor automobilístico por meio de uma pesquisa de avaliação (survey) dos<br />
habilitadores para a CM. Estudos dessa natureza visam estabelecer relações entre<br />
variáveis ou a determinação das características de uma população específica ou<br />
fenômeno (GIL, 1994). Portanto, a realização de uma pesquisa de avaliação se<br />
19
adéqua aos objetivos da pesquisa ao permitir o estabelecimento de relações entre<br />
os habilitadores e a capacitação em CM, além de obter as informações de uma<br />
população específica.<br />
1.5 PROCEDIMENTOS METO<strong>DO</strong>LÓGICOS<br />
Nessa seção serão apresentadas as características metodológicas para o<br />
desenvolvimento da pesquisa.<br />
1.5.1 Classificação da pesquisa<br />
Essa dissertação fez uma pesquisa de caráter descritivo sobre a criação da<br />
capacitação em CM. Em consequência, a quantidade de dados necessários é<br />
grande e, portanto, exige uma abordagem quantitativa por meio de uma pesquisa de<br />
avaliação (survey) nas indústrias automobilísticas paranaenses para verificar o<br />
impacto dos habilitadores para a criação da capacitação em CM. Para isso, definiu-<br />
se um modelo para criar a capacitação em CM que utiliza cinco habilitadores, com<br />
variáveis formadoras, as quais foram utilizadas, juntamente com outras informações,<br />
para criar o instrumento de coleta de dados (questionário de pesquisa). Destacadas<br />
essas características, nas próximas subseções serão apresentadas as<br />
características do planejamento desta pesquisa.<br />
1.5.2 Capacitação em Customização em Massa<br />
Esta pesquisa objetiva determinar o impacto dos habilitadores para a criação<br />
da capacitação de CM. Os habilitadores são construtos utilizados para criar a<br />
capacitação em CM, que possui diversas propostas geradas por alguns autores<br />
(PINE II, 1993a; LAMPEL e MINTZBERG, 1996; ALFORD et al., 2000; DURAY et al.,<br />
2000). Dentre as propostas analisadas, decidiu-se por utilizar o modelo apresentado<br />
por Alford et al. (2000), que divide a capacitação de CM em quatro habilitadores<br />
(planejamento, fabricação e montagem, abastecimento e logística e projeto,<br />
detalhado na Figura 1.1) e é um modelo específico para a indústria automobilística.<br />
Ademais, esses autores desenvolveram uma pesquisa no setor automotivo para<br />
fornecer um sistema de suporte à decisão em CM, que basicamente consiste em<br />
20
quantificar o valor para remover as questões que inviabilizam a CM. Alford et al.<br />
(2000) identificaram três estratégias distintas de CM para a indústria automotiva:<br />
customização de aparência (form customization), customização facultativa (optional<br />
customization) e customização essencial (core customization), que possuem as<br />
seguintes características:<br />
Customização essencial: nessa customização o cliente colabora em todas as<br />
fases, desde o projeto até a entrega;<br />
Customização facultativa: o cliente participa a partir do processo de<br />
manufatura (produção e montagem);<br />
Customização da aparência: é a customização que ocorre no ponto de venda,<br />
em que o cliente participa apenas no processo de entrega do veículo.<br />
Capacitação em<br />
Customização em<br />
Massa<br />
Figura 1.1. Habilitadores para a Customização em Massa<br />
Nota: Alford et al. 2000, p. 108.<br />
Planejamento<br />
Fabricação e<br />
Montagem<br />
Abastecimento e<br />
Logística<br />
Projeto (Design)<br />
- Planejamento efetivo de<br />
TI e sistemas logísticos<br />
- Visibilidade em tempo<br />
real da demanda em toda<br />
cadeia de abastecimento<br />
- Planejamento adaptativo<br />
permitindo alterações de<br />
última hora na<br />
programação<br />
- Programações niveladas<br />
e balanceadas<br />
- Técnicas visuais de<br />
fabricação<br />
- Plataformas mistas e<br />
processos de modelos<br />
mistos<br />
- Modular, processos<br />
celulares<br />
- Funcionários altamente<br />
qualificados e capacitados<br />
- Cadeia de suprimentos<br />
responsiva<br />
- Montagem integrada com<br />
fornecedores<br />
- Logística just-in-time<br />
- Gerenciamento do “custo<br />
total de oferta”<br />
- Engenharia simultânea<br />
obtida por meio de<br />
sistemas de gestão de<br />
dados<br />
- Modularidade e<br />
redundância<br />
- Padronização de peças<br />
em diferentes plataformas<br />
e modelos<br />
- Facilidade de fabricação<br />
e montagem<br />
Ao modelo apresentado por Alford et al. (2000), acrescentou-se mais uma<br />
vertente que, a princípio, não foi contemplada pelos autores. Esse quinto eixo de<br />
habilitadores seria Marketing e Vendas, conforme mostrado na Figura 1.2. Decidiu-<br />
21
se por acrescentar essa vertente ao analisar os trabalhos de Vigna e Miyake (2005),<br />
Vigna e Miyake (2006), Vigna (2007) e Vigna e Miyake (2009). Esses autores<br />
consideram que o habilitador em Marketing e Vendas é importante para alcançar a<br />
CM, visto que essas áreas devem examinar cuidadosamente os benefícios que a<br />
CM pode trazer (LAU, 1995; SAHIN, 2000; SVENSSON e BARFORD, 2002;<br />
PARTANEN e HAAPASALO, 2004; SELLADURAI, 2004).<br />
Além disso, a Figura 1.2 apresenta as perguntas de pesquisa. Essas<br />
perguntas de pesquisa estão destacadas abaixo e foram utilizadas para determinar<br />
os objetivos específicos.<br />
Planejamento da<br />
Produção<br />
Fabricação e<br />
Montagem<br />
Abastecimento e<br />
Logística<br />
Projeto do Produto<br />
(Product Design)<br />
Marketing e Vendas<br />
Figura 1.2. Questões de pesquisa<br />
Nota: elaborado pelo autor.<br />
As perguntas de pesquisa são:<br />
Q1<br />
Q2<br />
Q3<br />
Q4<br />
Q5<br />
Capacitação em<br />
Customização em<br />
Massa<br />
Q1 – O habilitador Planejamento da Produção contribui para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q2 – O habilitador Fabricação & Montagem contribui para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q3 – O habilitador Abastecimento & Logística contribui para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
22
Q4 – O habilitador Projeto de Produtos contribui para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q5 – O habilitador Marketing & Vendas contribui para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
1.5.3 Análise dos dados<br />
A análise de dados utilizou as seguintes análises: confiabilidade da escala,<br />
fatorial exploratória e modelagem de equações estruturais, usando a abordagem de<br />
mínimos quadrados parciais (Partial Least Square – PLS). Os softwares utilizados<br />
para analisar os dados foram o SPSS e o SmartPLS. O SPSS permitiu realizar a<br />
análise de confiabilidade da escala e a análise fatorial exploratória. O SmartPLS<br />
permitiu fazer a modelagem de equações estruturais para as relações do framework<br />
proposto.<br />
1.5.4 Amostra de pesquisa<br />
Essa pesquisa utilizou uma amostragem por conveniência que se caracteriza<br />
pela seleção de elementos que estão mais aptos a responder o questionário e que<br />
oferecem as informações necessárias para o desenvolvimento da pesquisa (HAIR et<br />
al., 2005). Os dados coletados cobriram todas as partes envolvidas com a<br />
capacitação, ou seja, foram obtidas respostas das áreas de Planejamento da<br />
Produção, Fabricação & Montagem, Abastecimento & Logística, Projeto de Produtos<br />
e Marketing & Vendas da indústria automobilística paranaense.<br />
1.5.5 Instrumento de coleta de dados<br />
O questionário de pesquisa foi utilizado para coletar dados da pesquisa de<br />
avaliação. A construção deste questionário exige a identificação de habilitadores<br />
(construtos) bem definidos para gerar a capacitação em CM, além de determinar as<br />
variáveis formadoras desses habilitadores. Um fator importante para o instrumento<br />
de coleta de dados é a escala de mensuração. A escala de mensuração deve ser<br />
avaliada quanto à sua precisão (validade) e coerência (confiabilidade). A<br />
confiabilidade é conseguida se a aplicação repetida do questionário resulta em<br />
23
escores coerentes. Também se pode avaliar a confiabilidade de coerência interna,<br />
obtida pela determinação do alfa de coeficiente (alfa de Cronbach) e que será<br />
utilizada nessa dissertação. Além disso, deve-se também avaliar a validade, que é o<br />
ponto em que o construto (habilitador) mede o que deve medir (HAIR, et al., 2005).<br />
Utilizou-se uma escala contínua de quinze (15) centímetros, proposta inicialmente<br />
por Stone et al. (1974), e utilizada por Diniz e Guimarães (2004) e Ballardin e<br />
Guimarães (2009). O uso dessa escala garante maior precisão nas respostas que a<br />
escala de Likert. A validação inicial do instrumento de coleta de dados para o<br />
framework de pesquisa foi realizada com profissionais que participam de cursos de<br />
formação na <strong>PUCPR</strong>, exigindo experiência de mais de dois (2) anos na função que<br />
exercem. Para essa validação inicial, foram realizadas as análises confiabilidade da<br />
escala e fatorial exploratória para verificar os pontos críticos apresentados pelo<br />
instrumento de coleta de dados.<br />
1.6 DEFINIÇÕES <strong>DO</strong>S CONCEITOS UTILIZA<strong>DO</strong>S<br />
Definição de Customização em Massa: A CM, segundo Silveira et al.<br />
(2001), pode ser definida em ampla ou restrita. Nessa dissertação será utilizada a<br />
definição restrita de CM que foi elaborada por diversos autores, com abordagens<br />
mais práticas. Estes autores definiram a CM como um sistema que usa tecnologia da<br />
informação, processos flexíveis e estruturas organizacionais para disponibilizar uma<br />
ampla faixa de produtos e serviços, calcados nas necessidades específicas de<br />
clientes individuais (KAY, 1993; HART, 1995; KOTHA, 1995; ROSS, 1996; JONEJA<br />
e LEE, 1998).<br />
Definição de empresas customizadoras em massa: Duray (2002, p. 317)<br />
apresenta uma definição por exclusão para as empresas customizadoras em massa.<br />
Segundo a autora, as empresas que não possuírem envolvimento dos clientes ou<br />
não utilizarem algum tipo de modularização no processo produtivo não são<br />
consideradas como customizadoras em massa.<br />
Definição de variáveis de pesquisa: Segundo Hair et al. (2005, p. 175), as<br />
“variáveis coletivamente definem e tornam a mensuração do conceito [habilitador]<br />
possível”.<br />
24
Definição de capacitação em Customização em Massa: Segundo Wentz<br />
(1999) apud Vigna (2007), a capacitação organizacional (assim como a competência<br />
em CM) é alcançada pelo desenvolvimento de habilitadores que são dependentes<br />
de técnicas operacionais (variáveis).<br />
Definição de habilitador: para a definição de habilitador, será utilizada a<br />
definição de conceito (construto) de Hair et al. (2005, p. 175). “Um conceito é uma<br />
ideia genérica formada na mente. A ideia é uma combinação de uma série de<br />
características semelhantes do conceito. As características são as variáveis que<br />
coletivamente definem e tornam a mensuração do conceito possível”. Portanto, o<br />
habilitador é um conceito (ou construto) formado por variáveis que permitem<br />
mensurá-lo.<br />
Definição dos habilitadores para a Customização em Massa<br />
Planejamento da Produção: entende-se que o habilitador em planejamento<br />
corresponde às atividades desenvolvidas pela empresa, tais como previsão,<br />
programação balanceada da produção, informações inconsistentes (corrupt data),<br />
entre outras, que permite a empresa desenvolver um planejamento consistente em<br />
relação aos custos (custos próximos à produção em massa) e ao mesmo tempo<br />
possa atender às necessidades específicas dos clientes (ALFORD et al., 2000).<br />
Fabricação & Montagem: esse habilitador corresponde às operações<br />
produtivas da organização (VIGNA, 2007), ou seja, as ferramentas utilizadas pela<br />
empresa para a fabricação e montagem de produtos customizados em massa.<br />
Abastecimento & Logística: esse habilitador permite que as empresas<br />
desenvolvam um relacionamento com seus fornecedores, garantindo o<br />
abastecimento de materiais necessários, além de envolver a distribuição de produtos<br />
acabados, desde a expedição do produto até a entrega ao cliente (VIGNA, 2007).<br />
Projeto de Produtos: Alford et al. (2000) consideram que os sistemas de<br />
engenharia assistida por computador e gerenciamento de dados do produto são as<br />
25
ases para que os fabricantes de veículos reduzam o número de plataformas globais<br />
de veículos. Ao fazer isso, os fabricantes estão aptos a reduzir investimentos no<br />
processo de fabricação do chassi dos veículos. Ao compartilhar a mesma estrutura,<br />
os fabricantes podem alterar o exterior do veículo a custos relativamente baixos para<br />
atender as preferências nos mercados locais. Ademais, os autores destacam que<br />
enquanto as plataformas comuns permitem que muitos modelos sejam produzidos a<br />
partir de uma competência em projeto (core design), a modularidade permite que<br />
partes padronizadas sejam combinadas em diversas maneiras para aumentar a<br />
variedade de produtos.<br />
Marketing e Vendas: Segundo Vigna (2007, p. 35), esse habilitador é<br />
“responsável pelo relacionamento da interface entre a organização e o cliente,<br />
abrangendo os diferentes canais de promoção, assim como a captação dos<br />
pedidos”.<br />
1.7 ESTRUTURA <strong>DO</strong> TRABALHO<br />
Esta dissertação foi elaborada em formato de artigos científicos. Assim sendo,<br />
o primeiro capítulo faz uma explanação do tema geral abordado nesse trabalho,<br />
assim como os objetivos geral e específicos. Ademais, também são apresentados os<br />
procedimentos metodológicos e as definições dos conceitos utilizados. Finalizando o<br />
primeiro capítulo, apresenta-se a estruturação da dissertação.<br />
O segundo capítulo apresenta o primeiro artigo. Nesse artigo foi realizada a<br />
varredura da literatura em CM, a partir da pesquisa em três bases de dados, e se<br />
desenvolveu a análise por redes de relacionamentos (social network analysis). Essa<br />
análise permitiu mapear o atual cenário da construção do conhecimento em CM e<br />
identificar as áreas adjacentes. Além disso, esse artigo complementou a revisão de<br />
literatura realizada por Fogliatto et al. (2012) ao sugerir uma agenda de pesquisa<br />
para todas as áreas de conhecimento que contemplam a Customização em Massa.<br />
O capitulo 3 apresenta o segundo artigo. Nesse artigo foi novamente<br />
analisada a literatura para definir os frameworks sugeridos para o desenvolvimento<br />
da competência em CM e, assim, elaborar um novo framework, focado na indústria<br />
automobilística. Esse novo framework é composto de cinco habilitadores:<br />
26
Planejamento da Produção, Fabricação & Montagem, Projeto de Produtos,<br />
Marketing & Vendas e Abastecimento & Logística. Posteriormente, foram analisados<br />
trabalhos desenvolvidos no Brasil e no exterior para definir as técnicas operacionais,<br />
que são as variáveis de pesquisa. Também foi realizada a validação inicial desse<br />
framework a partir da aplicação do instrumento de coleta de dados desenvolvido em<br />
profissionais que realizam cursos de formação na <strong>PUCPR</strong>. Ao final, foi possível<br />
implementar correções no instrumento de coleta de dados e também observar<br />
pontos críticos no framework.<br />
O terceiro artigo é apresentado no Capítulo 4 e apresenta a validação final do<br />
framework de pesquisa em empresas do setor automobilístico paranaense.<br />
Novamente, o framework de pesquisa foi aplicado com o instrumento de coleta de<br />
dados melhorado. Foi possível identificar que uma pequena parcela do framework<br />
está implementada nas empresas e também que o atual cenário (incentivos<br />
governamentais) não contribui para o desenvolvimento da CM.<br />
No capítulo final (5) são apresentadas as conclusões da pesquisa, assim<br />
como as suas limitações e sugestões de trabalhos futuros.<br />
27
2 ARTIGO 1<br />
Customização em Massa: Agenda de Pesquisa baseado na análise de<br />
redes de relacionamento<br />
Mass Customization: Research Agenda based on social network analysis<br />
André Luiz Gazoli de Oliveira¹; Sérgio E. Gouvêa da Costa²; Edson Pinheiro de Lima³<br />
¹Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas – <strong>PUCPR</strong>; Rua Imaculada Conceição, 1155;<br />
andre.gazoli@pucpr.br; ²Professor titular; Rua Imaculada Conceição, 1155; s.gouvea@pucpr.br;<br />
³Professor titular; Rua Imaculada Conceição, 1155; e.pinheiro@pucpr.br<br />
Resumo<br />
A Customização em Massa (CM) é uma área de pesquisa que ganhou grande<br />
destaque nos últimos anos. Durante a década de 1990, muitos autores pesquisaram<br />
o nível apropriado de CM que as empresas devem adotar. Essa pesquisa foi<br />
consolidada por Silveira et al. (2001) e atualizada recentemente por Fogliatto et al.<br />
(2012). A partir da primeira revisão, a área CM se desenvolveu focado em pesquisas<br />
aplicadas e menos conceituais. Verificou-se, portanto, a necessidade de uma nova<br />
revisão de literatura sobre CM. Foi realizada uma revisão sistemática da literatura<br />
usando artigos obtidos de três bases de dados (Emerald, Science Direct e Taylor &<br />
Francis). Como resultados, identificaram-se: os principais autores, os documentos<br />
mais citados, os principais meios de publicação de artigos e a evolução das<br />
pesquisas em CM durante os anos. Analisaram-se também as redes de<br />
relacionamento a partir da clusterização, ligando as áreas de conhecimento e<br />
autores. Essa análise permitiu identificar sete áreas de conhecimento e relacioná-las<br />
com os 80 autores mais citados em CM. Por fim, propôs-se uma agenda de<br />
pesquisa para a CM.<br />
Palavras-chave: Customização em massa. Revisão de literatura. Redes de<br />
relacionamentos. Agenda de pesquisa.<br />
Abstract<br />
Mass Customization (MC) is a research issue that was highlighted in latest years. In<br />
1990s, many authors investigated appropriate level of MC. This research focus was<br />
consolidated by Silveira et al. (2001) and recently updated by Fogliatto et al. (2012).<br />
After first revision, MC area started developing more applied researches and less<br />
conceptual. Given this, we decided to conduct a systematic literature review on MC,<br />
using papers from three databases (Emerald, Science Direct and Taylor & Francis).<br />
This research identified the current characteristics of MC: main authors, the most<br />
cited documents, main journals of publishing papers on MC and the development of<br />
MC research area during the years. We also analyzed social networks using<br />
clustering, linking knowledge areas and authors. So far, we identified seven<br />
knowledge groups and we linked eighty most cited authors of MC to these groups. At<br />
the end, we also proposed a research agenda for MC.<br />
Key-words: Mass Customization. Literature review. Social network. Research<br />
agenda.<br />
28
2.1 INTRODUÇÃO<br />
A customização em massa (CM) é um tema recente no campo de pesquisa de<br />
gestão de operações. Teve sua origem cunhada por Davis (1987), em seu livro<br />
Future Perfect. Porém, apenas com Pine II (1993a) o termo CM foi disseminado no<br />
meio empresarial com a publicação do livro Mass Customization – The New Frontier<br />
in Business Competition. Pine II, além de disseminar a CM, iniciou a definição ampla<br />
do conceito sob o âmbito da estratégia da manufatura (DURAY, 2002). Stanley<br />
Davis, ao fazer o prefácio do livro de Pine II (1993a, p. XIX), destaca que a CM é um<br />
“oxymoron, que em si é o ato de juntar noções ou ideias aparentemente<br />
contraditórias”. Selladurai (2004) enfatiza que a CM não é um oxymoron, mas uma<br />
realidade e que esse tema está em destaque no mundo.<br />
De fato, os trabalhos desenvolvidos por Davis (1987) e Pine II (1993a)<br />
influenciaram fortemente as pesquisas em CM. Isso se torna evidente ao analisar a<br />
literatura dos anos seguintes e identificar o grande foco na definição do nível<br />
adequado de CM para produtos e serviços (PINE II, 1993a; PINE II, 1993b; SPIRA,<br />
1993; LAMPEL e MINTZBERG, 1996; GILMORE e PINE II, 1997; DURAY et al.,<br />
2000; ALFORD, et al., 2000; SILVEIRA et al., 2001). Pine II et al. (1993) abordam a<br />
dicotomia existente entre a Produção em Massa (PM) e a CM e concluem que esses<br />
paradigmas são fundamentalmente diferentes e incompatíveis devido às suas<br />
diferenças. Contrariando esse argumento, Kotha (1996) desenvolveu uma pesquisa<br />
profunda em uma empresa que possui ambas as estratégias de PM e CM. Além<br />
disso, Kotha (1996) também afirma que muitas empresas demonstraram, na prática,<br />
que é possível ter as duas estratégias de forma simultânea, utilizando o conceito de<br />
fábrica focalizada (SKINNER, 1974). MacCarthy et al. (2003) acentuam que pode<br />
haver mais do que um nível de customização oferecido por uma empresa a seus<br />
clientes.<br />
As pesquisas em CM, segundo Ahlstrom e Westbrook (1999), em sua maioria<br />
foram desenvolvidas a partir da perspectiva da gestão estratégica e poucos estudos<br />
haviam utilizado a perspectiva de gestão de operações. Huang et al. (2008)<br />
desenvolveram uma das primeiras pesquisas a integrar a visão baseada em<br />
conhecimento (knowledge-based view) e a CM. Os autores consideram que esta<br />
pesquisa complementa a visão de gestão de operações (operations management<br />
29
view) da CM, visto que o desenvolvimento da CM possui um foco muito técnico<br />
(DURAY, 2006) desconsiderando, muitas vezes, as práticas gerenciais e<br />
aprendizado. O desenvolvimento da CM se deu focalizado em seu lado técnico<br />
(DURAY, 2006), em grande parte influenciado pelos trabalhos de Davis (1987) e,<br />
principalmente, Pine II (1993a). Huang et al. (2008) enfatizam que, com poucas<br />
exceções, a literatura existente de CM é extremamente conceitual e utiliza<br />
intensamente a técnica de estudo de caso (PINE II et al., 1993; KUBIAK, 1993;<br />
KOTHA, 1996; PINE II et al., 1995; SPIRA, 1993; FEITZINGER e LEE, 1997). Duray<br />
(2006) destaca que os estudos conceituais e baseados em estudo de caso geram<br />
resultados importantes, porém a falta de estudos empíricos de grande escala limita a<br />
generalização de ideias.<br />
Conforme destacado, depois das publicações de Davis (1987) e Pine II<br />
(1993a), durante a década de 1990 as pesquisas objetivaram definir o nível<br />
adequado de customização em massa para produtos e serviços, calcados na visão<br />
de cadeia de valor. Esse assunto foi consolidado em 2001 pela publicação do artigo<br />
Mass customization: literature review and research direction (SILVEIRA et al., 2001),<br />
em que os autores revisaram a literatura até aquela época, definindo os principais<br />
níveis de CM existentes e criando uma classificação geral em oito níveis de CM.<br />
Ademais, os autores fizeram considerações sobre os estudos futuros: “Future<br />
research on MC should focus on the formulation of methodologies that enable rapid<br />
reconfiguration of existing organizational structures and processes into a mass-<br />
customized production system. In this sense, further developments in MC research<br />
tend to point towards more applied issues” (SILVEIRA et al., 2001, p. 8). Fogliatto et<br />
al. (2012) revisitaram o artigo publicado em 2001 (SILVEIRA et al., 2001) e fizeram<br />
uma nova revisão de literatura sobre CM. Fogliatto et al. (2012) salientam que as<br />
pesquisas em CM evoluíram significativamente na última década (2001-2010), com<br />
maiores desenvolvimentos em configurações baseadas na internet (web-based),<br />
tecnologias de manufatura rápida e implementação de métodos mais estruturados<br />
de interação com clientes (customer-interaction methods).<br />
MacCarthy et al. (2003) analisaram os trabalhos de Lampel e Mintzberg<br />
(1996), Ross (1996), Alford et al. (2000), Duray et al. (2000), Silveira et al. (2001) e<br />
Gilmore e Pine II (1997) e concluíram que não existe convergência entre as<br />
classificações que utilizam a visão da cadeia de valor. A partir disso, os autores<br />
30
criaram uma classificação que utiliza uma abordagem processual o definiram cinco<br />
principais modos fundamentais de operação para a CM.<br />
Com as sugestões de trabalhos futuros proposta por Silveira et al. (2001),<br />
identifica-se atualmente que a CM inseriu outras áreas do conhecimento em suas<br />
pesquisas no intuito de definir, a partir de uma visão de Operations Management<br />
(OM) e da perspectiva organizacional, “whether and how manufacturers can deliver<br />
customization efficiently” (MERLE et al. 2010, p. 503). As pesquisas em CM estão<br />
mais voltadas para sua implementação, necessitando definir os habilitadores<br />
(capabilities) necessários para isso. A pesquisa de Huang et al. (2008), por exemplo,<br />
complementa a visão de OM da CM ao utilizar a knowledge-based view. Com essa<br />
abordagem, os autores apresentam evidências empíricas que o modelo proposto na<br />
pesquisa suporta a aprendizagem interna e externa da empresa para a criação de<br />
habilitadores (capabilities) em CM.<br />
A revisão de literatura apresentada por Fogliatto et al. (2012) foi<br />
extremamente importante para atualizar a literatura em CM. Porém, identificou-se<br />
uma oportunidade de complementar essa revisão de literatura a partir do uso de<br />
técnicas de redes de relacionamento (redes sociais) e clusterização, definindo a<br />
estrutura intelectual da CM, conforme trabalho divulgado por Pilkington e Meredith<br />
(2009).<br />
A estrutura desse capítulo está dividida da seguinte maneira: primeiramente,<br />
apresenta-se o panorama da área e os objetivos da pesquisa, seguido de uma<br />
revisão da literatura, em que se destacaram as principais características da CM.<br />
Posteriormente, apresentam-se os procedimentos metodológicos, enfatizando o uso<br />
das redes de relacionamento e que são discutidas na sequência do desenvolvimento<br />
do trabalho. Por fim, é realizada a conclusão, com a apresentação da agenda de<br />
pesquisa.<br />
2.2 CUSTOMIZAÇÃO EM MASSA<br />
É importante destacar que as empresas que não possuírem envolvimento dos<br />
clientes ou não utilizarem algum tipo de modularização no processo produtivo não<br />
são consideradas como customizadoras em massa (DURAY, 2002).<br />
31
A CM, segundo Silveira et al. (2001), pode ser definida de forma ampla ou<br />
restrita. A definição ampla da CM foi cunhada por Davis (1987), que a conceitua<br />
como a capacidade de fornecer produtos e serviços projetados individualmente para<br />
cada cliente por meio de um processo de alta flexibilidade, agilidade e integração<br />
(PINE II et al., 1993; EASTWOOD, 1996; HART, 1995). As definições restritas foram<br />
elaboradas por diversos autores, com abordagens mais práticas e definem a CM<br />
como um sistema que usa tecnologia da informação, processos flexíveis e estruturas<br />
organizacionais para disponibilizar uma ampla faixa de produtos e serviços (KAY,<br />
1993; HART, 1995; KOTHA, 1995; ROSS, 1996; JONEJA e LEE, 1998).<br />
No final da década de 1980, Kotler (1989) destacou a decadência dos<br />
mercados de massa e a crescente valorização da segmentação. Segundo Hart<br />
(1995) e Lau (1995), a instabilidade constante da demanda, a fragmentação dos<br />
mercados, a redução do ciclo de vida dos produtos, o rápido desenvolvimento<br />
tecnológico, a adoção de modelos de gestão integrada e o surgimento de novos<br />
métodos de fabricação são os principais fatores que culminaram na decadência dos<br />
mercados de massa. Alguns autores (PINE II, 1993a; SILVEIRA et al., 2001; VIGNA<br />
e MIYAKE, 2009) compreendem que a CM pode ser considerada como uma<br />
evolução natural dos paradigmas de produção (Figura 2.1).<br />
Figura 2.1. Evolução dos paradigmas de produção<br />
Fonte: Vigna e Miyake, 2009<br />
A customização em massa pode ocorrer em vários pontos ao longo da cadeia<br />
de valor. Pode-se realizar desde uma simples adaptação dos produtos entregues,<br />
32
pelos próprios clientes, até a customização total do produto, levando em<br />
consideração a venda, o projeto, a fabricação, a montagem e a entrega (SILVEIRA<br />
et al., 2001). Na década de 1990 e início de 2000, diversos autores (PINE II, 1993a;<br />
PINE II, 1993b; SPIRA, 1993; LAMPEL e MINTZBERG, 1996; GILMORE e PINE II,<br />
1997; DURAY et al., 2000; ALFORD et al., 2000; SILVEIRA et al., 2001)<br />
desenvolveram frameworks para determinar o nível adequado de CM para produtos<br />
e serviços. Esses frameworks utilizaram como base a cadeia de valor que possui,<br />
segundo MacCarthy et al. (2003), algumas fraquezas, pois diminui a importância de<br />
dois fatores de distinção, temporal relationships between activities e fixed or<br />
modifiable order fulfilment resources; e omite um terceiro fator, enterprises customize<br />
a product on a once-only basis or they customize on a call-off basis. A partir dessa<br />
conclusão, os autores desenvolveram uma abordagem processual para determinar o<br />
nível adequado de CM.<br />
Nesse capítulo serão detalhados os frameworks de Pine II (1993a), de Lampel<br />
e Mintzberg (1996), de Duray et al. (2000), de Alford et al. (2000), Silveira et al.<br />
(2001) e MacCarthy et al. (2003). Os frameworks de Pine II (1993a) e Lampel e<br />
Mintzberg (1996) estão entre os primeiros propostos e, consequentemente,<br />
influenciaram outros desenvolvimentos. O framework proposto por Duray et al.<br />
(2000) apresenta uma abordagem diferente para a CM, considerando o ponto de<br />
envolvimento do cliente na cadeia de valor e os tipos de modularidade. Tratando as<br />
informações de forma matricial, os autores criaram quatro grupos de configurações<br />
para a CM. Alford et al. (2000) criaram a única classificação para a CM para<br />
indústrias automotivas, utilizando uma abordagem interessante, em que definiram as<br />
restrições em relação a Planning, Fabrication & Assembly, Supply & Logistics e<br />
Design. Também sugeriram a criação de alguns habilitadores (capabilities) para<br />
cada uma dessas áreas com o intuito de eliminar as restrições e permitir que a<br />
indústria automotiva forneça carros customizados em massa. Silveira et al. (2001)<br />
realizaram uma revisão de literatura e analisaram os trabalhos de Spira (1993), de<br />
Pine II (1993a), de Lampel e Mintzberg (1996) e de Gilmore e Pine II (1997). A partir<br />
dessa análise, os autores criaram oito níveis genéricos de CM. Por fim, o trabalho<br />
desenvolvido MacCarthy et al. (2003) será detalhado, pois os autores criticaram a<br />
abordagem utilizada pela cadeia de valor, identificando que grande parte dos<br />
frameworks não possuíam convergência quando comparados. A partir disso, os<br />
33
autores desenvolveram uma nova classificação utilizando uma abordagem<br />
processual em que definiram cinco modos fundamentais de operação para a CM.<br />
Pine II (1993a) identificou uma escala evolutiva de cinco estratégias básicas,<br />
não mutuamente exclusivas, para alcançar a CM. Estas estratégias são (Figura 2.2):<br />
customizar serviços em torno de produtos e serviços padronizados, criar produtos e<br />
serviços customizáveis, prover pontos de entrega de customização, dar respostas<br />
rápidas para toda a cadeia de valor e modularizar componentes para customizar<br />
produtos finais e serviços.<br />
Lampel e Mintzberg (1996) identificaram um continuum de cinco diferentes<br />
níveis de estratégia (Figura 2.3): padronização pura, padronização segmentada,<br />
padronização customizada, customização sob medida e customização pura.<br />
Duray et al. (2000) utilizam duas características para classificar a<br />
customização em massa, que são: ponto de envolvimento do cliente e tipo de<br />
modularidade empregada (Figura 2.4). A combinação dessas características dá<br />
origem a quatro grupos de customização em massa: compartilhamento de<br />
componentes, ajustes de componentes, mix, permuta de componentes, bus e<br />
seccional.<br />
Figura 2.2. Graus de personalização de Pine II<br />
Fonte: Pine II (1993a)<br />
34
Padronização<br />
Pura<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Padronização<br />
Segmentada<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Padronização Customização<br />
Padronização<br />
Customizada<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Figura 2.3. Continuum de estratégias<br />
Fonte: adaptado de Lampel e Mintzberg, 1996, p. 24.<br />
Customização<br />
Sob Medida<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Customização<br />
Pura<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Na indústria automotiva, Alford et al. (2000) identificaram três estratégias para<br />
customização, com as seguintes características:<br />
Customização essencial: desde o projeto até a entrega;<br />
Customização facultativa: a partir do processo de manufatura;<br />
Customização da aparência: customização que ocorre no ponto de venda.<br />
Ponto de envolvimento do cliente<br />
Tipo de Modularidade Projeto Fabricação Montagem Uso<br />
Compartilhamento de componentes<br />
Ajuste de componentes<br />
Mix<br />
Permuta de componentes<br />
Bus<br />
Seccional<br />
Figura 2.4. Categorias de Customização em Massa<br />
Fonte: adaptado de Duray et al., 2000, p. 612-614<br />
Fabricantes Modularizadores<br />
Envolvidos Montadores<br />
35
Silveira et al. (2001) analisaram os trabalhos de Spira (1993), de Pine II<br />
(1993a), de Lampel e Mintzberg (1996) e de Gilmore e Pine II (1997) e definiram um<br />
conjunto de oito estratégias genéricas para a CM que vai desde o projeto até a<br />
padronização de produtos e serviços. Dentro da escala genérica desenvolvida pelos<br />
autores, o envolvimento dos clientes é muito forte no Projeto, influenciando<br />
diretamente no projeto de produtos para atender necessidades específicas dos<br />
clientes para os produtos e os serviços. Esse envolvimento vai diminuindo até<br />
chegar ao nível mínimo na Padronização. Os níveis de CM estão apresentados na<br />
Figura 2.5, juntamente com as comparações dos frameworks que os autores<br />
estudaram.<br />
Níveis Genéricos de Customização em Massa<br />
Níveis de CM Spira (1993) Pine II (1993a)<br />
Projeto - -<br />
Fabricação - -<br />
Montagem<br />
Trabalho customizado<br />
adicional<br />
Serviço adicional<br />
Embalagem e<br />
distribuição<br />
Montagem de<br />
componentes<br />
padronizados<br />
Realizando<br />
trabalhos adicionais<br />
de customização<br />
Providenciando<br />
serviços adicionais<br />
Customizando<br />
embalagens<br />
Produção modular<br />
Pontos de entrega de<br />
customização<br />
Customizar serviços em torno de<br />
produtos e serviços padronizados;<br />
Prover resposta rápida<br />
-<br />
Lampel e<br />
Mintzberg (1996)<br />
Customização<br />
pura<br />
Customização<br />
sob medida<br />
Padronização<br />
customizada<br />
36<br />
Gilmore e Pine<br />
II (1997)<br />
Transparente;<br />
colaborativo<br />
- -<br />
- -<br />
Padronização<br />
segmentada<br />
-<br />
-<br />
Cosmético<br />
Utilização - Produtos e serviços customizados - Adaptativo<br />
Padronização - -<br />
Figura 2.5. Níveis genéricos de Customização em Massa<br />
Fonte: adaptado de Silveira et al., 2001, p. 3<br />
Padronização<br />
pura<br />
Por último, será apresentada a proposta gerada por MacCarthy et al. (2003).<br />
Nessa abordagem processual, os autores criticaram a abordagem da cadeia de<br />
valor, justificando com uma análise de vários estudos de caso utilizando as<br />
propostas de Lampel e Mintzberg (1996), Ross (1996), Alford et al. (2000), Duray et<br />
al. (2000), Silveira et al. (2001) e Gilmore e Pine II (1997) e concluíram que esses<br />
frameworks não apresentam convergências nas comparações. A partir disso, os<br />
autores identificaram seis processos fundamentais para a CM:<br />
Order taking and co-ordination;<br />
Product development and design;<br />
Product validation and manufacturing engineering;<br />
-
Order fulfillment management;<br />
Order fulfillment realization; and<br />
Post-order process.<br />
Depois de definir os principais processos, os autores identificaram cinco<br />
modos fundamentais de operação para a CM:<br />
Mode A: Catalogue MC;<br />
Mode B: Fixed resource design-per-order MC;<br />
Mode C: Flexible resource design-per-order MC;<br />
Mode D: Fixed resource call-off MC; and<br />
Mode E: Flexible resource call-off MC.<br />
Na Figura 2.6 é apresentado os cinco modos fundamentais de operação e os<br />
seus respectivos processos, detalhando a característica de cada processo nos<br />
modos fundamentais de operação.<br />
Os frameworks apresentados anteriormente representam grande parte dos<br />
fundamentos da CM. Essas pesquisas enfatizaram competências (capabilities) que<br />
as empresas devem desenvolver para implementar a CM e a maneira de classificá-<br />
las por seu nível de CM. As pesquisas posteriores a essas publicações enfatizam a<br />
implementação da CM em vários setores industriais, relatando casos específicos de<br />
implementação.<br />
Em publicação recente, Fogliatto et al. (2012) fizeram uma nova revisão da<br />
literatura em CM, seguindo os mesmos objetivos do artigo publicado anteriormente<br />
(SILVEIRA et al., 2001), e destacaram que as pesquisas evoluíram<br />
consideravelmente na última década (2001-2010). Esses autores salientam que o<br />
uso intenso de configuradores baseados na internet (web-based configurators), o<br />
surgimento de tecnologias de fabricação rápida e a implementação de métodos mais<br />
estruturados de relacionamento com os clientes criaram uma gama de novos<br />
estudos e questões de pesquisa. Os autores definiram ainda quatro áreas principais<br />
para a CM: econômica (economics), fatores de sucesso (sucess factors),<br />
habilitadores (enablers) e interação cliente-fabricante (customer–manufacturer<br />
interaction).<br />
37
Figura 2.6. Modos fundamentais de operação para a CM<br />
Fonte: adaptado de MacCarthy et al., 2003, p. 296-298<br />
Fogliatto et al. (2012) também salientam que a CM emergiu como uma<br />
importante estratégia de manufatura e está ganhando mais atenção ao focar em<br />
mudanças de demanda e de tecnologia. Por fim, os autores destacam um conjunto<br />
de questões que ainda não foram respondidas pela literatura: Como uma empresa<br />
pode ser qualificada como uma customizadora em massa? Quais das disponíveis<br />
38
ferramentas baseadas em internet ou modelos estão gerando mais impacto no<br />
mundo real? Quanta variedade é realmente requerida por consumidores? Quais<br />
tipos de flexibilidade são requeridas para uma implementação prática da CM? Qual a<br />
melhor configuração da cadeia de suprimentos para produtos customizados? Qual a<br />
melhor estrutura de mercado que justifica a customização de produtos?; e também<br />
definem cinco áreas promissoras para futuras pesquisas: manufatura rápida (rapid<br />
manufacturing), valor da CM (Mass Customization value), controle de qualidade<br />
(quality control), garantia (warranty) e validação empírica (empirical validation)<br />
(FOGLIATTO et al., 2012, p. 21).<br />
2.3 METO<strong>DO</strong>LOGIA DE PESQUISA<br />
Essa pesquisa possui caráter exploratório (HAIR et al., 2003), visto que se<br />
caracteriza por apresentar um planejamento menos rígido, pois objetiva mapear a<br />
área de CM para definir, a partir de uma revisão sistemática da literatura, uma<br />
agenda para futuras pesquisas, além de informações como principais autores,<br />
documentos seminais e principais periódicos em que as pesquisas em CM são<br />
divulgadas. Nesse nível de pesquisa normalmente aplica-se o procedimento<br />
bibliográfico, em que se utilizam fontes de dados existentes, como livros, artigos,<br />
teses e dissertações para realizar a análise (HAIR et al., 2003). A pesquisa foi<br />
realizada em cinco etapas, conforme a Figura 2.7.<br />
As bases de dados utilizadas na pesquisa são Science Direct, Emerald e<br />
Taylor & Francis, pois estas bases são internacionalmente conhecidas e possuem<br />
grande acervo digital. A Science Direct 1 possui mais de 2500 revistas e 11000 livros,<br />
totalizando mais de 9,5 milhões artigos/capítulos. A Emerald 2 possui mais de 40<br />
anos de experiência e publica mais de 700 títulos, abrangendo 200 revistas, mais de<br />
300 livros e mais de 200 book series. O Grupo Taylor & Francis 3 possui dois séculos<br />
de experiência e cresceu rapidamente ao longo das duas últimas décadas,<br />
publicando atualmente mais de 1000 revistas e cerca de 1800 novos livros por ano.<br />
_______________<br />
1 SCIENCE DIRECT About ScienceDirect. 2011.<br />
Disponível em: .<br />
2 EMERALD (2011) About Emerald. Disponível em:<br />
.<br />
3 TAYLOR & FRANCIS GROUP. Corporate Information – About Us. 2011. Disponível em: <<br />
http://www.taylorandfrancis.com/info/about_us/>.<br />
39
Para confirmar a escolha das bases de dados, foi analisado o fator de impacto (JCR<br />
2010) das revistas resgatadas das bases de dados, obtendo a Tabela 2.1.<br />
Bases de<br />
dados<br />
Etapa 2:<br />
Triagem dos artigos<br />
recuperados<br />
Etapa 4:<br />
Identificação dos principais<br />
documentos e autores<br />
Análise dos<br />
resultados e<br />
conclusões<br />
Figura 2.7. Etapas da pesquisa bibliográfica em bases de dados<br />
Fonte: adaptado de MacCarthy et al., 2003, p. 296-298<br />
Tabela 2.1. JCR 2010 das revistas obtidas das bases de dados.<br />
Etapa 1:<br />
Recuperação de artigos das<br />
bases de dados usando<br />
palavras-chave<br />
Etapa 3:<br />
Extração de referências e<br />
palavras-chave<br />
Etapa 5:<br />
Elaboração de gráficos de<br />
redes de relacionamento<br />
Database Journal JCR 2010 SJR 2010<br />
Emerald<br />
Science<br />
Direct<br />
Assembly Automation 0.645 0.036<br />
Business Process Management Journal - 0.039<br />
European Business Review - 0.028<br />
European Journal of Marketing - 0.033<br />
Integrated Manufacturing Systems - -<br />
International Journal of Operations & Production Management 1.812 0.047<br />
International Journal of Service Industry Management 1.800 -<br />
Journal of Consumer Marketing - 0.032<br />
Journal of Fashion Marketing and Management - 0.029<br />
Journal of Manufacturing Technology Management - 0.036<br />
Logistics Information Management - -<br />
Management Decision 1.078 0.033<br />
Management Research News - -<br />
Managing Service Quality - 0.034<br />
Strategy & Leadership - 0.029<br />
World Class Design to Manufacture - -<br />
Automation in Construction 1.454 0.049<br />
Business Horizons 0.809 0.037<br />
CIRP Annals - Manufacturing Technology 1.684 0.086<br />
40
Taylor & Francis<br />
CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology - 0.063<br />
Computer-Aided Design 1.542 -<br />
Computers & Industrial Engineering 1.543 0.055<br />
Computers & Operations Research 1.769 0.076<br />
Computers in Industry 1.620 0.056<br />
Decision Support Systems 2.135 0.064<br />
Design Studies 1.354 0.043<br />
Engineering Applications of Artificial Intelligence 1.352 0.065<br />
European Journal of Operational Research 2.159 0.074<br />
European Management Journal - 0.037<br />
Expert Systems with Applications 1.926 0.064<br />
Industrial Marketing Management 1.694 0.039<br />
Information and Software Technology 1.527 0.053<br />
International Journal of Medical Informatics 2.244 0.144<br />
International Journal of Production Economics 1.988 0.061<br />
Journal of Consumer Psychology 2.405 0.053<br />
Journal of Engineering and Technology Management 0.737 0.036<br />
Journal of Manufacturing Systems 0.194 0.035<br />
Journal of Operations Management 5.093 0.096<br />
Omega - 0.090<br />
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 1.254 0.057<br />
Science 31.377 5.721<br />
Simulation Modelling Practice and Theory 0.736 0.047<br />
Systems Engineering - Theory & Practice 0.791 -<br />
Technological Forecasting and Social Change 2.034 0.09<br />
Technovation 2.993 0.049<br />
Womens Health Issue 1.287 -<br />
Construction Management and Economics - 0.035<br />
IIE Transactions 1.186 0.054<br />
International Journal of Computer Integrated Manufacturing 0.553 0.038<br />
International Journal of Fashion Design, Technology and Education - 0.000<br />
International Journal of Production Research 1.033 0.044<br />
Journal of Hospitality & Leisure Marketing - -<br />
Journal of Media Economics 0.273 0.028<br />
Production Planning & Control: The Management of Operations 0.603 0.035<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Esse capítulo objetiva revisar a literatura de CM a partir de uma visão de OS,<br />
que está calcada, assim como as pesquisas em CM a partir da visão de OM, na<br />
definição do “se” e “como” as empresas podem fornecer para os clientes uma<br />
customização eficiente. Para isso, foram realizadas pesquisas em três bases de<br />
dados (etapa 1), utilizando as palavras-chave Mass Customization e Operations<br />
Strategy (OS). Essa pesquisa resultou em mais de 300 artigos dos últimos 10 anos.<br />
41
Muitos artigos recuperados estavam fora do escopo da pesquisa, portanto, foi<br />
realizada uma nova triagem (etapa 2), resultando em 116 artigos (Apêndice 2.A).<br />
Na etapa 3, as referências e palavras-chave dos artigos foram extraídas e<br />
utilizadas para fazer as redes de relacionamento. Na etapa 4, a partir das<br />
referências, é possível obter os documentos mais citados nas pesquisas em CM,<br />
além dos principais autores. Já na etapa 5, a partir dos principais autores, pode-se<br />
fazer uma análise de citação e cocitação e com isso gerar a rede de relacionamento<br />
de autores. Também foi realizada uma análise de citação e cocitação de palavras-<br />
chave para identificar as áreas de conhecimento. Vale ressaltar que a análise de<br />
citações possui a premissa de que os artigos mais citados terão maior influência<br />
sobre a área de pesquisa que os artigos menos citados, indicando assim o nível de<br />
impacto para o tema em questão (CULNAN, 1986).<br />
As redes de relacionamento, ou redes sociais, caracterizam-se pela troca<br />
mútua de um fluxo de informações entre relações de grupos de pessoas, indivíduos<br />
ou entidades (ALEJANDRO e NORMAN, 2006). Já a característica que descreve as<br />
redes de relacionamentos é estilo de comunicação, envolvendo uma linguagem<br />
característica, uma limitação cultural e relações de poderes entre os indivíduos<br />
envolvidos (CAPRA, 2003). Ademais, as redes sociais são caracterizadas por<br />
possuírem três elementos: nós, vínculos e fluxos (ALEJANDRO e NORMAN, 2006).<br />
Para construir as redes de relacionamentos foi utilizado o software NETDRAW ® , que<br />
faz parte do pacote do software UCINET SNA ® (BORGATTI et al., 1999). Além<br />
disso, o software UCINET SNA ® também disponibiliza alguns indicadores de<br />
relacionamento, que são: densidade, centralidade, centralização, intermediação e<br />
proximidade. O software também apresenta algoritmos para análise de clusters<br />
formados nas redes de relacionamento. Na análise de dados serão destacados os<br />
indicadores e as análises de clusters identificados nas redes.<br />
Alguns autores (PILKINGTON e MEREDITH, 2009; BORGATTI e LI, 2009;<br />
KIM et al., 2011) realizaram pesquisas utilizando essa técnica de redes de<br />
relacionamento. Os trabalhos de Borgatti e Li (2009) e Kim et al. (2011) investigam o<br />
uso das redes de relacionamento no Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos<br />
(Supply Chain Management). O trabalho de Pilkington e Meredith (2009) revelou a<br />
evolução da estrutura intelectual da área de Operations Management. Essa<br />
pesquisa objetiva, assim como a pesquisa elaborada por Pilkington e Meredith<br />
42
(2009), definir a evolução das pesquisas em CM e definir uma agenda para futuras<br />
pesquisas a partir dos artigos recuperados de três bases de dados.<br />
2.4 RESULTA<strong>DO</strong>S DA PESQUISA<br />
Os resultados dessa pesquisa são obtidos a partir da análise de redes de<br />
relacionamento (Social Network Analysis) e objetivam retratar os desenvolvimentos<br />
realizados na área de CM.<br />
2.4.1 Principais autores, documentos e meios de publicação<br />
A partir do conjunto de artigos extraídos das bases de dados, foi possível<br />
identificar os autores e os documentos mais citados em CM. Primeiramente foram<br />
extraídas todas as referências dos 116 artigos. Por conseguinte, separaram-se os<br />
autores dos coautores em todas as referências da seguinte maneira: a partir da<br />
referência “Silveira, G., Borenstein, D.; Fogliatto, F.S. (2001). Mass customization:<br />
Literature review and research directions, International Journal of Production<br />
Economics, vol. 72, pp. 1-13” geraram-se citações individuais para todos os autores:<br />
Silveira, G. 2001; Borenstein, D. 2001; e Fogliatto, F.S. 2001 com o intuito de<br />
identificar dos autores. Os documentos mais citados foram identificados a partir da<br />
citação contraída como, por exemplo, Silveira; Borenstein e Fogliatto, 2001. Esse<br />
processo foi realizado para todas as referências, obtendo-se 7.666 citações de<br />
autores, incluindo repetições. A partir disso, realizou-se a padronização dos nomes<br />
dos autores, ou seja, os nomes dos autores foram modificados para serem sempre<br />
iguais, visto que haviam muitas citações com nomes diferentes como, por exemplo,<br />
Da Silveira et al. 2001 e Silveira et al. 2001. Essas citações são referentes ao<br />
mesmo artigo, porém foram citadas de forma diferente. Após a padronização,<br />
realizou-se a consolidação dos dados e a identificação dos autores e documentos<br />
mais citados, a partir dos 116 artigos. O critério de seleção utilizado para os autores<br />
foi uma representatividade maior que dez citações (acima de 0,13%), inclusive,<br />
dentro do total de citações. Com isso, obteve-se um total de 80 autores importantes<br />
para a área de CM (Figura 2.8).<br />
Conforme apresentado na Figura 2.8, Pine II, B. J. é o autor mais citado<br />
dentro das referências dos 116 artigos analisados. Esse autor possui um total de<br />
43
143 citações, representando aproximadamente 2% do total. O resultado obtido de<br />
Pine II, B. J. já era esperado, visto que este autor é considerado o responsável por<br />
disseminar a CM no meio empresarial (DURAY, 2002). Além disso, conforme será<br />
visto, Pine II possui importantes publicações em CM que podem ser consideradas<br />
seminais para a área. O segundo autor mais importante é Lee, H. L., com 77<br />
citações.<br />
Figura 2.8. Gráfico de Pareto dos principais autores<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
A diferença entre o primeiro e o segundo colocado é de 66 citações,<br />
considerada significativa. Lee, H. L. também contém alguns trabalhos na lista das<br />
publicações mais citadas em CM, identificadas neste capítulo. Ademais, analisando<br />
o gráfico de Pareto para os autores a partir do reajuste das porcentagens, ou seja,<br />
considerou-se o total de 1667 citações, que correspondem à soma do total de<br />
citações que os 80 principais autores receberam dentro das referências dos 116<br />
artigos. Identificou-se que os cinco primeiros autores (Pine II, B.J., Lee, H.L., Jiao, J.,<br />
Kotha, S., Tseng, M.M.) correspondem a 22,4% do total de citações dos 80 autores<br />
mais citados. A representatividade dos 20 primeiros autores corresponde a 49,3% do<br />
total. Os 60 autores que complementam a lista dos principais autores correspondem<br />
44
a 50,7% do total. Dentro dos 60 autores, encontram-se pesquisadores que<br />
contribuíram significativamente para a CM como, por exemplo: Boynton, A.C.,<br />
Lampel, J., Westbrook, R., Rogers, M., Feitzinger, E., Ahlstrom, P., Hart, C. W. L.,<br />
Fogliatto, F. S., Alford, D., Brabazon, P. G., MacCarthy, B., entre outros.<br />
A partir da extração das referências dos artigos obtidos das três bases de<br />
dados, também foi possível identificar os documentos (artigos, livros, teses,<br />
dissertações, relatórios, etc.) mais citados nos 116 artigos. Esses dados foram<br />
obtidos a partir da contagem das referências, gerando um total de 4.318 documentos<br />
citados. O critério de seleção dos documentos mais citados foi a representatividade<br />
acima de 5 citações (0,2%), inclusive. Utilizando esse critério, gerou-se uma lista<br />
com 36 documentos (Tabela 2.2). No topo da lista está o livro publicado por Pine II,<br />
em 1993. Esse livro é considerado um dos marcos da CM, devido à maneira com<br />
que o autor abordou de forma seminal a implementação da CM. O autor aborda a<br />
dicotomia entre CM e PM, estabelecendo estratégias para alcançar a CM. O livro de<br />
Davis também se encontra na lista, pois nessa obra o termo CM foi cunhado.<br />
Nota-se que as publicações mais citadas cobrem grande faixa de tempo,<br />
iniciando em 1965 (Starr e Bucklin) e finalizando em 2002 (Duray e Salvador, Forza<br />
e Rungtusanatham). Também se encontram publicações de autores de áreas que<br />
complementam a CM, fornecendo informações que permitem às empresas<br />
desenvolverem habilitadores (capabilities) para implementação da CM. Por exemplo,<br />
as publicações de Van Hoek, Bucklin, Zinn e Bowersox abordam a postergação<br />
(postponement), que pode ser utilizada para aproximar a customização dos produtos<br />
e serviços aos clientes e, assim, atender melhor às suas necessidades específicas.<br />
O artigo de Starr fornece informações sobre produção modular, utilizado em CM.<br />
Tabela 2.2. Publicações mais citadas em Customização em Massa<br />
Documentos Nº citações %<br />
Pine II, B.J., 1993a, Mass Customization: The New Frontier in Business Competition, Harvard<br />
Business School Press, Boston, MA.<br />
Lampel, J., Mintzberg, H., 1996, Customizing customization, Sloan Management Review, Vol. 38<br />
No.1, pp.21-30.<br />
45<br />
27 1,27%<br />
19 0,89%<br />
Davis, S.M., 1987, Future Perfect, Addison-Wesley, Reading, MA. 19 0,89%<br />
Feitzinger, E., Lee, H.L., 1997, Mass-customization at Hewlett-Packard: the power of postponement,<br />
Harvard Business Review, Vol. January-February pp.116-21.<br />
Kotha, S., 1995, Mass customization: implementing the emerging paradigm for competitive advantage,<br />
Strategic Management Journal, Vol. 16 pp.21-42.<br />
Gilmore, J.H., Pine II, B.J., 1997, The four faces of mass customization, Harvard Business Review,<br />
Vol. 75 No.1, pp.91-101.<br />
Pine II, B.J., Victor, B., Boynton, A.C, 1993, Making mass customization work, Harvard Business<br />
Review, pp.108-19.<br />
16 0,75%<br />
15 0,71%<br />
15 0,71%<br />
12 0,56%
Duray, R., Ward, P. T., Milligan, G. W. and Berry, W. L., 2000, Approaches to mass customization:<br />
configurations and empirical validation. Journal of Operations Management 18:6 , pp. 605-625.<br />
Pine II, B. J., Peppers, D. and Rogers, M., 1995, Do you want to keep your customers forever?.<br />
Harvard Business Review 72:3, pp. 103-114.<br />
Silveira, G. D., Borenstein, D. and Fogliatto, F. S., 2001, Mass customization: literature review and<br />
research directions. International Journal of Production Economics 72:1, pp. 1-13.<br />
Ahlstrom, P., Westbrook, R., 1999, Implications of mass customization for operations management: an<br />
exploratory survey, International Journal of Operations & Production Management, Vol. 19 No.3,<br />
pp.262-74.<br />
Duray, R., 2002, Mass customization origins: mass or custom manufacturing?. International Journal of<br />
Operations and Production Management 22:3 , pp. 314-329.<br />
Van Hoek, R.I., 2001, The rediscovery of postponement: a literature review and directions for<br />
research, Journal of Operations Management, Vol. 19 No.2, pp.161-84.<br />
MacDuffie, J. , Sethuraman, K. and Fisher, M. (1996) Product variety and manufacturing performance:<br />
evidence from the international automotive assembly plant study. Manage. Sci. 42 , pp. 350-369.<br />
46<br />
12 0,56%<br />
11 0,52%<br />
10 0,47%<br />
8 0,38%<br />
7 0,33%<br />
7 0,33%<br />
7 0,33%<br />
Starr, M. K. (1965) Modular production - a new concept. Harvard Business Review 43:6 , pp. 131-142. 7 0,33%<br />
Lee, HL (1996) Effective inventory and service management through product and process redesign.<br />
Oper. Res. 44 , pp. 151-159.<br />
7 0,33%<br />
Zipkin, P. (2001) The limits of mass customization. MIT Sloan Management Review 42:3 , pp. 81-87. 7 0,33%<br />
Zinn, W. and Bowersox, DJ (1988) Planning physical distribution with the principle of postponement. J.<br />
Busi. Logist. 9 , pp. 117-136.<br />
Eisenhardt, K. M. (1989) Building theories from case study research. Academy of Management<br />
Review 14:2 , pp. 532-550.<br />
Swaminathan, JM and Tayur, SR (1998a) Managing broader product lines through delayed<br />
differentiation using vanilla boxes. Manage. Sci. 44 , pp. S161-S172.<br />
Kotha, S. (1996) From mass production to mass customisation: the case of the national industrial<br />
bicycle company of Japan. Eur. Manage. J. 14 , pp. 442-450.<br />
Lee, HL and Tang, CS (1997) Modelling the costs and benefits of delayed product differentiation.<br />
Manag. Sci. 43 , pp. 40-53.<br />
Spring, M. and Dalrymple, J. (2000) Product customisation and manufacturing strategy. Int. J. Op &<br />
Prod. Manage. 20:4 , pp. 441-467.<br />
Kotler, P., 1989, From mass marketing to mass customization, Planning Review, Vol. September-<br />
October pp.10-12.<br />
Alford, D. , Sackett, P. and Nelder, G. (2000) Mass customization - an automotive perspective.<br />
International Journal of Production Economics 65 , pp. 99-110.<br />
Yang, B. , Burns, ND and Backhouse, CJ (2004a) Management of uncertainty through postponement.<br />
Int. J. Prod. Res. 42 , pp. 1049-1064.<br />
6 0,28%<br />
6 0,28%<br />
6 0,28%<br />
6 0,28%<br />
6 0,28%<br />
6 0,28%<br />
6 0,28%<br />
5 0,24%<br />
5 0,24%<br />
Skinner, W. (1974) The focused factory. Harvard Business Review 52:3 , pp. 113-121. 5 0,24%<br />
Hart, CWL. (1995) Mass customization: conceptual underpinnings, opportunities and limits.<br />
International Journal of Service Industry Management 6:2 , pp. 36-45.<br />
McCutcheon, D. M. , Raturi, A. S. and Meredith, J. R. (1994) The customization-responsiveness<br />
squeeze. Sloan Management Review 35:2 , pp. 89-99.<br />
Bowersox, DJ and Closs, DJ (1996) Logistical Management. The Integrated Supply Chain Process<br />
McGraw-Hill , New York, NY<br />
Salvador, F. , Forza, C. and Rungtusanatham, M. (2002a) Modularity, product variety, production<br />
volume, and component sourcing: theorizing beyond generic prescriptions. Journal of Operations<br />
Management 20:5 , pp. 549-575.<br />
Bucklin, LP (1965) Postponement speculation and the structure of distribution channels. J. Market.<br />
Res. 2 , pp. 26-31.<br />
5 0,24%<br />
5 0,24%<br />
5 0,24%<br />
5 0,24%<br />
5 0,24%<br />
Toffler, A. (1970) Future Shock; Bantam London 5 0,24%<br />
Cox, WM and Alm, R. (1998) The right stuff—America's move to mass customisation. Federal Reserve<br />
Bank of Dallas Annual Report<br />
Mason-Jones, R. and Towill, D. (1999) Using the information decoupling point to improve supply chain<br />
performance. Int. J. Logist. Manag. 10 , pp. 13-26.<br />
Naylor, J. B. , Naim, M. M. and Berry, D. (1999) Leagility: integrating the lean and agile manufacturing<br />
paradigms in the total supply chain. International Journal of Production Economics 62 , pp. 107-118.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
5 0,24%<br />
5 0,24%<br />
5 0,24%<br />
Os principais meios de publicação das pesquisas em CM foram estabelecidos<br />
a partir dos 116 artigos obtidos das pesquisas realizadas nas bases de dados.
Inicialmente, gerou-se a distribuição das publicações durante os anos, identificando<br />
uma faixa de 15 anos de pesquisa (Figura 2.9). A partir disso, verificou-se que 19<br />
publicações foram realizadas em 2004, representando aproximadamente 15% do<br />
total. Posteriormente, constatou-se que os anos de 2006, 2007, 2008 e 2010<br />
possuem, respectivamente, 14, 15, 16 e 13 publicações sobre CM. Esses anos<br />
representam aproximadamente 60% do total de publicações realizadas. Ademais, é<br />
possível identificar grande ênfase nos últimos cinco anos em publicações sobre CM,<br />
revelando a importância dessa área de pesquisa e a sua consolidação. Os<br />
resultados também reforçam a afirmação de Selladurai (2004), de que a CM hoje é<br />
uma realidade, e não um oxymoron, e está ganhando destaque em gestão de<br />
produção e operações.<br />
Figura 2.9. Distribuição das publicações durante os anos<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Ao verificar a grande quantidade de publicações no ano de 2004, investigou-<br />
se as revistas em que os artigos foram publicados para identificar a motivação desse<br />
resultado. Identificou-se que a revista Production Planning & Control, no ano de<br />
2004, realizou uma edição especial sobre CM (McCarthy, I. P., Special issue<br />
editorial: the what, why and how of mass customization), justificando o resultado<br />
47
obtido. A partir dessa edição especial, pode-se justificar outros resultados<br />
encontrados. As principais revistas que representam os meios de divulgação das<br />
pesquisas realizadas em CM são:<br />
Production Planning & Control (PP&C) com 13 artigos (JCR de 2010: 0.603),<br />
representando aproximadamente 10% do total de publicações;<br />
International Journal of Production Research (IJPR) com 12 artigos (JCR de<br />
2010: 1.033), representando aproximadamente 9% do total de publicações; e<br />
International Journal of Production Economics (IJPE) com 10 artigos (JCR de<br />
2010: 1.988), representando aproximadamente 8% do total de publicações.<br />
Na Figura 2.10 é possível constatar o gráfico de Pareto com todas as revistas<br />
identificadas na pesquisa. No Apêndice 2.B, são apresentadas todas as abreviações<br />
utilizadas para as revistas.<br />
Figura 2.10. Gráfico de Pareto dos principais meios de publicação em CM.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
As três primeiras revistas (PP&C, IJPR e IJPE) identificadas na pesquisa<br />
possuem grande representatividade na literatura internacional (confirmados pelo<br />
índice JCR) e são os principais meios de publicação de diversas áreas. A aprovação<br />
48
de artigos nessas revistas possui um processo rígido e os artigos publicados são<br />
sinônimos de pesquisas de qualidade. Outra constatação a partir dessa pesquisa foi<br />
que as principais pesquisas em CM são divulgadas em revistas com alto fator de<br />
impacto, porém existe um meio “oficial” de comunicação para a área, que é a<br />
International Journal of Mass Customisation (IJMASSC), da base de dados<br />
Inderscience e, portanto, não considerado nessa pesquisa. Ademais, a IJMASSC é<br />
considerada recente, pois a sua primeira publicação é de 2005 e, portanto, os<br />
pesquisadores preferem publicar em revistas com maior fator de impacto (JCR),<br />
visto que a IJMASSC não possui classificação no JCR.<br />
2.4.2 Redes de relacionamento<br />
As redes de relacionamentos representam as relações existentes entre<br />
diversos atores dentro de um grupo. Existem diversas formas de se analisar uma<br />
rede de relacionamentos. A mais comum é a análise visual, que é realizada quando<br />
a complexidade da rede é pequena e os atores são fáceis de serem identificados. Ao<br />
aumentar a complexidade, as análises visuais tornam-se inviáveis e é preciso partir<br />
para uma análise com o uso de indicadores e clusters.<br />
Nesse capítulo são apresentados dois tipos de redes de relacionamento:<br />
palavras-chave e autores. Com a rede de palavras-chave, pode-se identificar os<br />
principais grupos de pesquisa em CM. Para isso, foram extraídas as palavras-chave<br />
dos 116 artigos, obtendo um total de 491 palavras-chave. Desse total, as palavras-<br />
chave que possuíam o mesmo sentido ou que eram sinônimas foram agrupadas,<br />
como, por exemplo, supply chain e supply chain scheduling foram agrupadas em<br />
supply chain management. Esse agrupamento totalizou 184 palavras-chave.<br />
Posteriormente, foi realizada a análise de citação e cocitação, ou seja, estabeleceu-<br />
se o relacionamento entre as palavras-chave que foram citadas em conjuntos pelos<br />
autores dos artigos. Esse trabalho gerou uma matriz 184x184. Após elaborar a<br />
matriz de relacionamento, foi gerado um gráfico de redes de relacionamento. Os<br />
dados da matriz foram inseridos no software UCINET SNA ® e posteriormente<br />
plotados no NETDRAW ® (BORGATTI et al., 1999).<br />
A rede apresentada é extremamente complexa devido à quantidade de nós<br />
utilizados (184 palavras-chave), portanto, decidiu-se realizar uma análise de cluster<br />
da rede de palavras-chave, que será chamada de rede de áreas de conhecimento. A<br />
49
análise de cluster foi realizada a partir de uma abordagem bottom-up, ou seja,<br />
considera-se que um grupo inicia com um relacionamento básico (dois atores<br />
possuem uma relação, por exemplo) e vai evoluindo, e emergindo, até se tornar uma<br />
rede de relacionamentos complexa (HANNEMAN e RIDDLE, 2005). Com essa<br />
abordagem, obtém-se, a partir dos relacionamentos existentes entre as palavras-<br />
chave, e utilizando o algoritmo para análise de cluster K-cores, as áreas de<br />
conhecimento. O UCINET possui vários algoritmos (Cliques, N-cliques, N-clans, K-<br />
plexes, K-cores e F-groups) com abordagem bottom-up. O algoritmo Cliques é<br />
caracterizado por considerar relações diáticas, resultando no número máximo de<br />
atores conectados entre si. Portanto, se um ator A está conectado B, mas B não<br />
está conectado a A, então B é excluído. Esse algoritmo é considerado exigente<br />
devido a essa característica. Os outros algoritmos (N-cliques, N-clans, K-plexes, K-<br />
cores) são variações de Cliques, porém com maior grau de relaxamento,<br />
respectivamente. Todos os algoritmos consideram relações binárias (0-1). O<br />
algoritmo F-groups considera que as relações não são binárias (custo, probabilidade<br />
de relações, entre outros), combinado com a noção de que grupos maiores possuem<br />
relações triádicas (e não diáticas). Levando em consideração esses fatos, decidiu-se<br />
adotar o algoritmo K-cores, pois ele é mais relaxado e agrupam os atores que estão<br />
conectados a k outros membros do grupo, independentemente do número de<br />
autores que está conectado (HANNEMAN e RIDDLE, 2005). A rede de<br />
relacionamentos das áreas de conhecimento é apresentada na Figura 2.11.<br />
Os nós da rede estão agrupados pelo valor obtido da aplicação do algoritmo<br />
K-cores. As sete áreas identificadas foram nomeadas a partir dos nós que<br />
apresentaram o maior centrality degree. Essa medida significa que os atores que<br />
possuem mais ligações com outros atores da rede podem ter posições privilegiadas,<br />
ou seja, por terem muitas ligações, os atores possuem maiores alternativas para<br />
satisfazer as suas necessidades e, portanto, são menos dependentes de outros<br />
atores. Esse indicador ainda pode ser separado em in-degree e out-degree. Se um<br />
ator possui um alto in-degree (recebe muitas ligações), então, considera-se que este<br />
é proeminente ou que possui grande prestígio. Já se o ator possui um alto out-<br />
degree, é considerado um ator influente (HANNEMAN e RIDDLE, 2005). Os nomes<br />
dados às áreas de conhecimento são:<br />
1. Mass Customization;<br />
2. Product Design & Supply Chain Management (SCM);<br />
50
3. Information Technology (IT) & Flexibility;<br />
4. Lean Production;<br />
5. Operations Strategy;<br />
6. Modularity;<br />
7. Planning.<br />
AERONAUTICAL INDUSTRY<br />
BILL OF MATERIAL<br />
SIMULATION<br />
MODULARITY<br />
7<br />
PROCESS PLANNING<br />
STANDARDIZATION<br />
OPERATIONS MANAGEMENT<br />
STRATEGIC PLANNING<br />
MANUFACTURING STRATEGY<br />
SURVEY<br />
CASE STUDY<br />
LEAN PRODUCTION<br />
POSTPONEMENT<br />
Figura 2.11. Rede de relacionamento das áreas de conhecimento.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
MARKETING<br />
FLEXIBILITY<br />
CUSTOMIZATION<br />
MASS CUSTOMIZATION<br />
INFORMATION TECHNOLOGY<br />
PRODUCT DEVELOPMENT<br />
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT<br />
DESIGN<br />
CONCEPTUAL SEARCHING<br />
AGILE MANUFACTURING<br />
TAXONOMY<br />
Em cada área de conhecimento é possível definir uma técnica de pesquisa<br />
que se destacou como, por exemplo, no caso do área de conhecimento composto<br />
por Lean Production e outros temas, predomina a técnica de estudo de caso.<br />
Obtido o resultado das áreas de conhecimento, pode-se criar a rede de<br />
autores em CM. Primeiramente, a rede foi elaborada após a identificação dos<br />
principais autores da área (Figura 2.8) e utilizou uma análise de citação e cocitação,<br />
que foi realizada da seguinte maneira:<br />
Com a lista dos principais autores, identificaram-se os artigos que estes<br />
escreveram dos 116 artigos resgatados das bases de dados, resultando em<br />
45 artigos;<br />
6<br />
5<br />
4<br />
1<br />
2<br />
3<br />
51
A partir disso, realizou-se a análise de citação e cocitação da lista de 80<br />
principais autores. Para isso, gerou-se uma matriz quadrada (80 x 80) com a<br />
quantidade de citações e cocitações realizadas, que representam os<br />
relacionamentos entre os autores.<br />
A partir da matriz de relacionamento de autores, criou-se o gráfico de redes<br />
de relacionamentos. Novamente, o resultado obtido apresenta-se inviável para uma<br />
análise visual e, portanto, realizou-se uma análise com o uso de indicadores e<br />
clusters. Inicialmente, foi utilizado o indicador de grau de centralidade (centrality<br />
degree). Levando em consideração esse indicador, geram-se duas listas para os<br />
autores, sendo a primeira em relação ao grau de saída (out-degree) e o grau de<br />
entrada (in-degree). Na Tabela 2.3, apresentam-se os 80 principais autores, levando<br />
em consideração os graus de centralidade de entrada e saída. Vale destacar que<br />
esses dados foram obtidos desconsiderando as autocitações. Jiao, J. é o autor que<br />
mais realizou citações (out-degree) dentro dos artigos analisados. Isso destaca que<br />
este autor realizou várias pesquisas em CM e utilizou grande embasamento nas<br />
suas pesquisas, além de ser considerado um autor influente. Ademais, ele é o autor<br />
que mais possui artigos (8 dos 45 artigos analisados) publicados nas bases de<br />
dados, justificando a sua posição. A lista segue com os autores Forza, C. (93),<br />
Brown, S. (79), Yang, B. S. (75) e Salvador, F. (61), entre outros. Já ao analisar os<br />
autores que mais receberam citações (in-degree), destaca-se como primeiro da lista<br />
Pine II, B. J., com um total de 100 citações recebidas. É interessante observar que<br />
Pine II, B. J. não realizou citações dentro da rede, apenas recebeu. Isto é fato, visto<br />
que os artigos e livros publicados por Pine II não foram considerados na análise das<br />
referências, pois não constam nas bases de dados analisadas. Apesar disso, a partir<br />
desse resultado, considera-se que Pine II é o principal autor em CM, pois recebeu a<br />
maior quantidade de citações. Pine II é um autor proeminente e extremamente<br />
influente, sendo citado em praticamente todos os trabalhos realizados em CM.<br />
Esses resultados confirmam a observação feita por Duray (2002), que considera<br />
Pine II o autor que disseminou a CM e iniciou a definição ampla do conceito sob o<br />
âmbito da estratégia da manufatura. Além disso, o livro de Pine II (1993a) e vários<br />
outros artigos (muitos deles listados na Tabela 2.2) são citados em muitos trabalhos<br />
desenvolvidos sobre CM.<br />
52
O segundo autor mais citado é Tseng, M. M., que fez várias pesquisas em<br />
conjunto com outros pesquisadores, destacando-se Jiao, J.. Seguindo a lista, o<br />
terceiro autor mais citado é Kotha, S.. Aqui cabe ressaltar que Kotha possui dois<br />
principais artigos (KOTHA, 1995; KOTHA, 1996) que são citados em grande parte<br />
dos trabalhos em CM. A lista de autores mais citados, se comparado com a lista das<br />
publicações mais citadas, possui grande convergência, confirmando os resultados.<br />
Tabela 2.3. Grau de centralidade para autores<br />
Autor Out-degree Autor In-degree<br />
JIAO, J 105 PINE II, BJ 100<br />
FORZA, C 93 TSENG, MM 40<br />
BROWN, S 79 KOTHA, S 38<br />
YANG, BS 75 ULRICH, K 35<br />
SALVA<strong>DO</strong>R, F 61 LEE, HL 34<br />
MACCARTHY, B 55 VICTOR, B 29<br />
FOGLIATTO, FS 50 BOYNTON, AC 26<br />
SILVEIRA, G 46 VANHOEK, RI 25<br />
DURAY, R 42 DURAY, R 24<br />
BURNS, ND 41 SALVA<strong>DO</strong>R, F 22<br />
SCHROEDER, RG 37 DAVIS, S 22<br />
TSENG, MM 36 MINTZBERG, H 21<br />
TU, Q 35 CLARK, KB 20<br />
BORENSTEIN, D 32 FORZA, C 19<br />
HUANG, GQ 32 BOWERSOX, DJ 19<br />
VONDEREMBSE, MA 31 WESTBROOK, R 18<br />
MONTREUIL, B 31 GILMORE, JH 18<br />
PILLER, FT 30 WARD, PT 18<br />
AHLSTROM, P 25 FEITZINGER, E 17<br />
WESTBROOK, R 24 BERRY, WL 17<br />
LEE, HL 24 LAMPEL, J 17<br />
HOLWEG, M 21 VONDEREMBSE, MA 16<br />
KUSIAK, A 18 PEPPERS, D 16<br />
BRABAZON, PG 15 ROGERS, M 16<br />
SIMPSON, TW 10 JIAO, J 15<br />
KOTHA, S 8 FISHER, M 15<br />
NAIM, MM 6 MILLIGAN, GW 14<br />
HART, CWL 5 KOTLER, P 14<br />
BOYNTON, AC 5 HAYES, RH 14<br />
TUROWSKI, K 5 ISHII, K 14<br />
DUARTE, JP 4 SWAMINATHAN, JM 14<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
53
Outra análise que se realizou em relação aos autores foi o agrupamento<br />
destes em macro grupos, que foram obtidos a partir da análise de cluster das áreas<br />
de conhecimento. Para desenvolver essa análise, foi utilizada uma abordagem top-<br />
down, considerando que a estrutura global da rede emerge de sobreposições e<br />
acoplamentos de componentes menores (HANNEMAN e RIDDLE, 2005).<br />
Para isso, utilizou-se o algoritmo Factions para criar sete clusters principais,<br />
relacionando-os com as áreas de conhecimento obtidas anteriormente. Esse<br />
algoritmo identifica o arranjo ótimo de atores em clusters, com o intuito de maximizar<br />
a semelhança com o tipo ideal de sociedade, medindo quão bem os dados<br />
realmente se encaixam nessa característica. Esta abordagem atende a noção<br />
intuitiva de que os grupos de uma rede podem ser definidos pela combinação de<br />
uma alta densidade local e a presença de “buracos estruturais” entre conjuntos de<br />
atores. É possível então, não só identificar os clusters reais ou potenciais, mas<br />
também representar as relações entre os clusters (potenciais aliados e/ou inimigos)<br />
(HANNEMAN e RIDDLE, 2005). O resultado obtido dessa análise é apresentado na<br />
Figura 2.12. Os autores estão agrupados de acordo com o valor obtido a partir da<br />
aplicação do algoritmo Factions e se enfatizou aqueles que possuem maior grau de<br />
centralidade (Forza, C.; Duray, R.; Jiao, J.; Hayes, R. H.; Yang, B. S.; Brabazon, P.<br />
G.; Skinner, W.), conforme dados da Tabela 2.3.<br />
Depois de definir as áreas de conhecimento e os grupos de autores, realizou-<br />
se a alocação dos grupos de autores às áreas de conhecimento. Essa relação foi<br />
realizada da seguinte maneira:<br />
Identificaram-se os artigos escritos pelos 80 autores mais citados em CM,<br />
dentro dos 116 artigos obtidos das bases de dados, resultando em 45 artigos;<br />
A partir disso, verificaram-se quais palavras-chave esses autores utilizaram,<br />
permitindo relacionar com uma área de conhecimento;<br />
Em dois casos, grupos 3 e 5, os autores não possuem artigos escritos entre<br />
os 116 artigos resgatados das bases de dados. Nesses casos, foi realizada<br />
uma análise das referências dos artigos obtidos das bases de dados para<br />
identificar os artigos publicados pelos autores dos grupos 3 e 5 e, assim,<br />
alocar aquele grupo de autor a uma área de conhecimento.<br />
54
GUNASEKARAN,A<br />
HAYES,RH<br />
JIAO,J<br />
YANG,BS<br />
Figura 2.12. Rede de relacionamento de autores.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
BRABAZON,PG<br />
DURAY,R<br />
SKINNER,W<br />
O resultado resumido dessa atividade pode ser observado na Tabela 2.4. Os<br />
resultados obtidos para a alocação dos grupos 3 e 5 não são satisfatórios, porém,<br />
por exclusão, esse é o resultado que melhor se adequou aos dados obtidos.<br />
No grupo 3, Hayes, R. H. é autor da área de Operations Strategy, mas<br />
também publicou diversos artigos sobre World Class Manufacturing (WCM), que é<br />
calcado nos princípios do Lean Production. O autor Zipkin, P. declara em sua página<br />
pessoal que as suas áreas de pesquisa são: Operations Management, Inventory<br />
Management, Supply-chain Management and Analysis, portanto, encontra-se<br />
deslocado nesse grupo de Lean Production. Bowersox, D. J. é um autor<br />
extremamente conceituado em pesquisas sobre SCM e também se encontra<br />
deslocado nesse grupo. Hill, T. também é um autor da área de Manufacturing<br />
Strategy. Já os autores MacDuffie, J. P., Sackett, P., Ishii, K. e Du, X. não foram<br />
encontradas informações sobre suas áreas de pesquisa. No grupo 5, por exemplo,<br />
os autores Skinner, W., Slack, N. e Flynn, B. B. são autores renomados na área de<br />
Operations Strategy. Wortmann, J. C. declara em seu site que a sua área de<br />
pesquisa é Computer Science e a disciplina é Information Systems. McCutcheon, D.<br />
M. destaca que suas pesquisas são nas áreas de Technology Management e Supply<br />
FORZA,C<br />
55
Chain Management. Não foram encontradas informações sobre os autores Alford, D.<br />
e Pil, F. K., mas foi possível identificar que o autor Alford, D. escreveu um artigo<br />
sobre a CM na indústria automobilística e Pil, F. K. escreveu alguns artigos com<br />
Holweg, M. que possuem foco em SCM.<br />
56
Tabela 2.4. Autores versus Áreas de conhecimento<br />
FORZA, C.<br />
Grupo 1<br />
Grupo 2<br />
SALVA<strong>DO</strong>R, F.<br />
MACCARTHY, B.<br />
BROWN, S.<br />
FOGLIATTO, F. S.<br />
SILVEIRA, G.<br />
SCHROEDER, R. G.<br />
BORENSTEIN, D.<br />
VONDEREMBSE, M. A.<br />
WESTBROOK, R.<br />
AHLSTROM, P.<br />
HOLWEG, M.<br />
TU, Q.<br />
BOYNTON, A. C.<br />
LEE, H. L.<br />
PINE II, B. J.<br />
KOTHA, S.<br />
DAVIS, S.<br />
FEITZINGER, E.<br />
VICTOR, B.<br />
LAMPEL, J.<br />
GILMORE, J. H.<br />
JIAO, J.<br />
TSENG, M. M.<br />
HUANG, G. Q.<br />
CLARK, K. B.<br />
ULRICH, K.<br />
Mass Customization<br />
Product Design<br />
& SCM<br />
Grupo 3<br />
Grupo 4<br />
Grupo 5<br />
WHEELWRIGHT, S. C.<br />
ANDERSON, D.<br />
EPPINGER, S. D.<br />
SETHURAMAN, K.<br />
MEYER, M. H.<br />
SUH, N. P.<br />
HAYES, R. H.<br />
ZIPKIN, P.<br />
MACDUFFIE, J. P.<br />
SACKETT, P.<br />
BOWERSOX, D. J.<br />
HILL, T.<br />
ISHII, K.<br />
DU, X.<br />
YANG, B. S.<br />
BURNS, N. D.<br />
KUSIAK, A.<br />
NAIM, M. M.<br />
VAN HOEK, R. I.<br />
SWAMINATHAN, J. M.<br />
FISHER, M.<br />
TANG, C. S.<br />
BALDWIN, C. Y.<br />
CHRISTOPHER, M.<br />
ZINN, W.<br />
SKINNER, W.<br />
SLACK, N.<br />
Lean Production<br />
IT & Flexibility<br />
Modularity<br />
57
Grupo 6<br />
MCCUTCHEON, D. M.<br />
WORTMANN, J. C.<br />
ALFORD, D.<br />
PIL, F. K.<br />
FLYNN, B. B.<br />
DURAY, R.<br />
PILLER, F. T.<br />
MONTREUIL, B.<br />
SIMPSON, T. W.<br />
HART, C.<br />
MINTZBERG, H.<br />
PEPPERS, D.<br />
ROGERS, M.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Planning<br />
Grupo 7<br />
BERRY, W. L.<br />
MILLIGAN, G. W.<br />
WARD, P. T.<br />
TOWILL, D. R.<br />
DUARTE, J. P.<br />
BRABAZON, P. G.<br />
TUROWSKI, K.<br />
KOTLER, P.<br />
MEREDITH, J. R.<br />
RATURI, A. S.<br />
TAYUR, S. R.<br />
TOFFLER, A.<br />
GUNASEKARAN, A.<br />
Operations Strategy<br />
58
Por fim, apresentadas as redes de relacionamentos e as áreas de<br />
conhecimento, pode-se gerar a agenda de pesquisa para futuros desenvolvimentos<br />
em CM.<br />
2.5 AGENDA DE PESQUISA<br />
Primeiramente, cabe ressaltar que os resultados obtidos são provenientes de<br />
116 artigos e, portanto, não cobrem todas as características presentes em CM. Para<br />
compensar esse fato, realizou-se uma análise crítica dos resultados utilizando a<br />
experiência do pesquisador.<br />
Na Tabela 2.4 ficaram evidentes as áreas que os autores mais citados em CM<br />
estão pesquisando. A partir desse resultado, decidiu-se verificar quais as áreas<br />
possuem menor quantidade de pesquisas desenvolvidas, a partir dos 116 artigos<br />
obtidos das bases de dados. Para isso, fez-se a contagem das contribuições<br />
realizadas pelos pesquisadores mais citados em cada área identificada em CM, a<br />
partir das palavras-chave utilizadas, obtendo a Tabela 2.5. Essa tabela relaciona os<br />
grupos de autores com as áreas de conhecimento da Customização em Massa,<br />
identificadas nessa pesquisa. Também possui o intuito de apresentar a quantidade<br />
de pesquisas desenvolvidas em cada área de conhecimento e, a partir dos 116<br />
artigos utilizados nessa pesquisa, identificar as áreas com a menor quantidade de<br />
pesquisas realizadas e, assim, sugerir desenvolvimentos futuros.<br />
Tabela 2.5. Ênfase das áreas de pesquisas em CM<br />
Mass Customization<br />
Product Design<br />
& SCM<br />
Lean<br />
Production<br />
IT & Flexibility Modularity Planning<br />
Operations<br />
Strategy<br />
Grupo 1 35 11 5 10 1 14 22<br />
Grupo 2 13 13 2 2 6 11 2<br />
Grupo 3 0 0 0 0 0 0 0<br />
Grupo 4 4 3 1 3 2 3 3<br />
Grupo 5 0 0 0 0 0 0 0<br />
Grupo 6 19 9 0 2 0 6 3<br />
Grupo 7 4 1 3 1 1 0 4<br />
Total 75 37 11 18 10 34 34<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Analisando os resultados obtidos dos 116 artigos, observa-se que as áreas<br />
Modularity, Lean Production, IT & Flexibility possuem menos pesquisas realizadas,<br />
59
já as demais áreas possuem muitas contribuições. A partir desse resultado serão<br />
salientadas as contribuições em cada área de pesquisa em CM.<br />
2.5.1 Mass Customization<br />
Observa-se grande contribuição dos autores mais citados na grande área<br />
representada pela Customização em Massa. Esse resultado já era esperado, visto<br />
que o foco dessa pesquisa é a CM e também 25% dos autores mais citados<br />
encontram-se nessa área de pesquisa. O endereçamento de pesquisas futuras<br />
nesse campo é complexo, porém, alguns autores já fizeram pequenas sugestões<br />
que ainda são consideradas válidas. Silveira et al. (2001) destacaram que as<br />
pesquisas em CM devem focar no desenvolvimento de metodologias que permitam<br />
a rápida reconfiguração da estrutura organizacional e dos processos existentes para<br />
um sistema de produção de customização em massa. A partir desse foco, os autores<br />
abordaram cinco pontos para desenvolvimento: customization level assessment,<br />
mass customization in services, information management, quality control and<br />
monitoring e reliability analysis of mass-customized products. MacCarthy et al.<br />
(2003) salientaram que as pesquisas em CM estão no estágio de investigação e<br />
compreensão de como o conceito pode ser operacionalizado em todos os setores.<br />
Suportando MacCarthy et al. (2003), Bozarth e McDermott (1998) definiram os<br />
conteúdos (estruturas organizacionais, tecnologias de processo, etc. que são<br />
melhores em um determinado ambiente) e os processos (definir uma subestratégia e<br />
a sua implementação) para as estratégias em CM.<br />
A maioria das soluções encontradas para a implementação das estratégias de<br />
CM são resultados específicos de implementações em empresas ou grupos de<br />
empresas. Alguns autores (BRABAZON et al., 2010) apresentaram soluções para<br />
setores específicos da indústria. Considera-se importante, como futuras pesquisas,<br />
definir as melhores práticas (best practices) para a implementação da CM, definindo<br />
seus principais habilitadores para se alcançar a competência (capability) em CM.<br />
Também é interessante realizar a leitura da CM a partir de uma visão de OS,<br />
relacionando, por exemplo, as melhores práticas com as prioridades competitivas e,<br />
consequentemente, áreas de decisão estrutural e infraestrutural (LEONG et al.,<br />
1990). Como sugestão de embasamento teórico para o desenvolvimento de<br />
pesquisas em CM, recomendam-se as leituras apresentadas na Tabela 2.6.<br />
60
Tabela 2.6. Leituras recomendadas em Mass Customization<br />
Artigos<br />
Ahlstrom, P., Westbrook, R., 1999, Implications of mass customization for operations management: an<br />
exploratory survey, International Journal of Operations & Production Management, Vol. 19 No.3, pp.262-<br />
74.<br />
Davis, S.M., 1987, Future Perfect, Addison-Wesley, Reading, MA.<br />
Feitzinger, E., Lee, H.L., 1997, Mass-customization at Hewlett-Packard: the power of postponement,<br />
Harvard Business Review, Vol. January-February pp.116-21.<br />
Gilmore, J.H., Pine II, B.J., 1997, The four faces of mass customization, Harvard Business Review, Vol. 75<br />
No.1, pp.91-101.<br />
Kotha, S., 1995, Mass customization: implementing the emerging paradigm for competitive advantage,<br />
Strategic Management Journal, Vol. 16 pp.21-42.<br />
Kotha, S., 1996, From mass production to mass customisation: the case of the national industrial bicycle<br />
company of Japan. Eur. Manage. J. 14 , pp. 442-450.<br />
Lampel, J., Mintzberg, H., 1996, Customizing customization, Sloan Management Review, Vol. 38 No.1,<br />
pp.21-30.<br />
Lee, HL and Tang, CS, 1997, Modelling the costs and benefits of delayed product differentiation. Manag.<br />
Sci. 43 , pp. 40-53.<br />
Lee, HL, 1996, Effective inventory and service management through product and process redesign. Oper.<br />
Res. 44 , pp. 151-159.<br />
MacCarthy, B., Brabazon, P. and Bramham, J., 2003, Fundamental modes of operation for mass<br />
customization. International Journal of Production Economics, Vol. 85, p. 289-304.<br />
Pine II, B. J., Peppers, D. and Rogers, M., 1995, Do you want to keep your customers forever?. Harvard<br />
Business Review 72:3, pp. 103-114.<br />
Pine II, B.J., 1993a, Mass Customization: The New Frontier in Business Competition, Harvard Business<br />
School Press, Boston, MA.<br />
Pine II, B.J., Victor, B., Boynton, A.C, 1993, Making mass customization work, Harvard Business Review,<br />
pp.108-19.<br />
Salvador, F., Forza, C. and Rungtusanatham, M., 2002a, Modularity, product variety, production volume,<br />
and component sourcing: theorizing beyond generic prescriptions. Journal of Operations Management<br />
20:5, pp. 549-575.<br />
Silveira, G. D., Borenstein, D. and Fogliatto, F. S., 2001, Mass customization: literature review and<br />
research directions. International Journal of Production Economics 72:1, pp. 1-13.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
2.5.2 Product Design & Supply Chain Management<br />
Essa área de conhecimento também possui grande quantidade de<br />
contribuições (37) dos grupos de autores mais citados em CM. As pesquisas<br />
realizadas em Product Design proporcionam que as empresas alcancem os<br />
objetivos da CM por meio da reconfiguração dos produtos para atingir as<br />
necessidades específicas dos clientes. Jiao e Tseng (1996) acreditam que a CM<br />
pode ser obtida de forma eficiente através do Product Design, particularmente<br />
durante o projeto conceitual e nos estágios preliminares de desenvolvimento. Além<br />
61
disso, os autores afirmam: “the core of design approcach to mass customization<br />
(DFMC) is to develop a mass customization oriented product family architecture<br />
(PFA) with a meta-level design process integration as an unified product creation and<br />
delivery process model” (JIAO e TSENG, 1996, p. 153). A afirmação anterior destaca<br />
a principal contribuição de Product Design para a CM. Recentemente, Jiao (2004),<br />
Du et al., (2005), Jiao et al. (2007), Helo et al. (2010), entre outros desenvolveram<br />
muitas pesquisas em Product Design que permitem as empresas a adaptarem seus<br />
produtos às necessidades dos clientes. Uma relação extremamente importante com<br />
Product Design é a modularização (Modularity), pois é a partir desse último que se<br />
pode obter bons resultados para a rápida reconfiguração de produtos para atender<br />
as necessidades específicas dos clientes. Devido ao seu grande destaque para o<br />
desenvolvimento da CM, a modularidade será analisada em um tópico separado.<br />
Pode-se considerar que as pesquisas em Product Design encontram-se em um<br />
estágio avançado, portanto, os desenvolvimentos para a área se dão como soluções<br />
específicas para problemas encontrados utilizando como base o conhecimento já<br />
desenvolvido. Algumas leituras recomendadas encontram-se na Tabela 2.7.<br />
Tabela 2.7. Leituras recomendadas em Product Design<br />
Artigos<br />
Erixon, G., von Yxkull, A. and Arnstrom, A., 1996, Modularity - the basis for product and factory<br />
reengineering, Annals CIRP, Vol. 45, pp. 1-6.<br />
Jiao, J. and Tseng, M. M., 1996, Design for Mass Customization. Annals CIRP. Vol. 45, n. 1, pp.153-156.<br />
Jiao, J. and Tseng, M. M., 2004, Customizability analysis in design for mass cus-tomization, Computer-<br />
Aided Design, Vol. 36, n. 8, pp. 745-757.<br />
Kusiak, A. and Huang, C. C., 1996, Development of modularproducts, IEEE Transactions on Components,<br />
Packaging, and Manufacturing Technology, Part A, Vol. 19, pp. 523-38.<br />
Meyer, M. H. and Utterback, J. M., 1993, The product family and the dynamics of core capability, Sloan<br />
Management Review, Vol. 34, pp. 29-47.<br />
Meyer, M. H., 1997, Revitalize yourproduct lines through continuous platformrenewal, Research-<br />
Technology Management, Vol. 40, pp. 17-28.<br />
Robertson, D. and Ulrich, K., 1998, Planning for product platforms, Sloan Management Review, Vol. 39, n.<br />
4, pp. 19-28.<br />
Simpson, T. W., 2004, Product platform design and customization: status and promise, Artificial<br />
Intelligence for Engineering Design, Analysis & Manufacturing, Vol. 18, n. 1, pp. 3-20.<br />
Suh, N. P., 1990, The Principles of Design, Oxford UniversityPress, New York, NY.<br />
Ulrich, K. and Tung, K., 1991, Fundaments of product modularity, in Sharon, A. (Ed.), Issues in<br />
Mechanical Design International, 1991, ASME, New York, NY, DE-39, pp. 73-79.<br />
Ulrich, K. T. and Eppinger, S. D., 1995, Product Design and Development, McGraw-Hill, New York, NY.<br />
Ulrich, K. T. and Seering, W. P., 1990, Function sharing in mechanical design, Design Studies, Vol. 11,<br />
pp. 223-34.<br />
Ulrich, K., 1995, The role of product architecture in the manufacturing firm, Research Policy, Vol. 24, pp.<br />
419-40.<br />
62
Wheelwright, S. C. and Clark, K. B., 1992, Creating project plans to focus product development, Harvard<br />
Business Review, Vol. 70, pp. 70-82.<br />
Wheelwright, S. C. and Sasser, W. E., 1989, The new product development map, Harvard Business<br />
Review, Vol. 67, pp. 112-25.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
SCM também é uma área de extrema importância para a CM. Suas pesquisas<br />
enfocam na maneira como as empresas podem postergar as suas atividades ao<br />
longo da cadeia de valor (VAN HOEK, 2001) e assim permitir que as decisões de<br />
customização se encontrem mais próximas dos clientes, atendendo com maior<br />
precisão as necessidades específicas. Ademais, grande parte das pesquisas que<br />
relacionam SCM e CM abordam o uso da postergação como uma das opções para<br />
se alcançar a CM (YANG et al., 2004, GRAMAN e MAGAZINE, 2006; SU et al.,<br />
2005). Aigbedo (2007) analisou o efeito da CM nos níveis de estoque dos<br />
fornecedores em uma cadeia de fornecimento just-in-time (JIT). A partir desse<br />
trabalho o autor desenvolveu um framework útil para avaliar o nível de customização<br />
que permite os fabricantes atenderem as necessidades específicas dos clientes de<br />
maneira financeiramente viável. Ghiassi e Spera (2003, p. 17) desenvolveram um<br />
sistema que permite gerenciar a cadeia de suprimentos a partir de um ambiente de<br />
CM, considerando: “a centralized strategy but decentralized operation; a<br />
synchronized supply chain management system; a collaborative partnership among<br />
selected suppliers; a new interoperable, open information system infrastructure; and<br />
a ‘broker’ and an intelligent, mobile, agent-based trading system”.<br />
Após analisar as referências sobre SCM, nota-se que existe a tendência de<br />
definir níveis adequados de customização para toda a cadeia de uma maneira<br />
financeiramente viável e a maneira de gerenciar eficientemente toda a cadeia para<br />
as perturbações geradas pela CM. Além disso, são realizados muitos estudos do<br />
uso da postergação como uma estratégia de CM relacionada com o SCM. As<br />
sugestões de leitura sobre SCM estão na Tabela 2.8.<br />
Tabela 2.8. Leituras recomendadas em Supply Chain Management<br />
Artigos<br />
Aigbedo, H., 2007, An assessment of the effect of mass customization on suppliers’ inventory levels in a<br />
JIT supply chain, European Journal of Operational Research, Vol. 181, pp. 704-715.<br />
Bowersox, DJ and Closs, DJ, 1996, Logistical Management. The Integrated Supply Chain Process<br />
McGraw-Hill , New York, NY<br />
Bucklin, LP, 1965, Postponement speculation and the structure of distribution channels. J. Market. Res. 2 ,<br />
pp. 26-31.<br />
63
Christopher, M., 1992, Logistics and Supply Chain Management. Pitman, London.<br />
Cooper, J. C., 1993, Logistics structures for global business. International Journal of Physical Distribution<br />
and Logistics Management, Vol. 23, n. 4, pp. 12-23.<br />
Ghiassi, M. and Spera, C., 2003, Defining the Internet-based supply chain system for mass customized<br />
markets, Computers & Industrial Engineering, Vol. 45, pp. 17-41.<br />
Grag, A., Tang, C. S., 1997, On postponement structures for product families with multiple points of<br />
differentiation. IIE Transactions, Vol. 29, n. 8, pp. 641-650.<br />
Lee, H. L., Tang, C. S., 1997, Modeling the costs and benefits of delayed product differentiation.<br />
Management Science, Vol. 43, n. 1, pp. 40-53.<br />
Mason-Jones, R. and Towill, D., 1999, Using the information decoupling point to improve supply chain<br />
performance. Int. J. Logist. Manag. 10 , pp. 13-26.<br />
Pagh, J. D., Cooper, M. C., 1998, Supply chain postponement and speculation structures: how to choose<br />
the right structure? Journal of Business Logistics, Vol. 19, n. 2, pp. 13-34.<br />
Su, J. C. P., Chang, Y-L, Ferguson, M., 2005, Evaluation of postponement structures to accommodate<br />
mass customization, Journal of Operations Management, Vol. 23, pp. 305-318.<br />
Swaminathan, JM and Tayur, SR, 1998a, Managing broader product lines through delayed differentiation<br />
using vanilla boxes. Manage. Sci. 44 , pp. S161-S172.<br />
Van Hoek, R.I., 2001, The rediscovery of postponement: a literature review and directions for research,<br />
Journal of Operations Management, Vol. 19 No.2, pp.161-84.<br />
Yang, B., Burns, ND and Backhouse, CJ, 2004, Management of uncertainty through postponement. Int. J.<br />
Prod. Res. 42, pp. 1049-1064.<br />
Zinn, W. and Bowersox, DJ, 1988, Planning physical distribution with the principle of postponement. J.<br />
Busi. Logist. 9, pp. 117-136.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
2.5.3 Lean Production<br />
Esse grupo de pesquisa possui pouca contribuição dos autores mais citados<br />
em CM (11 no total) e, portanto, considera-se que existem grandes<br />
desenvolvimentos a serem realizados. Segundo os autores Alford et al. (2000), não<br />
está claro a maneira que Lean Production responderá ao desafio apresentado pela<br />
CM, ou seja, o aumento dos custos e a complexidade da produção devido ao<br />
aumento da variedade de produtos. Bayraktar et al. (2007) desenvolveram uma<br />
pesquisa interessante sobre a evolução de Operations Management. Os autores<br />
destacaram a evolução da área e apresentaram a mudança de foco dos custos para<br />
a qualidade (passado), abordando o MRP, o MRP II, o TQM e, por último, o Just-in-<br />
Time. Posteriormente, no presente, os autores destacaram a importância da CM<br />
como um meio de satisfazer as necessidades crescentes por variedade de produtos<br />
em um mercado orientado para os clientes. Por último, os autores destacam o<br />
futuro, a era da pós-informação. Segundo Vinodh et al. (2008), muitos autores<br />
(DETTY e YINGLING, 2000; PAVNASKAR et al., 2003; BRAGLIA et al., 2006)<br />
defendem que o uso dos princípios do Lean Production para enfrentar as demandas<br />
64
dinâmicas dos clientes. Porém, Yusuf et al. (2002) destacam que os princípios do<br />
Lean Production por si só não são suficientes para atender a demanda dinâmica dos<br />
clientes. Vinodh et al. (2008) afirmam que existe uma proximidade entre os<br />
princípios Lean Production e os princípios Agile Manufacturing (NAYLOR et al.,<br />
1999; MASON-JONES et al., 2000; AITKEN et al., 2005; GOLDSBY et al., 2006).<br />
Além disso, alguns pesquisadores (BROWN e BESSANT, 2003; RAO et al., 2006)<br />
afirmam que as empresas que implementam Agile Manufacturing tornam-se<br />
vencedoras nos mercados que atuam. As pesquisas em Lean Production sobre o<br />
ponto de vista da CM direcionam-se para verificar como os princípios do Lean<br />
Production suportam a implementação de uma estratégia financeiramente viável de<br />
CM, combinado com outros habilitadores. Como sugestões de leitura, recomenda-se<br />
a lista da Tabela 2.9.<br />
Tabela 2.9. Leituras recomendadas em Lean Production<br />
Artigos<br />
Alford, D., Sackett, P. and Nelder, G., 2000, Mass customisation: an automotive perspective. International<br />
Journal of Production Economics, Vol. 65, pp. 99-110.<br />
Bayraktar, E., Jothishankar, M.C., Tatoglu, E. and Wu, T., 2007, Evolution of operations management:<br />
past, present and future, Management Research News, Vol. 30, n. 11, pp. 843-871.<br />
Goldsby, T.J. , Griffis, S.E. and Roath, A.S., 2006, Modelling lean, agile and leagile supply chain<br />
strategies. J. Business Logist. 27:1 , pp. 57-80.<br />
Mason-Jones, R., Naylor, B. and Towill, DR, 2000, Lean, agile or leagile? Matching your supply chain to<br />
the market place. Int. J. Prod. Res. 38:17 , pp. 4061-4070.<br />
Naylor, JB , Naim, MM and Berry, D. (1999) Leagility: integrating the lean and agile manufacturing<br />
paradigms in the total supply chain. Int. J. Prod. Econ. 62 , pp. 107-118.<br />
Ono, Taiichi, 1988, Toyota production system: beyond large-scale production. New York: Productivity<br />
Press.<br />
Pavnaskar, SJ , Gershenson, JK and Jambekar, AB (2003) Classification scheme for lean manufacturing<br />
tools. Int. J. Prod. Res. 41:13 , pp. 3075-3090.<br />
Rivera, L. and Chen, FF (2007) Measuring the impact of lean tools on the cost-time investment of a<br />
product using cost-time profiles. Robot. Comp.-Integ. Manuf. 23 , pp. 684-689.<br />
Shingo, Shigeo, 1989, A study of the Toyota production system from an industrial engineering viewpoint.<br />
Rev. ed. New York: Productivity Press.<br />
Taylor, D. and Brunt, D., 2001, Manufacturing Operations and Supply Chain Management: The Lean<br />
Approach, Thomson International Business Press, London.<br />
Vinodh, S., Sundararaj, G., Devadasan, S. R., Maharaja, R., Rajanayagam, D. and Goyal, S. K., 2008,<br />
DESSAC: a decision support system for quantifying and analysing agility, International Journal of<br />
Production Research, 46:23, 6759-6780.<br />
Womack, J.P., Jones, D.T. and Roos, D. (1990), The Machine that Changed the World: The Story of Lean<br />
Production , Harper Perennial, London..<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
65
2.5.4 Information Technology & Flexibility<br />
Essa área de conhecimento possui pouca contribuição (18) dos autores mais<br />
citados em CM, que, em sua maioria, foram realizados pelo primeiro grupo de<br />
autores, diretamente relacionado com Mass Customization. Information Technology<br />
and Flexibility são complementares, pois, segundo Piller et al. (2004), as modernas<br />
tecnologias da informação desempenham um papel similarmente importante às<br />
tecnologias de manufatura flexível, integrando os clientes e os processos de<br />
produção. A partir dessa integração é possível aumentar a flexibilidade das<br />
empresas. Vários autores desenvolveram pesquisas para aumentar a flexibilidade<br />
das empresas através da tecnologia da informação. Song e Kusiak (2010)<br />
apresentaram um framework para definir módulos otimizados em um cenário de<br />
postergação da diferenciação produtiva (delayed product differentiation) a partir de<br />
históricos de venda. Utilizando um algoritmo computacional evolutivo, os autores<br />
puderam selecionar os módulos com base em vários critérios (multi-objective<br />
criteria). Com esse resultado, as empresas possuem maior flexibilidade para atender<br />
às necessidades de seus clientes. Song e Kusiak (2010) sugeriram que pesquisas<br />
futuras devem focar na melhoraria da eficiência do algoritmo evolutivo. Uma<br />
pesquisa interessante utiliza uma abordagem por data-mining com dados da<br />
produção para determinar a sequência de montagem de módulos (assemble-to-<br />
order) que minimiza o risco da produção de produtos defeituosos (CUNHA et al.,<br />
2006). Essa abordagem minimiza o custo e produtos defeituosos e permite que as<br />
empresas atendam às necessidades específicas de seus clientes de forma eficiente.<br />
Salvador et al. (2007) realizaram uma pesquisa sobre a flexibilidade de mix e volume<br />
em um ambiente build-to-order. Os autores identificaram que grande parte das<br />
abordagens tipicamente utilizadas para aumentar a flexibilidade de volume afetam<br />
negativamente a flexibilidade de mix e vice-versa. Os autores também sugerem que<br />
esse problema pode ser resolvido com o uso de componentes padronizados ou<br />
ainda através da padronização da interface dos componentes do processo<br />
(component-process interface standardization).<br />
As pesquisas em Information Technology & Flexibility abordam o uso de<br />
técnicas de programação para obter resultados mais viáveis economicamente para a<br />
produção e que ao mesmo tempo aumentem a flexibilidade da empresa. Poucas<br />
pesquisas abordam o envolvimento de clientes no processo produtivo através da<br />
66
tecnologia da informação. Essa abordagem permite que as empresas atendam de<br />
forma mais específica as necessidades dos clientes, podendo postergar a produção<br />
para o último momento possível. As sugestões de leituras sobre Information<br />
Technology & Flexibility estão apresentadas na Tabela 2.10.<br />
Tabela 2.10. Leituras recomendadas em Information Technology & Flexibility<br />
Artigos<br />
Agard, B. and Kusiak, A. (2004) A data-mining based methodology for the design of product families.<br />
International Journal of Production Research, 42, pp. 2955-2969.<br />
Berry, M. and Linoff, G. (1997) Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Support<br />
Wiley, New York.<br />
Berry, W.L. and Cooper, M.C. (1999), “Manufacturing flexibility: methods for measuring the impact of<br />
product variety on performance in process industries”, Journal of Operations Management, Vol. 17 No. 2,<br />
pp. 163-78.<br />
Cunha, C. Da , Agard, B. and Kusiak, A. (2006). Data mining for improvement of product quality,<br />
International Journal of Production Research, 44:18, 4027-4041.<br />
Fujita, K., Yoshida, H., 2004. Product variety optimization simultaneously designing module combination<br />
and module attributes. Concurrent Engineering: Research and Applications 12, 105-118.<br />
Gunasekaran, A., Ngai, W.T., 2009. Modeling and analysis of build-to-order supply chains. European<br />
Journal of Operational Research 195, 319-334.<br />
Gupta, D., Benjaafar, S., 2004. Make-to-order, make-to-stock, or delay product differentiation? A common<br />
framework for modeling and analysis. IIE Transactions 36, 529-546.<br />
Hsu, S., Wang, W., 2004. Dynamic programming for delayed product differentiation. European Journal of<br />
Operational Research 156, 183-193.<br />
Huang, C.C., Kusiak, A., 1998. Modularity in design of products and systems. IEEE Transactions on<br />
Systems, Man, and Cybernetics – Part A 28, 66-77.<br />
Sethi, A.K. and Sethi, P.S. (1990), “Flexibility in manufacturing: a survey”, International Journal of Flexible<br />
Manufacturing Systems , Vol. 2 No. 4, pp. 289-328.<br />
Song, Z., Kusiak, A. (2010) Mining Pareto-optimal modules for delayed product differentiation, European<br />
Journal of Operational Research, 201, 123-128.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
2.5.5 Modularity<br />
Essa área do conhecimento recebeu a menor quantidade de contribuições<br />
(10) dentre todos os grupos de pesquisa identificados. Esse resultado pode ser<br />
explicado, pois a área de pesquisa em Modularity está consolidada e, portanto, as<br />
pesquisas realizadas nessa área de conhecimento apresentam relatos de soluções<br />
específicas para problemas enfrentados por empresas ao implementarem a CM. Isso<br />
destaca que os conhecimentos dessa área de conhecimento são utilizados para<br />
embasar e desenvolvimento das estratégias de implementação da CM. Pine II,<br />
Ulrich, Tung e outros autores fizeram muitas considerações sobre a modularização<br />
67
de produtos e do próprio sistema de produção para a CM. Ulrich e Tung (1991)<br />
destacaram vários tipos de modularidade: component-sharing, component-swapping,<br />
cut-to-fit, mix, bus e sectional modularities. Baldwin e Clark (1994) salientaram que a<br />
modularidade permite que as empresas dividam a produção e assim obtenham<br />
economias de escala e de escopo (GOLDHAR e JELINEK, 1983) nas linhas de<br />
produção. McCutcheon et al. (1994) afirmam que o projeto de produtos modulares<br />
permite que as empresas possuam maior variedade e velocidade, aliviando a<br />
pressão por customização, exigido por clientes que desejam maior variedade em<br />
menor tempo. Alford et al. (2000) discutem que a modularidade permite que peças<br />
padronizadas sejam combinadas de várias maneiras para aumentar a variedade de<br />
produtos finais. Baldwin e Clark (1997) afirmam que a modularidade é a solução<br />
para o aumento da complexidade em processos de montagem.<br />
Nessa área de pesquisa já consolidada, os autores utilizam o conhecimento<br />
desenvolvido como embasamento para desenvolverem pesquisas futuras.<br />
Ocorreram algumas discussões sobre o desenvolvimento de uma produção modular<br />
(STARR, 1965; STARR, 2010). As sugestões de leitura para Modularity encontram-<br />
se na Tabela 2.11.<br />
Tabela 2.11. Leituras recomendadas em Modularity<br />
Artigos<br />
Alford, D., Sackett, P. and Nelder, G., 2000, Mass customisation: an automotive perspective. International<br />
Journal of Production Economics, Vol. 65, pp. 99-110.<br />
Baldwin, C. Y., Clark, K. B., 1994, Modularity-in-design: an analysis based on the theory of real options.<br />
Working Paper, Harvard Business School, Boston, MA.<br />
Baldwin, C. Y., Clark, K. B., 1997, Managing in an age of modularity, Harvard Business Review, Vol. 75, n.<br />
5, pp. 84-93.<br />
Duray, R., Ward, P., Milligan, G. and Berry, W., 2000, Approaches to mass customization: configurations<br />
and empirical validation. Journal of Operations Management, Vol. 18, pp. 605-625.<br />
Goldhar, J., Jelinek, M., 1983, Plans for economics of scope. Harvard Business Review, Vol. 61, n. 6, pp.<br />
141-148.<br />
McCutcheon, D.M., Raturi, A.S., Meredith, J.R., 1994, The customization responsiveness squeeze. Sloan<br />
Management Review, Vol. 35, n. 2, pp. 89-99.<br />
Starr, M.K., 1965, Modular production – a new concept, Harvard Business Review, Vol. 3, n. 1, pp. 131-<br />
142.<br />
Starr, M.K., 2010, Modular production – a 45-year-old concept, International Journal of Operations &<br />
Production Management, Vol. 30, n. 1, pp. 7-19<br />
Ulrich, K., Tung, K., 1991. Fundamentals of product modularity. Proceedings of the 1991 ASME Winter<br />
Annual Meeting Symposium on Issues in Design Manufacturing Integration, Atlanta.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
68
2.5.6 Planning<br />
Essa área de conhecimento também recebeu grande contribuição dos autores<br />
dos grupos 1 e 2 da Tabela 2.4. Esses dois grupos estão relacionados com Mass<br />
Customization e Product Design & SCM, respectivamente, portanto, algumas leituras<br />
sugeridas terão esse enfoque. Hart (1995) desenvolveu um framework com quatro<br />
pilares que guiam as empresas para o desenvolvimento de uma estratégia explícita<br />
para a CM. Esses 4 pilares são: “customer sensitivity”; “process amenability”;<br />
“competitive environment”; e “organizational readiness”. Além disso, o autor afirma<br />
que não é possível copiar os métodos desenvolvidos por outras empresas para<br />
implementar a CM, cada empresa deve desenvolver o seu próprio método. Duray et<br />
al. (2000) desenvolveram um modelo para classificar as empresas em<br />
customizadoras em massa a partir do envolvimento dos clientes em Product Design<br />
e também pela modularidade de produtos. Ademais, os autores consideram que<br />
apenas as empresas que possuem envolvimento com o cliente em Product Design e<br />
utilizam a modularidade podem ser consideradas como customizadoras em massa.<br />
Duray et al. (2000) consideram que um produto customizado deve ser desenvolvido<br />
para atender as necessidades específicas dos clientes. Ademais, identificar o ponto<br />
de envolvimento inicial dos clientes é crítico para determinar o nível de<br />
customização. Duray et al. (2000) argumentam que o ponto de envolvimento do<br />
cliente no ciclo de produção é um indicador chave do grau ou tipo de customização<br />
necessária. Quando o envolvimento de clientes na especificação dos produtos e dos<br />
tipos de modularidade são combinados, a CM pode ser totalmente realizada na<br />
prática (DURAY et al., 2000). Mintzberg (1988) desenvolveu uma categorização em<br />
que apresenta que o tipo de customização escolhida pelo produtor implica em<br />
diferentes níveis de envolvimento do cliente em projeto de produto (product design)<br />
e também dos diferentes pontos que esse envolvimento inicia. Conforme destacado<br />
na Figura 2.4, os autores definiram quatro grupos de empresas customizadoras em<br />
massa: fabricantes, modularizadores, envolvidos e montadores. Duray (2004)<br />
analisou a implementação da CM através da exploração dos efeitos gerados pela<br />
modularização e pelo envolvimento dos clientes no planejamento da produção,<br />
canais logísticos e práticas para gerenciamento de materiais. A autora identificou<br />
que o tipo de modularidade empregado define a integração do canal, estoques e as<br />
técnicas de planejamento para as empresas customizadoras em massa. Piller et al.<br />
69
(2004) realizaram um estudo que oferece uma visão integrada de criação de valor de<br />
modelos de produção baseados em CM por meio da integração entre clientes e<br />
processos produtivos. Os autores também consideram que o envolvimento do cliente<br />
pode gerar “economias de integração” através de 3 fontes: (1) adiar algumas<br />
atividades até que o pedido seja realizado, (2) informações mais precisas sobre as<br />
demandas do mercado e (3) capacidade de aumentar a fidelidade e interagir<br />
diretamente com cada cliente (PILLER et al., 2004, p. 435). As pesquisas em<br />
Planning tendem a analisar a integração entre os diversos meios de se realizar a CM<br />
(modularização, postergação, envolvimento de clientes, tecnologias flexíveis,<br />
tecnologia da informação, entre outros) de uma maneira eficiente, gerando as<br />
melhores soluções para se alcançar a estratégia em CM. As sugestões de leitura<br />
encontram-se na Tabela 2.12.<br />
Tabela 2.12. Leituras recomendadas em Planning<br />
Artigos<br />
Alizon, F., Shooter, S. B. and Simpson, T. W., 2009, Henry Ford and the Model T: lessons for product<br />
platforming and mass customization, Design Studies, Vol. 30, pp. 588-605.<br />
Duray, R., 2002, Mass customization origins: mass or custom manufacturing? International Journal of<br />
Operations and Production Management, Vol. 22, n. 3, pp. 314-329.<br />
Duray, R., Ward, P. T., Milligan, G. W. and Berry, W. L., 2000, Approaches to mass customization:<br />
configurations and empirical validation. Journal of Operations Management, Vol. 18, n. 6 , pp. 605-625.<br />
Duray, Rebecca, 2004, Mass customizers' use of inventory, planning techniques and channel<br />
management, Production Planning & Control, Vol. 15, n. 4, pp. 412-421.<br />
Hart, CWL., 1995, Mass customization: conceptual underpinnings, opportunities and limits. International<br />
Journal of Service Industry Management, Vol. 6, n. 2, pp. 36-45.<br />
Labarthe, O., Espinasse, B., Ferrarini, A. and Montreuil, B., 2007, Toward a methodological framework for<br />
agent-based modelling and simulation of supply chains in a mass customization context, Simulation<br />
Modelling Practice and Theory, Vol. 15, pp. 113-136.<br />
Montreuil, B. and Poulin, M., 2005, Demand and supply network design scope for personalized<br />
manufacturing, Production Planning & Control, Vol. 16, n. 5, pp. 454-469.<br />
Piller, Frank T., Moeslein, Kathrin and Stotko, Christof M., 2004, Does mass customization pay? An<br />
economic approach to evaluate customer integration, Production Planning & Control, Vol. 15, n. 4, pp.<br />
435-444.<br />
Pine II, B. J., Peppers, D. and Rogers, M., 1995, Do you want to keep your customers forever? Harvard<br />
Business Review, Vol. 72, n. 3, pp. 103-114.<br />
Pine II, B.J., Victor, B., Boynton, A.C, 1993, Making mass customization work, Harvard Business Review,<br />
pp.108-19.<br />
Poulin, M., Montreuil, B. and Martel, A., 2006, Implications of personalization offers on demand and supply<br />
network design: A case from the golf club industry, European Journal of Operational Research, Vol. 169,<br />
pp. 996-1009.<br />
Zipkin, P. (2001) The limits of mass customization. MIT Sloan Management Review, Vol. 42, n. 3, pp. 81-<br />
87.<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
70
2.5.7 Operations Strategy<br />
Essa área de conhecimento possui grande contribuição do primeiro grupo de<br />
autores da Tabela 2.4 (22 de um total de 34). Esse fato evidencia que a relação<br />
entre CM e OS está se fortificando nos últimos 10 anos. Ainda existem alguns<br />
campos a serem explorados que serão detalhados a seguir. Ahlstrom e Westbrook<br />
(1999) realizaram um survey para identificar as implicações que a CM gera para<br />
Operations Management (OM). Os autores definiram que os resultados cobrem<br />
desde as mudanças nos mercados que direcionam a customização, passando pelos<br />
métodos usados para fazer produtos customizados, até os efeitos positivos e<br />
negativos da customização, incluindo as dificuldades para implementação. Ademais,<br />
Ahlstrom e Westbrook (1999) salientam que em sua maioria as pesquisas em CM<br />
foram desenvolvidas a partir da perspectiva da gestão estratégica e poucos estudos<br />
haviam utilizado a perspectiva de OM. Os autores definiram temas de pesquisa que<br />
se consideram válidos até hoje (AHLSTROM e WESTBROOK, 1999, p. 273):<br />
Projetos de processos eficientes de CM, incluindo os processos<br />
administrativos;<br />
Métodos alternativos de fornecimento de produtos customizados e a<br />
relevância desses métodos para diferentes setores;<br />
O papel dos fornecedores, distribuidores e varejistas;<br />
Implementação da Customização em Massa, incluindo as barreiras à<br />
mudança;<br />
O papel da tecnologia, incluindo a tecnologia da informação.<br />
Selladurai (2004) afirmou que a CM é uma realidade (e não um oxymoron).<br />
Além disso, o autor analisou as vantagens e desvantagens da CM, além de discutir<br />
como essa estratégia pode ser efetivamente usada na produção e no gerenciamento<br />
das operações (Operations Management). Selladurai (2004) também abordou os<br />
métodos que uma empresa pode alcançar a CM. Analisando a Tabela 2.5, é<br />
possível verificar que 22 contribuições para a área de conhecimento de Operations<br />
Strategy são de responsabilidade dos autores do primeiro grupo da Tabela 2.4.<br />
Portanto, considera-se que as áreas de conhecimento de CM e OS compartilham o<br />
mesmo conjunto de sugestões de leituras, destacadas na Tabela 2.6.<br />
71
2.6 CONCLUSÕES<br />
O objetivo desse capítulo é analisar a área de CM por meio de redes de<br />
relacionamento e, a partir disso, criar uma agenda de pesquisa. Devido à<br />
complexidade apresentada pelas redes, foi necessário utilizar uma análise por<br />
indicadores e clusters, visto que a análise visual era inviável. Para isso, utilizou-se o<br />
indicador de grau de centralidade (entrada e saída) para identificar os principais<br />
autores da área. Posteriormente, realizaram-se as análises de clusters, que<br />
possuem uma abordagem bottom-up para as áreas de conhecimento e uma<br />
abordagem top-down para os grupos de autores. Ou seja, considerou-se que as<br />
áreas de conhecimento emergiram do relacionamento existente entre as palavras-<br />
chave, visto que essas palavras representam os temas principais abordados nos<br />
artigos. Foram definidas sete áreas de conhecimento: 1 - Mass customization; 2 -<br />
Product Design & Supply Chain Management; 3 - Information Technology &<br />
Flexibility; 4 - Lean Production; 5 - Operations Strategy; 6 - Modularity; 7 – Planning.<br />
A partir disso, utilizou-se uma abordagem impositiva (top-down) para agrupar os<br />
autores dentro das áreas de conhecimento. Nesse ponto é importante ressaltar uma<br />
abordagem secundária para pesquisas futuras: utilizar uma abordagem bottom-up<br />
para os autores, visto que existe uma troca mútua de informações entre eles e<br />
possivelmente surgirão outros grupos desses relacionamentos, diferentes dos<br />
apresentados nesse capítulo. Outro ponto de estudo seria utilizar uma abordagem<br />
impositiva para as áreas de conhecimento, utilizando como parâmetro as diversas<br />
competências que as empresas precisam desenvolver para implementar a estratégia<br />
em CM.<br />
É importante salientar que os grupos de autores foram alocados às áreas de<br />
conhecimento a partir da análise de alguns artigos que esses autores escreveram<br />
sobre a CM. Portanto, os resultados podem não representar a total realidade sobre<br />
as áreas de pesquisa que os autores atuam. O indicador de grau de centralidade<br />
indicou que o autor mais influente de CM é Pine II, B. J., sendo o autor mais citado<br />
dentre todos os artigos analisados, confirmando a afirmação de Duray (2002). Já o<br />
autor que mais citou outros autores é Jiao, J., que pode ser considerado o autor que<br />
mais realizou pesquisas em CM. Além disso, definiu-se que os principais<br />
72
documentos de CM, listados na Tabela 2.2, destacando-se os cinco primeiros: Pine<br />
II (1993a), Lampel e Mintzberg (1996), Davis (1987), Feitzinger e Lee (1997) e Kotha<br />
(1995). Posteriormente, definiram-se que os cinco principais meios de divulgação<br />
das pesquisas em CM são em grau de divulgação: PP&C, IJPR, IJPE, CinI e IJOPM.<br />
Constatou-se também que o ano de 2004 foi o de maior publicação em CM, devido a<br />
uma edição especial da revista Production Planning & Control. Finalmente, foi<br />
elaborada a agenda de pesquisa em CM, que utilizou como base para sua<br />
elaboração os 116 artigos identificados das pesquisas nas três bases de dados.<br />
Com os resultados obtidos, principalmente as redes de relacionamento, é<br />
possível estruturar a pesquisa em CM, relacionando os autores e as suas<br />
respectivas áreas de pesquisa. A partir disso, pode-se buscar o conhecimento<br />
específico necessário para desenvolver as pesquisas em CM como, por exemplo,<br />
para se fazer uma pesquisa em Product Design, pode-se buscar os documentos<br />
publicados por Jiao, J..<br />
Como pesquisas futuras, objetiva-se aumentar o número de bases de dados e<br />
com isso aumentar o número de documentos para obter resultados mais<br />
abrangentes e definitivos. Ademais, pode-se utilizar as outras abordagens para as<br />
análises de cluster e obter leituras diferentes para o conjunto de dados atuais. Um<br />
ponto interessante para pesquisas futuras seria a aplicação dos vários frameworks<br />
(PINE II, 1993a; PINE II, 1993b; SPIRA, 1993; LAMPEL e MINTZBERG, 1996;<br />
GILMORE e PINE II, 1997; DURAY et al., 2000; ALFORD et al., 2000; SILVEIRA et<br />
al., 2001; MacCarthy et al., 2003, por exemplo) elaborados para a implementação da<br />
CM e, assim, verificar a sua validade. O “teste” dos frameworks irá contribuir para a<br />
compreensão de como a CM pode ser operacionalizada, conforme destacado por<br />
MacCarthy et al. (2003).<br />
73
REFERÊNCIAS<br />
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Vol. 181, p. 704-715, 2007.<br />
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theory of real options. Harvard Business School, Boston, MA, 1994.<br />
BAYRAKTAR, E.; JOTHISHANKAR, M. C.; TATOGLU, E.; WU, T. Evolution of<br />
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Software for Social Network Analysis, Harvard, Analytic Technologies, 1999.<br />
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16, p. 427-439, 1998.<br />
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81
3 ARTIGO 2<br />
Desenvolvimento e Teste de um Framework para a Customização em<br />
Massa na indústria automobilística<br />
Developing and Testing a Mass Customization Framework for Automotive Industry<br />
André Luiz Gazoli de Oliveira¹; Sérgio E. Gouvêa da Costa²; Edson Pinheiro de Lima³<br />
¹Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas – <strong>PUCPR</strong>; Rua Imaculada Conceição, 1155;<br />
andre.gazoli@pucpr.br; ²Professor titular; Rua Imaculada Conceição, 1155; s.gouvea@pucpr.br;<br />
³Professor titular; Rua Imaculada Conceição, 1155; e.pinheiro@pucpr.br<br />
Resumo<br />
A Customização em Massa é uma estratégia para atender as necessidades<br />
específicas dos clientes mantendo os preços próximos aos da Produção em Massa.<br />
Durante décadas, diversos autores propuseram habilitadores para capacitar as<br />
empresas para desenvolver a Customização em Massa, porém, poucos abordaram<br />
o desenvolvimento de frameworks para a indústria automobilística. Esse capítulo<br />
apresenta a proposição de um framework atualizado para a indústria automobilística<br />
a partir da análise de frameworks consolidados na literatura. Além disso, também se<br />
realizou uma validação inicial a partir de um levantamento do tipo survey com<br />
participantes de cursos de formação profissional da <strong>PUCPR</strong>. A validação inicial foi<br />
obtida a partir de análises de confiabilidade de escala e fatorial exploratória. Ao final,<br />
foi possível identificar e melhorar alguns pontos críticos no framework proposto e<br />
também no questionário de pesquisa.<br />
Palavras-chave: Customização em massa. Framework. Habilitadores.<br />
Abstract<br />
Mass Customization is a strategy to address the specific customers’ needs keeping<br />
prices close to those of Mass Production. For decades, several authors have<br />
proposed enablers to qualify companies to develop Mass Customization, but few<br />
have addressed the development of frameworks for the automotive industry. This<br />
paper presents a proposition of a new framework for the automotive industry from the<br />
analysis of frameworks established in the literature. It was carried out an initial<br />
validation from a survey with participants of professional training courses in <strong>PUCPR</strong>.<br />
The initial validation was obtained from scale reliability analysis and exploratory<br />
factor analysis. At the end, it was possible to identify and improve some critical points<br />
in the proposed framework and also in the survey questionnaire.<br />
Key-words: Mass Customization. Framework. Enablers.<br />
82
3.1 INTRODUÇÃO<br />
A Customização em Massa (CM) é um tema de pesquisa que vem se<br />
consolidando ao longo do tempo. Davis (1987) cunhou o termo e durante a década<br />
de 1990 e início de 2000 os autores se dedicaram em desenvolver frameworks para<br />
definir o nível adequado de CM que as empresas deveriam adotar para atender às<br />
necessidades específicas de seus clientes. A abordagem dada por Pine II (1993a) a<br />
partir de uma visão de cadeia de valor influenciou o desenvolvimento de vários<br />
frameworks (PINE II, 1993b; SPIRA, 1993; LAMPEL e MINTZBERG, 1996;<br />
GILMORE e PINE II, 1997; DURAY et al., 2000; ALFORD et al., 2000; SILVEIRA et<br />
al., 2001) que foram criticados posteriormente por MacCarthy et al. (2003), pois essa<br />
abordagem possui três fraquezas: diminui a importância de dois fatores de distinção<br />
(temporal relationships between activities and fixed or modifiable order fulfilment<br />
resources) e omite um terceiro fator (enterprises customize a product on a once-only<br />
basis or they customize on a call-off basis). Posteriormente serão detalhados alguns<br />
frameworks para comparação e desenvolvimento de um novo framework.<br />
Silveira et al. (2001, p. 8) salientaram que as futuras pesquisas em CM devem<br />
se concentrar na formulação de metodologias que permitam a rápida reconfiguração<br />
dos processos e estruturas organizacionais existentes para um sistema de CM.<br />
Seguindo essa abordagem, os progressos das pesquisas em CM tendem a abordar<br />
questões mais práticas. MacCarthy et al. (2003) destacaram que as pesquisas em<br />
CM estão no estágio de investigação e compreensão de como o conceito pode ser<br />
operacionalizado em todos os setores. Suportando MacCarthy et al. (2003), Bozarth<br />
e McDermott (1998) definiram os conteúdos (estruturas organizacionais, tecnologias<br />
de processo, etc. que são melhores em um determinado ambiente) e os processos<br />
(definir uma subestratégia e a sua implementação) para as estratégias em CM.<br />
Identifica-se na literatura (FOGLIATTO et al., 2012) grande ênfase na identificação<br />
de habilitadores (capabilities) necessários para a implementação da CM, que podem<br />
ser alcançados a partir da definição de melhores práticas (best practices),<br />
consideradas técnicas operacionais (VIGNA e MIYAKE, 2006). Além disso, observa-<br />
se que diversos frameworks propostos na literatura (PINE II, 1993a; PINE II, 1993b;<br />
SPIRA, 1993; LAMPEL e MINTZBERG, 1996; GILMORE e PINE II, 1997; DURAY et<br />
al., 2000; ALFORD et al., 2000; SILVEIRA et al., 2001; MacCarthy et al., 2003) não<br />
foram replicados para verificar a sua aplicabilidade. Portanto, esse é um ponto que<br />
83
merece destaque como futuras pesquisas. Além disso, ao replicar frameworks já<br />
propostos, permitirá o entendimento da operacionalização da implementação da CM<br />
e, consequentemente, o melhor entendimento dessa estratégia.<br />
Observou-se, então, a necessidade de elaborar um framework atualizado e<br />
focado na indústria automobilística. Alford et al. (2000, p. 99), ao tratar as<br />
dificuldades enfrentadas pelas montadoras de veículos, salientam que as empresas<br />
estão realizando experiências com modelos de montagem e também com a cadeia<br />
de suprimentos para encontrar soluções que forneçam uma boa relação custo-<br />
benefício para a crescente customização. Esses modelos representam um<br />
continuum de envolvimento dos fornecedores no processo de montagem, visto que<br />
as empresas manufatureiras objetivam estabelecer um equilíbrio ideal entre redução<br />
de custos, retenção do controle e devolução da responsabilidade para a cadeia de<br />
suprimentos. Além disso, é importante estabelecer uma abordagem eficaz para<br />
apoiar as decisões sobre as iniciativas destinadas a promover a customização e<br />
prevenir o aumento abusivo dos custos devido à complexidade produtiva. Ademais,<br />
Alford et al. (2000) também afirmam que a CM surgiu com empresas que desejavam<br />
explorar meios para atender de uma maneira mais adequada as necessidades dos<br />
clientes, por meio de sistemas eficientes de Lean Production. Por fim, Alford et al.<br />
(2000) revisaram as abordagens para CM e identificaram três estratégias distintas<br />
para a indústria automotiva: core customization, optional customization e form<br />
customization e sugeriram que as demandas por custo-eficiência de uma produção<br />
de alto volume forçaria o foco em optional customization. Com todas as exposições<br />
anteriores, decidiu-se que nesse capítulo será proposto um framework detalhado<br />
para o desenvolvimento da competência em CM na indústria automobilística, assim<br />
como a definição das técnicas operacionais mais utilizadas para atingir esse<br />
objetivo. Para a aplicação desse modelo, desenvolveu-se um questionário que será<br />
avaliado em relação à sua compreensão e também como validação inicial para o<br />
framework de pesquisa.<br />
A estrutura desse capítulo está dividida como se segue: primeiramente,<br />
apresenta-se o panorama da área e os objetivos da pesquisa, seguido das<br />
apresentações dos principais frameworks de pesquisa em CM e o detalhamento dos<br />
frameworks de Alford et al. (2000) e de Vigna e Miyake (2006), que são utilizados<br />
como base para o desenvolvimento de um novo framework. Também é realizada<br />
uma revisão da literatura para definir as variáveis que formam os habilitadores e,<br />
84
posteriormente, elaborar o instrumento de coleta de dados que será utilizado na<br />
validação inicial do framework proposto. Finalizada essa etapa, apresentam-se os<br />
procedimentos metodológicos, destacando a elaboração do framework e do<br />
instrumento de coleta de dados, assim como as considerações sobre a análise de<br />
dados. Após a análise, são apresentados os resultados da validação inicial do<br />
framework de pesquisa e as considerações sobre as melhorias necessárias. Por fim,<br />
na última seção, é realizada a conclusão, com a proposta de uma continuação para<br />
esse trabalho.<br />
3.2 REVISÃO DE LITERATURA<br />
A CM foi cunhada por Davis (1987) e disseminada no meio empresarial por<br />
Pine II (1993a). Muitos autores fizeram definições sobre a CM que podem ser<br />
classificadas de forma ampla ou restrita (Silveira et al., 2001). Silveira et al. (2001)<br />
destacam que Davis (1987) fez a definição ampla da CM e as definições restritas<br />
foram elaboradas por diversos autores, com abordagens mais práticas (KAY, 1993;<br />
HART, 1995; KOTHA, 1995; ROSS, 1996; JONEJA e LEE, 1998). A CM emergiu<br />
devido à decadência dos mercados de massa e à crescente valorização da<br />
segmentação (KOTLER, 1989). Portanto, segundo Vigna (2007, p. 11), “a CM pode<br />
ser entendida como uma evolução natural dos processos de negócios, resultante do<br />
aperfeiçoamento dos padrões tradicionais de organização de processos que<br />
possibilitou aumentar significativamente a flexibilidade e agilidade da empresa, bem<br />
como melhorar seus índices de qualidade, mantendo os custos competitivos” (PINE<br />
II, 1993a; LAU, 1995; SAHIN, 2000; SILVEIRA et al., 2001; VIGNA e MIYAKE,<br />
2009), apresentado na Figura 3.1.<br />
A CM é uma estratégia versátil, que pode ser realizada em diversos pontos da<br />
cadeia de valor, ou seja, pode ser obtida por meio de uma simples adaptação dos<br />
produtos entregues, realizada pelos próprios clientes ou a personalização completa<br />
do produto, levando em consideração a venda, o projeto, a fabricação, a montagem<br />
e a entrega (SILVEIRA et al., 2001). Devido a essa característica versátil, durante a<br />
década de 1990 e início de 2000, diversos autores (PINE II, 1993a; PINE II, 1993b;<br />
SPIRA, 1993; LAMPEL e MINTZBERG, 1996; GILMORE e PINE II, 1997; DURAY et<br />
al., 2000; ALFORD et al., 2000; SILVEIRA et al., 2001) desenvolveram frameworks<br />
baseados na cadeia de valor para determinar o nível adequado de CM para produtos<br />
85
e serviços. Porém, segundo MacCarthy et al. (2003), essa abordagem da cadeia de<br />
valor possui algumas fraquezas porque diminui a importância de dois fatores de<br />
distinção (temporal relationships between activities and fixed or modifiable order<br />
fulfilment resources) e omite um terceiro fator (enterprises customize a product on a<br />
once-only basis or they customize on a call-off basis). Diante disso, os autores<br />
desenvolveram uma abordagem processual para determinar o nível adequado de<br />
CM.<br />
Figura 3.1. Evolução dos paradigmas de produção<br />
Fonte: Vigna e Miyake, 2009<br />
Nesse capítulo serão apresentados os frameworks de Pine II (1993a), de<br />
Lampel e Mintzberg (1996), de Duray et al. (2000) e de Silveira et al. (2001).<br />
Também serão detalhados os frameworks propostos por Alford et al. (2000) e Vigna<br />
e Miyake (2006). Os primeiros frameworks apresentados na literatura de CM<br />
pertencem a Pine II (1993a) e a Lampel e Mintzberg (1996). Em consequência,<br />
esses frameworks influenciaram grande parte das pesquisas que os seguiram. Isso<br />
é possível observar ao identificar que grande parte dos frameworks desenvolvidos<br />
possui uma visão de cadeia de valor, característico dos trabalhos de Pine II (1993a)<br />
e Lampel e Mintzberg (1996). Duray et al. (2000) classificam as empresas de acordo<br />
com o ponto de envolvimento do cliente na cadeia de valor e os tipos de<br />
modularidade aplicadas pelas empresas. A partir disso, os autores criaram quatro<br />
grupos de configurações para a CM. Silveira et al. (2001) realizaram uma revisão de<br />
literatura e desenvolveram um novo framework genérico. Recentemente, Fogliatto et<br />
al. (2012) revisitaram o artigo publicado em 2001 (SILVEIRA et al., 2001) e fizeram<br />
86
uma atualizada revisão de literatura sobre CM. Salientado esses pontos, o próximo<br />
passo será o detalhamento dos frameworks.<br />
Pine II (1993a), ao detalhar a Customização em Massa em seu livro,<br />
apresentou uma escala evolutiva de cinco estratégias básicas não exclusivas entre<br />
si para alcançar a CM, que são:<br />
1. Customizar serviços em torno de produtos e serviços padronizados: possui o<br />
objetivo de agregar valor aos clientes por meio de serviços de<br />
comercialização e entrega;<br />
2. Criar produtos e serviços customizáveis: essa estratégia caracteriza-se por<br />
projetar e comercializar produtos e serviços que podem ser alterados pelos<br />
clientes após a compra, mantendo a produção padronizada;<br />
3. Prover pontos de entrega de customização: objetiva produzir e distribuir<br />
produtos padronizados, porém na etapa final, próximo ao cliente, ocorre a<br />
personalização, diminuindo o tempo de espera para a aquisição de produtos<br />
personalizados;<br />
4. Dar respostas rápidas para toda a cadeia de valor: estratégia caracterizada<br />
pela integração de todos os elos da cadeia, permitindo a redução do tempo<br />
de ciclo entre os estágios da cadeia de valor;<br />
5. Modularizar componentes para customizar produtos finais e serviços: consiste<br />
na criação de componentes modulares para gerar uma grande variedade de<br />
produtos e serviços.<br />
Lampel e Mintzberg (1996) identificaram um continuum de cinco diferentes<br />
níveis de estratégia (Figura 3.2) que envolve diferentes configurações de processos<br />
(de normal ao customizado), de produtos (de commodities ao único ou exclusivo) e<br />
de operações do cliente (de genérico ao customizado). Segundo os autores, a<br />
diferença das estratégias está na realização da customização em pontos diferentes<br />
da cadeia de valor, que são:<br />
Padronização pura: esta estratégia possui apenas processos, produtos e<br />
operações padronizados, sem possibilidades de atender às necessidades<br />
individuais dos clientes e, portanto, sem envolvimento entre o cliente final e o<br />
produto;<br />
87
Padronização segmentada: é caracterizada por possibilitar a customização no<br />
processo de distribuição, porém o cliente possui baixo envolvimento com o<br />
produto, não podendo alterar suas características;<br />
Padronização customizada: nessa estratégia, o cliente tem a possibilidade de<br />
alterar algumas configurações dos produtos. Essa customização fica restrita<br />
aos módulos pré-projetados pela empresa, em que o cliente, a partir dos<br />
módulos, escolhe a melhor opção para a sua necessidade;<br />
Customização sob medida: nesse caso, o cliente já possui envolvimento com<br />
o processo de fabricação, podendo alterá-lo. Essa estratégia é característica<br />
na fabricação de equipamentos industriais, em que os clientes possuem a<br />
possibilidade de alterar características específicas dos equipamentos para<br />
adaptar à sua realidade;<br />
Customização pura: esta estratégia é caracterizada por total participação do<br />
cliente nos processos, influenciando diretamente no projeto do produto e,<br />
consequentemente, todas as demais características.<br />
Duray et al. (2000) desenvolveram um framework com o intuito de classificar<br />
as empresas em customizadoras em massa utilizando como critério o envolvimento<br />
dos clientes no projeto de produtos e também pelo tipo de modularidade aplicado na<br />
produção. Esses autores também consideram que essas características são<br />
utilizadas para definir as empresas que são customizadoras em massa. Por fim, os<br />
autores definiram quatro grupos de customização em massa (Figura 3.3):<br />
Compartilhamento de componentes: permite economias de escopo, visto que<br />
um componente é utilizado em múltiplos produtos;<br />
Ajustes de componentes: diversos componentes podem variar suas<br />
dimensões físicas dentro de limites preestabelecidos, antes de se<br />
combinarem com outros módulos;<br />
Mix: possui a característica de qualquer tipo de modularidade, porém, quando<br />
os componentes são combinados, perdem a identidade;<br />
Permuta de componentes: nesse caso os componentes são emparelhados<br />
em um mesmo produto básico, gerando a possibilidade de existirem tantos<br />
produtos quanto componentes existirem;<br />
88
Bus: caracterizado por diferentes tipos de componentes que se conectam<br />
utilizando o mesmo tipo de interface;<br />
Seccional: permite a configuração de qualquer número de diferentes tipos de<br />
componentes, desde que utilizem a mesma interface padrão para se<br />
conectarem.<br />
Padronização<br />
Pura<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Padronização<br />
Segmentada<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Padronização Customização<br />
Padronização<br />
Customizada<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Figura 3.2. Continuum de estratégias<br />
Fonte: adaptado de Lampel e Mintzberg, 1996, p. 24.<br />
Customização<br />
Sob Medida<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Ponto de envolvimento do cliente<br />
Customização<br />
Pura<br />
Projeto<br />
Fabricação<br />
Montagem<br />
Distribuição<br />
Tipo de Modularidade Projeto Fabricação Montagem Uso<br />
Compartilhamento de componentes<br />
Ajuste de componentes<br />
Mix<br />
Permuta de componentes<br />
Bus<br />
Seccional<br />
Figura 3.3. Categorias de Customização em Massa<br />
Fonte: adaptado de Duray et al., 2000, p. 612-614<br />
Fabricantes Modularizadores<br />
Envolvidos Montadores<br />
89
Silveira et al. (2001) definiram oito estratégias genéricas para a CM a partir da<br />
análise dos trabalhos de alguns autores (SPIRA, 1993; PINE II, 1993a; LAMPEL e<br />
MINTZBERG, 1996; GILMORE e PINE II, 1997). Pode-se considerar que esse<br />
framework apresentado por Silveira et al. (2001) é um resumo de todo o<br />
desenvolvimento realizado até aquele momento. Essas estratégias apresentadas<br />
abordam desde o projeto (com forte envolvimento de clientes) até a padronização de<br />
produtos e serviços (sem envolvimento de clientes). A comparação do framework<br />
proposto por Silveira et al. (2001) e os outros frameworks estudados é apresentada<br />
na Figura 3.4. Fogliatto et al. (2012) atualizam a revisão de literatura de 2001 e<br />
apresentaram um panorama atual sobre as pesquisas em CM. Basicamente, os<br />
autores abordam quatro pontos: CM econômica (economics), fatores de sucesso<br />
(success factors), habilitadores (enablers) e interação cliente-fabricante (customer–<br />
manufacturer interaction). Sobre a CM econômica, muitos autores investigaram os<br />
direcionadores (drivers) do valor da CM a partir das perspectivas dos produtores e<br />
clientes. Os fatores de sucesso para a CM estão divididos em seis: demanda do<br />
cliente (customer demand), mercados (markets), cadeia de valor (value chain),<br />
tecnologia (technology), ofertas customizadas (customizable offer) e conhecimento<br />
(knowledge). Os habilitadores para a CM aumentaram consideravelmente e Fogliatto<br />
et al. (2012) identificaram seis principais grupos: metodologias (methodologies),<br />
processos (processes), ordens para obter informações dos clientes (order elicitation),<br />
design-postergação (design-postponement), design-plataforma de produtos (design-<br />
product platforms), manufatura (manufacturing), coordenação da cadeia de<br />
suprimentos (supply chain coordination), tecnologias de manufatura (manufacturing<br />
technologies) e tecnologias da informação (information technologies). Ao que se<br />
trata de interação cliente-fabricante, Fogliatto et al. (2012) definiram quatro etapas<br />
que descrevem as atividades de elaboração e processamento de ordens, que são:<br />
etapa 1 – catálogo de produtos (product catalog); etapa 2 – configuração de pedidos<br />
(order configuration), etapas 3 e 4 – transferência de ordens e manufatura (order<br />
transfer and manufacturing). Por fim, Fogliatto et al. (2012) definiram cinco áreas<br />
promissoras para futuras pesquisas: “Rapid manufacturing, Mass Customization<br />
value, Quality Control, Warranty and Empirical validation”.<br />
Criticando as abordagens geradas a partir da visão de cadeia de valor,<br />
MacCarthy et al. (2003) desenvolveram um framework com uma abordagem<br />
90
processual. A crítica à abordagem da cadeia de valor é justificada a partir da<br />
classificação de vários estudos de caso nos frameworks propostos por Lampel e<br />
Mintzberg (1996), Ross (1996), Alford et al. (2000), Duray et al. (2000), Silveira et al.<br />
(2001) e Gilmore e Pine II (1997). Os autores concluíram que as comparações dos<br />
estudos de caso nos frameworks não apresentaram convergências e, a partir disso,<br />
os autores criaram seis processos fundamentais para a CM:<br />
Order taking and co-ordination;<br />
Product development and design;<br />
Product validation and manufacturing engineering;<br />
Order fulfillment management;<br />
Order fulfillment realization; and<br />
Post-order process.<br />
Níveis Genéricos de Customização em Massa<br />
Níveis de CM Spira (1993) Pine II (1993a)<br />
Projeto - -<br />
Fabricação - -<br />
Montagem<br />
Trabalho customizado<br />
adicional<br />
Serviço adicional<br />
Embalagem e<br />
distribuição<br />
Montagem de<br />
componentes<br />
padronizados<br />
Realizando<br />
trabalhos adicionais<br />
de customização<br />
Providenciando<br />
serviços adicionais<br />
Customizando<br />
embalagens<br />
Produção modular<br />
Pontos de entrega de<br />
customização<br />
Customizar serviços em torno de<br />
produtos e serviços padronizados;<br />
Prover resposta rápida<br />
-<br />
Lampel e<br />
Mintzberg (1996)<br />
Customização<br />
pura<br />
Customização<br />
sob medida<br />
Padronização<br />
customizada<br />
91<br />
Gilmore e Pine<br />
II (1997)<br />
Transparente;<br />
colaborativo<br />
- -<br />
- -<br />
Padronização<br />
segmentada<br />
-<br />
-<br />
Cosmético<br />
Utilização - Produtos e serviços customizados - Adaptativo<br />
Padronização - -<br />
Figura 3.4. Níveis genéricos de Customização em Massa<br />
Fonte: adaptado de Silveira et al., 2001, p. 3<br />
Padronização<br />
pura<br />
MacCarthy et al. (2003) identificaram cinco modos fundamentais de operação<br />
para a CM, que são:<br />
Mode A: Catalogue MC;<br />
Mode B: Fixed resource design-per-order MC;<br />
Mode C: Flexible resource design-per-order MC;<br />
Mode D: Fixed resource call-off MC; and<br />
Mode E: Flexible resource call-off MC.<br />
-
Na Figura 3.5 são apresentados os cinco modos fundamentais de operação e<br />
os seus respectivos processos, detalhando a característica de cada processo nos<br />
modos fundamentais de operação.<br />
Figura 3.5. Modos fundamentais de operação para a CM<br />
Fonte: adaptado de MacCarthy et al., 2003, p. 296-298<br />
92
Grande parte dos frameworks destacados anteriormente apresentam<br />
sugestões de competências necessárias para o desenvolvimento da Customização<br />
em Massa. Ratifica-se que para uma empresa implementar a estratégia de CM é<br />
necessário desenvolver algumas competências em áreas consideradas importantes<br />
como, por exemplo, a fabricação, o projeto de produtos, entre outros. Nesse ponto,<br />
os frameworks propostos por Alford et al. (2000) e Vigna e Miyake (2006)<br />
apresentam e discutem alguns habilitadores importantes para gerar a competência<br />
em CM. Diante disso, serão detalhados esses dois frameworks com o intuito de<br />
elaborar um novo framework e gerar uma abordagem mais atual para a<br />
implementação da CM na indústria automobilística.<br />
Alford et al. (2000) apresentou uma discussão sobre a CM e a sua aplicação<br />
na indústria automotiva. Segundo os autores, a CM emergiu dos fabricantes,<br />
alavancada pelos sistemas competentes de Produção Enxuta, que permitem<br />
explorar maneiras de melhor atender as necessidades específicas dos clientes. Os<br />
autores identificaram três estratégias: customização essencial (core), facultativa<br />
(optional) e de aparência (form). “Estas estratégias refletem a progressiva integração<br />
do cliente com as atividades da cadeia de valor, envolvendo projeto, montagem e<br />
distribuição” (MACHA<strong>DO</strong> e MORAES, 2008). Na Figura 3.6 é apresentado o nível de<br />
envolvimento dos clientes nas etapas de customização do produto.<br />
Alford et al. (2000) explicam que a customização essencial (core<br />
customization) envolve o cliente no processo de desenvolvimento de veículo, que<br />
ocorre em baixo volume e para produtores especializados. Esse tipo de<br />
customização é adequado para baixo volume com um preço premium exigido do<br />
cliente, acima dos produtos padrão. Para adotar a estratégia de CM, os preços dos<br />
produtos customizados devem ser próximos dos preços dos produtos padronizados<br />
e, segundo os autores, isso é possível por meio da customização facultativa<br />
(optional customization). A estratégia facultativa permite que os clientes escolham<br />
seus veículos a partir de um grande número de opções, embora não seja possível<br />
alterar o projeto do veículo. O sucesso dessa estratégia está atrelado à integração<br />
do cliente ao processo de manufatura enquanto os veículos são montados de acordo<br />
com as necessidades exigidas. Por último, a customização de aparência (form<br />
customization) pode ser obtida ao mudar algumas características do veículo nos<br />
distribuidores. Além disso, também são oferecidos serviços adicionais que permitem<br />
as empresas adequarem a venda às necessidades dos clientes e, assim, criar um<br />
93
diferencial competitivo. Esses serviços podem incluir, por exemplo, opções de<br />
financiamento, tempo de garantia, seguro, entre outros. Alford et al. (2000) ainda<br />
destacam que o grande desafio é formular uma estratégia efetiva que satisfaça as<br />
necessidades dos clientes sem comprometer custo, qualidade e tempo de entrega<br />
dos veículos.<br />
Onde a<br />
customização<br />
ocorre<br />
Customização<br />
essencial<br />
Customização<br />
facultativa<br />
Customização<br />
de aparência<br />
Clientes<br />
Distribuição<br />
Necessidades Customizado<br />
Cadeia de valor<br />
Manufatura<br />
Customizado<br />
Necessidades Customizado Customizado<br />
Necessidades<br />
Customizado<br />
Figura 3.6. Customização em massa na indústria automotiva<br />
Fonte: adaptado de Alford et al. (2000).<br />
Padronizado<br />
94<br />
Desenvolvimento de<br />
produtos<br />
Customizado<br />
Padronizado<br />
Padronizado<br />
Alford et al. (2000) consideram que a demanda por uma produção<br />
customizada de alto volume e baixo custo forçará um foco na customização<br />
facultativa. Os autores identificaram, por meio de um estudo realizado nas<br />
operações de montagem em uma montadora de veículos com atuação global, um<br />
conjunto de questões relacionadas com o planejamento de produção (planning), o<br />
projeto de produto (product design), a fabricação e a montagem (fabrication &<br />
assembly) e o abastecimento e a logística (supply & logistics) que impactam a<br />
implementação de uma estratégia efetiva de customização facultativa.<br />
Posteriormente, os autores identificaram os habilitadores (capabilities) que podem
ser obtidos através da eliminação de algumas causas que restringem a<br />
implementação da CM. Finalmente, os autores apresentam um sistema de suporte à<br />
decisão que foca a implementação da CM e também a prevenção de custos<br />
ascendentes no sistema de manufatura (Figura 3.7).<br />
Planning<br />
Supply &<br />
Logistics<br />
Fabrication<br />
& Assembly<br />
Design<br />
Issues Constraining<br />
Customization<br />
Understand Relationship<br />
& Co-dependence of<br />
issues<br />
Figura 3.7. Sistema de suporte à decisão sobre CM<br />
Fonte: adaptado de Alford et al. (2000).<br />
Decision<br />
Support<br />
System<br />
Customization<br />
Capabilities<br />
Inform decisions to<br />
Achieve capabilities<br />
Planning<br />
95<br />
Fabrication &<br />
Assembly<br />
Supply &<br />
Logistics<br />
Design<br />
Para Svensson e Barford (2002, pp. 88), a CM não é um método e tampouco<br />
uma meta. A CM é um pensamento global que envolve diversas áreas como: projeto<br />
do produto, manufatura, logística, vendas, entre outros. Por isso, é preciso que cada<br />
empresa construa o seu próprio plano de desenvolvimento que ajudará a atingir a<br />
Customização em Massa. Aprofundando esse fato, Vigna e Miyake (2006) sugerem<br />
cinco áreas críticas para a CM (Figura 3.8) que devem ser desenvolvidas:<br />
“Planejamento do produto e processo que precisa desenvolver produtos<br />
que atendam às necessidades do cliente e não comprometam a eficiência dos<br />
processos operacionais;<br />
Logística de abastecimento que atua no relacionamento da organização<br />
com seus fornecedores e abrange as operações da logística de<br />
abastecimento;<br />
Operações internas que abrangem as operações do sistema de produção,<br />
bem como as operações de logística interna;<br />
Logística de distribuição que abrange as operações da logística de<br />
distribuição do produto, da expedição à entrega ao cliente;
Marketing e vendas que abrangem os diferentes canais de promoção bem<br />
como as operações de captura de pedidos” (VIGNA e MIYAKE, 2009, p. 33).<br />
É possível notar semelhanças entre os dois frameworks apresentados. Ambos<br />
abordam as áreas de planejamento da produção, abastecimento e logística, projeto<br />
de produtos e operações internas. Uma área crítica apresentada por Vigna e Miyake<br />
(2006), e que não é abordada por Alford et al. (2000), é o Marketing e Vendas.<br />
Figura 3.8. Framework conceitual para a capacitação em Customização em Massa<br />
Fonte: adaptado de Vigna e Miyake (2006).<br />
A partir dos frameworks apresentados acima, realizou-se uma análise de<br />
vários artigos sobre a implementação da CM com o intuito de melhorar os<br />
frameworks anteriores e identificar as técnicas operacionais utilizadas para alcançar<br />
a estratégia de CM. Na próxima seção será apresentada a metodologia de pesquisa<br />
utilizada, juntamente com o detalhamento do framework desenvolvido para essa<br />
pesquisa.<br />
96
3.3 DESENVOLVIMENTO DA PESQUISA<br />
Nessa seção serão detalhados: a abordagem de pesquisa, a elaboração do<br />
framework utilizado e a estratégia de pesquisa. Na abordagem de pesquisa serão<br />
apresentadas as características da pesquisa realizada. A elaboração do framework<br />
contempla o detalhamento do framework utilizado nessa pesquisa, assim como a<br />
definição das suas variáveis e a elaboração de um questionário para a sua validação<br />
inicial. Por fim, serão apresentadas as técnicas para coleta e análise de dados para<br />
a validação inicial do framework.<br />
3.3.1 Abordagem de pesquisa<br />
Essa pesquisa possui uma abordagem quantitativa de caráter descritivo<br />
(HAIR et al., 2003), pois objetiva fazer uma validação inicial do framework<br />
desenvolvido utilizando como população específica de pessoas de cursos de<br />
formação profissional e que possuam mais de dois anos de experiência na área em<br />
que atuam dentro de empresas do setor automobilístico (subfornecedores,<br />
fornecedores, sistemistas ou montadoras). A coleta de dados é padronizada por<br />
meio de um survey online (websurvey) que foi construído a partir da literatura e que<br />
será detalhado posteriormente. Devido à pesquisa possuir um planejamento<br />
estruturado e, em até certo ponto, rígido, a validação inicial do framework que será<br />
apresentada é fundamental para o sucesso da pesquisa.<br />
3.3.2 Elaboração do framework de pesquisa<br />
A CM é uma estratégia que pode ser alcançada por várias propostas de<br />
frameworks que se encontram na literatura (PINE II, 1993a; LAMPEL e<br />
MINTZBERG, 1996; ALFORD et al., 2000; DURAY et al., 2000; MACHA<strong>DO</strong>, 2005;<br />
VIGNA e MIYAKE, 2006; VIGNA, 2007). Alguns desses frameworks possuem<br />
indicações de habilitadores a serem desenvolvidos para se implementar a CM.<br />
Considera-se que o desenvolvimento de habilitadores é essencial para a CM e, a<br />
partir das análises dos frameworks, verificou-se que as propostas geradas por Alford<br />
et al. (2000) e Vigna e Miyake (2006) possuem as melhores características para o<br />
desenvolvimento desse trabalho, visto que o foco é o desenvolvimento de um<br />
97
framework atualizado para a indústria automobilística. Esses dois frameworks foram<br />
escolhidos pelas seguintes características:<br />
O framework de Alford et al. (2000) aborda o desenvolvimento de<br />
habilitadores para a indústria automobilística e também apresenta um<br />
conjunto de restrições que devem ser eliminadas para se implementar a CM;<br />
O framework de Vigna e Miyake (2006) estabelece que a CM possui relações<br />
com áreas que não foram abordadas por outros autores como, por exemplo,<br />
Marketing e Vendas. Vigna e Miyake (2005), Vigna e Miyake (2006), Vigna<br />
(2007) e Vigna e Miyake (2009) consideram que o habilitador em Marketing e<br />
Vendas é importante para alcançar a CM, visto que essas áreas devem<br />
examinar cuidadosamente os benefícios que a CM pode trazer para a<br />
empresa (LAU, 1995; SAHIN, 2000; SVENSSON e BARFORD, 2002;<br />
PARTANEN e HAAPASALO, 2004; SELLADURAI, 2004). Ademais, esse<br />
framework já foi aplicado parcialmente no Brasil em indústrias dos setores<br />
automobilístico e de computadores e apresentou bons resultados (VIGNA,<br />
2007; VIGNA e MIYAKE, 2009).<br />
A partir da análise dos frameworks de Alford et al. (2000) e Vigna e Miyake<br />
(2006), criou-se um novo framework (Figura 3.9) e também foram desenvolvidas<br />
cinco perguntas para nortear o processo de desenvolvimento da CM, que são:<br />
Q1 – O planejamento da produção contribui para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q2 – A fabricação e montagem contribuem para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q3 – O abastecimento e logística contribuem para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q4 – O projeto de produto contribui para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q5 – O marketing e vendas contribuem para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
As perguntas apresentadas objetivam orientar o processo de desenvolvimento<br />
da competência em CM a partir dos cinco habilitadores (Planejamento da Produção,<br />
98
Fabricação & Montagem, Projeto de Produtos, Marketing & Vendas e Abastecimento<br />
& Logística), através das técnicas operacionais.<br />
Com o objetivo de operacionalizar o framework, foram definidas as técnicas<br />
operacionais a partir da literatura, as quais, nessa pesquisa, serão consideradas<br />
como variáveis da pesquisa. Para tanto, foi realizada uma análise de 15 artigos<br />
internacionais, 2 artigos, 1 tese e 1 dissertação do Brasil (HART, 1995; PINE II,<br />
PEPPERS E ROGERS, 1995; KOTHA, 1996; FEITZINGER e LEE, 1997; ALFORD<br />
et al., 2000; SILVEIRA et al., 2001; SWAMINATHAN, 2001; DURAY, 2002;<br />
SVENSSON e BAFORD, 2002; GODINHO FILHO e FERNANDES, 2005;<br />
MACHA<strong>DO</strong>, 2005; BRABAZON e MACCARTHY, 2006; VIGNA, 2007; HUANG et al.,<br />
2008; ALIZON et al., 2009; VIGNA e MIYAKE, 2009; BRABAZON et al., 2010; HELO<br />
et al., 2010; HUANG, et al., 2010), com o intuito de identificar as técnicas<br />
operacionais (VIGNA e MIYAKE, 2006) mais utilizadas para desenvolver a<br />
competência em CM.<br />
Planejamento da<br />
Produção<br />
Fabricação e<br />
Montagem<br />
Abastecimento e<br />
Logística<br />
Projeto do Produto<br />
(Product Design)<br />
Marketing e Vendas<br />
Figura 3.9. Framework adotado para a CM<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Q1<br />
Q2<br />
Q3<br />
Q4<br />
Q5<br />
Capacitação em<br />
Customização em<br />
Massa<br />
99
100<br />
Esse levantamento de literatura resultou em 28 técnicas operacionais<br />
(variáveis) diferentes, que foram distribuídas nos cinco habilitadores identificados e,<br />
posteriormente, as questões de pesquisa foram elaboradas, utilizando como<br />
referência o questionário do HPM Project (2004), além de observar as orientações<br />
de como desenvolver um questionário de pesquisa (BABBIE, 1990; GILLHAM, 2000;<br />
DE LEEUW et al., 2008). A representação da relação entre CM, habilitadores,<br />
técnicas operacionais e questões de pesquisa são apresentadas na Figura 3.10. O<br />
Apêndice 3.A contém a lista de variáveis identificadas nessa pesquisa e o Apêndice<br />
3.B, o questionário de pesquisa. O questionário de pesquisa possui cinco blocos de<br />
questões que possuem relação com cada habilitador. A intenção dessa divisão é<br />
definir nas empresas respondentes de cada bloco de questões e, assim, cobrir todas<br />
as áreas do framework.<br />
Projeto do Produto<br />
(Product Design)<br />
Customização<br />
em Massa<br />
Abastecimento e Logística<br />
(Supply & Logistics)<br />
Posterg.<br />
Cad Sup<br />
Respon<br />
SCM<br />
3.3<br />
1.1<br />
1.2<br />
1.3<br />
1.4<br />
1.5<br />
1.6<br />
1.7<br />
3.1<br />
3.6<br />
3.5<br />
3.7<br />
3.2<br />
3.4<br />
3.8<br />
Marketing e Vendas<br />
(Marketing & Sales)<br />
Planejamento da Produção<br />
(Planning)<br />
Envolv.<br />
cliente<br />
Conf.<br />
produtos<br />
Sensib.<br />
CM<br />
2.3<br />
2.5<br />
2.6.3<br />
2.6.4<br />
2.1<br />
2.2<br />
2.4<br />
Fabricação e Montagem<br />
(Fabrication & Assembly)<br />
TI<br />
Amb.<br />
Compet.<br />
Figura 3.10. Relação entre as variáveis de pesquisa e os habilitadores<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
2.6.1<br />
2.6.2<br />
4.2<br />
4.3<br />
4.4.1<br />
4.4.2<br />
4.4.3<br />
Lean<br />
Prod.<br />
Proc.<br />
modular.<br />
Flexible<br />
manufac<br />
Funcion.<br />
qualific.<br />
Montag.<br />
fornec.<br />
Rastrea.<br />
Prod.<br />
CAM<br />
CNC<br />
Auton.<br />
Red.<br />
setup<br />
BTO<br />
Resol.<br />
probl. cl<br />
5.1<br />
5.2<br />
5.3<br />
5.5<br />
5.16<br />
5.13<br />
5.6<br />
5.4<br />
5.17<br />
5.7<br />
5.12<br />
5.15<br />
5.19<br />
5.18<br />
5.8<br />
5.14<br />
5.20<br />
5.9<br />
5.10<br />
5.11
101<br />
Com o objetivo de validar o framework, foi realizada uma pesquisa do tipo<br />
levantamento de dados (survey) com pessoas de cursos de formação profissional e<br />
que possuam mais de dois anos de experiência na área em que atuam.<br />
3.3.3 Estratégia de pesquisa<br />
Apresentado o framework e o questionário, a próxima etapa é coletar os<br />
dados para realizar a validação inicial do framework. Dados são informações<br />
registradas por empresas para representar fatos das atividades que executam (HAIR<br />
et al., 2003) e podem ser classificados em primários e secundários. Os dados<br />
secundários desta pesquisa são os apresentados anteriormente para desenvolver o<br />
framework e o questionário de pesquisa. Os dados primários (MALHOTRA, 2001)<br />
foram obtidos a partir da aplicação do questionário de pesquisa (websurvey), com 55<br />
questões divididas em cinco blocos. Ademais, utilizou-se uma escala contínua de 15<br />
centímetros (STONE et al., 1974; STONE e SIDEL, 1993), sendo 0 cm a<br />
discordância total com o quesito apresentado e 15 cm a concordância total com o<br />
quesito apresentado. Stone e Sidel (1993, p. 221) consideram que uma escala em<br />
linha (escala contínua) permite “the subject with an infinite number of places in which<br />
to indicate the relative intensity for an attribute [...]; numbers are not used, thus<br />
avoiding number biases; and finally, each subject could mark at whatever location on<br />
the line provided the subject was self-consistent”. Além dessa afirmação, Stone e<br />
Sidel (1993) também destacam que o uso de uma escala em linha está de acordo<br />
com o conceito fundamental de medição e também da abordagem de escala gráfica,<br />
apresentado por Anderson (1970). Ademais, a eliminação dos números da escala<br />
contribui para evitar duas formas de viés: evita a escolha de números particulares<br />
que possuem conotação negativa ou positiva e a mudança da utilização dos<br />
números ao longo do questionário.<br />
A coleta de dados para a validação inicial do framework de pesquisa foi<br />
realizada com participantes de cursos de formação profissional da Pontifícia<br />
Universidade Católica do Paraná (<strong>PUCPR</strong>). Escolheram-se os cursos relacionados<br />
com Engenharia de Produção, pois se considerou que esses participantes possuem<br />
o conhecimento necessário para interpretar e responder ao questionário. Além disso,<br />
só foram utilizadas informações dos participantes que possuem mais de dois anos
de experiência na função em que exercem nas empresas. Por fim, os dados<br />
coletados foram analisados utilizando o software SPSS ® 15.0, com o intuito de<br />
identificar possíveis pontos de melhoria no framework de pesquisa.<br />
3.4 ANÁLISE DE DA<strong>DO</strong>S<br />
102<br />
Foram distribuídos 365 questionários no total. Desse montante, apenas 64<br />
questionários foram respondidos, dos quais 51 foram analisados (respostas<br />
catalogadas no Anexo 3.A). Os questionários descartados (13 questionários<br />
respondidos) não atingiram o critério mínimo de dois anos de experiência do<br />
respondente na atual função em que exerce. A taxa de retorno para a aplicação de<br />
questionário foi de aproximadamente 18% (64/365), considerada extremamente<br />
baixa, porém, para uma validação inicial do framework, considera-se um número<br />
robusto de respostas.<br />
Iniciando as análises, na Tabela 3.1 é apresentado o relacionamento<br />
existente entre os habilitadores e o tempo de experiência dos respondentes.<br />
Identifica-se grande concentração de respondentes na área de Planejamento da<br />
Produção e também uma pequena quantidade de respondentes na área de<br />
Marketing & Vendas. Esse resultado já era esperado pelos pesquisadores, visto que<br />
os respondentes estão relacionados aos cursos de Engenharia de Produção e,<br />
consequentemente, a grande maioria trabalha em áreas mais técnicas e com menor<br />
contato com os clientes. Foi possível obter respostas de todas as áreas de pesquisa<br />
e, portanto, pode-se realizar a análise quantitativa do questionário de pesquisa para<br />
a validação inicial do framework. Salienta-se que serão consideradas nessa análise<br />
apenas as respostas das pessoas que possuem acima de dois (2) anos de<br />
experiência, ou seja, 51 respostas.<br />
Tabela 3.1. Análise cruzada entre áreas da pesquisa e o tempo de experiência dos respondentes.<br />
Áreas<br />
Tempo de experiência<br />
Menos de Menos Menos 2 Acima de Total<br />
6 meses 1 ano anos 2 anos<br />
Projeto de Produtos 0 2 1 7 10<br />
Marketing e Vendas 1 1 0 5 7<br />
Abastecimento e Logística 0 0 4 8 12<br />
Planejamento da Produção 1 1 0 20 22<br />
Fabricação e Montagem 0 0 2 11 13
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Total 2 4 7 51 64<br />
103<br />
Inicialmente, foi realizada uma análise fatorial exploratória com o intuito de<br />
identificar as dimensões de variabilidade ou os fatores do framework. Ademais, a<br />
análise fatorial permite detectar a existência de certos padrões subjacentes nos<br />
dados, de maneira que possam ser reagrupados em um conjunto menor de fatores.<br />
Um pressuposto da análise fatorial exploratória é a consideração de que a<br />
correlação entre as variáveis surge porque essas variáveis compartilham ou estão<br />
relacionadas pelo mesmo fator (HAIR et al., 2005; CORRAR et al., 2007). Portanto,<br />
o objetivo dessa análise é identificar os fatores não diretamente observáveis, a partir<br />
de um conjunto de variáveis observáveis e passíveis de medição. Por fim, a análise<br />
fatorial pode ser utilizada para diversas finalidades como, por exemplo: redução do<br />
número de variáveis a serem consideradas em uma pesquisa; sumarização de<br />
dados permitindo a escolha de uma ou mais variáveis significativas para serem<br />
objeto de avaliação e acompanhamento; eliminação das correlações existentes entre<br />
as variáveis observadas para utilização de técnicas estatísticas que pressupõem a<br />
não-existência de correlação. Esse tipo de análise não exige o conhecimento prévio<br />
de relação de dependência entre variáveis e o objetivo é analisar, entender e<br />
identificar uma estrutura de relacionamento entre as variáveis (CORRAR et al.,<br />
2007).<br />
A análise fatorial exploratória utilizou como método de extração dos fatores a<br />
análise de componentes principais, levando em conta a variância total dos dados.<br />
Também foi realizada uma análise do tipo R-mode factor, com o intuito de identificar<br />
estruturas subjacentes capazes de serem percebidas apenas pela construção do<br />
relacionamento entre diversas variáveis. O número de fatores foi definido por meio<br />
do teste de Kaiser-Meyer-Olkin e pela porcentagem da variância explicada. O<br />
primeiro teste, Kaiser-Meyer-Olkin (Measures of Sampling Adequacy – MSA), indica<br />
o grau de explicação dos dados a partir dos fatores encontrados na análise fatorial e,<br />
quanto mais próximo de um (1), melhor. A porcentagem de variância explicada<br />
define o número de fatores extraídos que explica a variância da pesquisa e esse<br />
número é definido pelo pesquisador. Para aumentar o poder de explicação da<br />
análise, os fatores identificados foram nomeados de acordo com as suas principais<br />
variáveis, criando uma nova estrutura de relacionamento entre os habilitadores e as
variáveis de pesquisa. Adicionalmente, foi realizada a análise por métodos de<br />
rotação com o uso do varimax (rotação ortogonal), que além de ser o método de<br />
rotação mais utilizado, também permite minimizar a ocorrência de uma variável<br />
possuir altas cargas fatoriais para diferentes fatores, ou seja, a variável será<br />
relacionada com um único fator. Foram analisadas também as comunalidades<br />
(communalities), que representam o percentual de explicação que uma variável<br />
obteve pela análise fatorial. Quanto mais próximo de um (1) estiver a comunalidade,<br />
maior será o poder de explicação dos fatores (CORRAR et al., 2007).<br />
104<br />
Posteriormente, foi realizada uma análise do alfa de Cronbach para cada<br />
habilitador. Segundo Corrar et al. (2007), o valor assumido por alfa de Cronbach<br />
está entre 0 e 1, e quanto mais próximo de 1, maior a fidedignidade das dimensões<br />
dos habilitadores. Esses autores apresentam opiniões de Nunnally (1978) e de Hair<br />
(1998) sobre os valores aceitáveis para o alfa de Cronbach. Nunnally (1978)<br />
considera que o valor mínimo para o alfa deve ser de 0,7 para pesquisa preliminar,<br />
de 0,8 para pesquisa básica e de 0,9 para pesquisa aplicada. Hair (1998) enfatiza<br />
que 0,7 é a medida ideal para o alfa, porém é aceitável 0,6 para pesquisas<br />
exploratórios. Entretanto, não existe um consenso para os valores aceitáveis do alfa<br />
de Cronbach. Uma possível interpretação do alfa é considerá-lo como um coeficiente<br />
de correlação ao quadrado; nesse contexto, se o alfa for igual a 0,75 então,<br />
considera-se que é possível medir 75% do impacto real das variáveis (PEREIRA,<br />
2004). Como pressuposto assumido para a análise do alfa de Cronbach, considera-<br />
se que as variáveis são paralelas, ou seja, as variáveis possuem pontuações<br />
verdadeiras e idênticas e, além disso, os erros não relacionados possuem variâncias<br />
homogêneas (KONING e FRANSES, 2003). Também foi utilizado o teste Bartlett de<br />
esfericidade que fornece a probabilidade estatística de que a matriz de correlação<br />
tenha correlações significativas entre pelo menos algumas das variáveis. Como<br />
resultado aceitável, espera-se um nível de significância inferior a 0,05 (Sig. < 0,05)<br />
(HAIR et al., 2005).<br />
As análises foram realizadas para cada habilitador separadamente.<br />
Inicialmente, realizaram-se as análises de alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e o<br />
teste de esfericidade de Bartlett para as variáveis de cada habilitador e o resultado é<br />
apresentado na Tabela 3.2. Por essa análise inicial é possível observar resultados<br />
ruins da validação inicial do framework. Os três primeiros blocos apresentaram<br />
resultados insatisfatórios para o alfa de Cronbach (menor que 0,7). Isso significa que
as variáveis desses blocos não possuem consistência interna para medir os<br />
respectivos habilitadores. Esse fato enfraquece o framework proposto e estabelece<br />
um sinal de alerta para correções. Em contrapartida, os blocos 4 e 5 apresentaram<br />
resultados satisfatórios para o alfa de Cronbach e, consequentemente, a partir dessa<br />
análise, não precisam de alterações.<br />
Tabela 3.2. Alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e Teste Bartlett.<br />
Testes realizados<br />
Blocos<br />
Alfa de Kaiser-Meyer- Teste Bartlett<br />
Cronbach<br />
Olkin<br />
(Sig.)<br />
Bloco 1 - Projeto de produtos 0,339 0,247 0,000<br />
Bloco 2 - Marketing e Vendas 0,504 - -<br />
Bloco 3 - Abastecimento e Logística -1,342 0,168 0,119<br />
Bloco 4 - Planejamento da Produção 0,719 0,503 0,000<br />
Bloco 5 - Fabricação e Montagem 0,757 - -<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
105<br />
Levando em consideração o teste Kaiser-Meyer-Olkin, todos os blocos<br />
apresentaram resultados insatisfatórios (apenas o bloco 4 apresentou um resultado<br />
acima de 0,5), inclusive nos blocos 2 e 5 foi impossível calcular este teste. Isso<br />
significa que não existe adequação da amostra, ou seja, os fatores encontrados na<br />
análise fatorial não conseguem explicar a variação dos dados originais. Esse<br />
resultado pode ter ocorrido devido à baixa taxa de resposta para o instrumento de<br />
coleta de dados desenvolvido para validar inicialmente o framework. Analisando os<br />
resultados no teste Bartlett de esfericidade, apenas os blocos 1 e 4 apresentaram<br />
resultados satisfatórios. Isso significa que nesses dois blocos existe uma correlação<br />
significante entre algumas variáveis. Os outros blocos apresentaram resultados<br />
insatisfatórios e, portanto, não estão adequados para o framework.<br />
Também foram calculadas as comunalidades (Tabela 3.3), que foi realizada<br />
individualmente para cada habilitador, e o grau de explicação dos fatores calculados<br />
pela análise fatorial (Tabela 3.4). Os resultados para as comunalidades são<br />
considerados satisfatórios e apenas as variáveis destacadas na Tabela 3.3<br />
apresentaram uma explicação baixa ou razoável (menor que 0,7). Isso significa que<br />
apesar de algumas variáveis possuírem pouca relação com os fatores (baixos<br />
valores nos testes de alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e Bartlett), a maioria das
variáveis conseguiu um poder de explicação alto, considerando todos os fatores<br />
obtidos.<br />
Tabela 3.3. Matriz Anti-Imagem e Comunalidades.<br />
Variáveis MSA Comunalidades<br />
Variáveis MSA Comunalidades<br />
1.1. 0,261 0,916 2.1. - 0,991<br />
1.2. 0,016 0,845 2.2. - 0,897<br />
Bloco 1<br />
1.3.<br />
1.4.<br />
1.5.<br />
0,282<br />
0,319<br />
0,307<br />
0,818<br />
0,904<br />
0,856<br />
Bloco 2<br />
2.3.<br />
2.4.<br />
2.5.<br />
-<br />
-<br />
-<br />
1,000<br />
0,987<br />
0,993<br />
1.6. 0,234 0,960 2.6.1. - 0,988<br />
1.7. 0,238 0,859 2.6.2. - 0,996<br />
2.6.3. - 0,991<br />
Variáveis MSA Comunalidades 2.6.4. - 0,975<br />
3.1. 0,609 0,733<br />
3.2. 0,184 0,862<br />
Variáveis MSA Comunalidades<br />
3.3. 0,137 0,489 4.2. 0,484 0,935<br />
Bloco 3 3.4.<br />
3.5.<br />
0,161<br />
0,210<br />
0,810<br />
0,783<br />
Bloco 4<br />
4.3.<br />
4.4.1.<br />
0,515<br />
0,512<br />
0,850<br />
0,611<br />
3.6. 0,167 0,586 4.4.2. 0,517 0,738<br />
3.7. 0,119 0,830 4.4.3. 0,494 0,881<br />
3.8. 0,070 0,905<br />
Variáveis MSA Comunalidades<br />
Variáveis MSA Comunalidades<br />
5.1. - 0,893 5.11. - 0,906<br />
5.2. - 0,850 5.12. - 0,381<br />
5.3. - 0,619 5.13. - 0,622<br />
5.4. - 0,376 5.14. - 0,915<br />
Bloco 5 5.5. - 0,517 Bloco 5 5.15. - 0,955<br />
5.6. - 0,708 5.16. - 0,489<br />
5.7. - 0,202 5.17. - 0,571<br />
5.8. - 0,572 5.18. - 0,875<br />
5.9. - 0,865 5.19. - 0,454<br />
5.10. - 0,909 5.20. - 0,547<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Tabela 3.4. Grau de explicação atingido pela análise fatorial.<br />
Blocos Número de fatores % explicada acumulada<br />
Bloco 1 2 77,29%<br />
Bloco 2 3 97,98%<br />
Bloco 3 3 74,97%<br />
Bloco 4 2 80,29%<br />
Bloco 5 3 66,13%<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
106
107<br />
O grau de explicação obtido pela análise fatorial é alto para todos os<br />
habilitadores. Apenas o bloco 5 apresentou um fator abaixo de 70%, pois decidiu-se<br />
limitar o número de fatores em três (3). Visto que essa medida é definida pelo<br />
pesquisador, considera-se que os resultados obtidos pelo grau de explicação<br />
atingido pela análise fatorial são adequados para todos os habilitadores. Por fim,<br />
para efeitos explicativos, o Bloco 1 possui dois fatores que explicam 77,29% da<br />
variância dos dados originais.<br />
Com o intuito de melhorar os resultados e definir melhorias no framework de<br />
pesquisa, realizaram-se análises desconsiderando algumas variáveis da pesquisa.<br />
Para isso, foram analisados os resultados apresentados pela matriz anti-imagem de<br />
correlações (Tabela 3.3) e pela matriz rotacionada varimax (Apêndice 3.C). Por<br />
essas análises, eliminaram-se as seguintes variáveis:<br />
Bloco 1: variáveis 1.1, 1.2 e 1.4;<br />
Bloco 2: variáveis 2.1 e 2.2;<br />
Bloco 3: variáveis 3.1, 3.2, 3.3, 3.4 e 3.8;<br />
Bloco 4: não há necessidade;<br />
Bloco 5: variáveis 5.4, 5.7, 5.12, 5.16 e 5.19.<br />
Com a exclusão dessas variáveis da análise, os resultados foram, em sua<br />
maioria, satisfatórios e, para demonstrar isso, serão apresentados apenas os<br />
resultados dos testes de alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e Bartlett (Tabela<br />
3.5).<br />
Tabela 3.5. Alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e Teste Bartlett após exclusão de variáveis.<br />
Testes realizados<br />
Blocos<br />
Alfa de Kaiser-Meyer- Teste Bartlett<br />
Cronbach<br />
Olkin<br />
(Sig.)<br />
Bloco 1 - Projeto de produtos 0,846 0,709 0,042<br />
Bloco 2 - Marketing e Vendas 0,844 - -<br />
Bloco 3 - Abastecimento e Logística 0,613 0,468 0,160<br />
Bloco 4 - Planejamento da Produção 0,719 0,503 0,000<br />
Bloco 5 - Fabricação e Montagem 0,849 - -<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Primeiramente, todos os alfas de Cronbach apresentaram resultados<br />
satisfatórios. O pior caso apresentado anteriormente era o bloco 3 (Abastecimento e
Logística) que possuía um alfa no valor de -1,342 e agora está em 0,613,<br />
considerado aceitável para estudos exploratórios. Ao analisar os resultados dos<br />
testes de Kaiser-Meyer-Olkin e Bartlett, os blocos 3 e 4 ficaram com valores baixos,<br />
muito próximos à linha de rejeição dos dados para aplicação da análise fatorial.<br />
Apesar disso, os resultados apresentados para as comunalidades dos dois blocos<br />
foram altos (menor de 0,910) e também o grau de explicação atingido pela análise<br />
fatorial foi extremamente alto (menor de 94,04%). Os blocos 2 e 5 apresentaram<br />
erros nos testes de Kaiser-Meyer-Olkin e Bartlett, pois, segundo resultado obtido da<br />
aplicação da análise fatorial, “the determinant of the covariance matrix is zero or<br />
approximately zero. Statistics based on its inverse matrix cannot be computed and<br />
they are displayed as system missing values”. Porém, as comunalidades estão altas<br />
(menor valor é 0,664) e o grau de explicação atingido pela análise fatorial foi alto<br />
(menor de 78,02%). Ao final, considerando os novos fatores identificados pela<br />
análise fatorial, a relação entre as variáveis e os habilitadores, apresentada na<br />
Figura 3.10, foi modificada e as novas relações são apresentadas na Figura 3.11.<br />
Projeto do Produto<br />
(Product Design)<br />
Customização<br />
em Massa<br />
Abastecimento e Logística<br />
(Supply & Logistics)<br />
0,927<br />
0,958<br />
0,661<br />
0,777<br />
0,906<br />
0,641<br />
0,732<br />
1.3<br />
1.5<br />
1.6<br />
1.7<br />
3.5<br />
3.6<br />
3.7<br />
Marketing e Vendas<br />
(Marketing & Sales)<br />
Planejamento da Produção<br />
(Planning)<br />
2.5<br />
Parceria com<br />
clientes<br />
Planejamento<br />
de TI<br />
Análise de<br />
concorrentes<br />
Figura 3.11. Relações resultantes da análise de dados<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Variação das necessidades<br />
dos clientes<br />
2.6.4<br />
Fabricação e Montagem<br />
(Fabrication & Assembly)<br />
0,967<br />
0,920<br />
0,765<br />
0,720<br />
0,932<br />
0,879<br />
0,993<br />
Identificação das<br />
necessidades dos clientes<br />
0,666 0,993 0,971<br />
Analisando os resultados da análise fatorial, conclui-se que:<br />
0,992<br />
0,934<br />
2.6.2<br />
4.2<br />
4.3<br />
4.4.1<br />
4.4.2<br />
4.4.3<br />
2.3<br />
2.6.3<br />
2.4<br />
2.6.1<br />
5.1<br />
0,766<br />
Lean Production<br />
Flexibilidade<br />
produtiva<br />
5.18<br />
0,467<br />
Envolvimento de<br />
Clientes e<br />
Autonomia interna<br />
0,923<br />
5.5<br />
0,788<br />
0,695<br />
0,941<br />
0,618<br />
-0,672<br />
-0,801<br />
0,890<br />
0,706<br />
0,652<br />
0,943<br />
0,938 0,970<br />
5.11<br />
108<br />
5.8<br />
5.13<br />
5.14<br />
5.17<br />
5.2<br />
5.3<br />
5.6<br />
5.15<br />
5.20<br />
5.9<br />
5.10
O habilitador Projeto do Produto (bloco 1) possui apenas um fator com o<br />
109<br />
mesmo nome do habilitador. Além disso, as cargas fatoriais (valores das<br />
setas na Figura 3.11) de suas variáveis estão aceitáveis (menor de 0,661);<br />
O habilitador Marketing e Vendas (bloco 2) possui três fatores: parceria com<br />
clientes, variação das necessidades dos clientes e identificação das<br />
necessidades dos clientes. As variáveis desses fatores também possuem<br />
carga fatorial aceitável (menor de 0,666);<br />
O habilitador Abastecimento e Logística (bloco 3) possui apenas um fator com<br />
o mesmo nome do habilitador e suas variáveis também possuem carga<br />
fatorial aceitável (menor de 0,641);<br />
O habilitador Planejamento da Produção (bloco 4) possui dois fatores:<br />
planejamento de TI e análise de concorrentes. As cargas fatoriais estão<br />
aceitáveis (menor de 0,720); e<br />
Por último, o habilitador Fabricação e Montagem (bloco 5) possui três<br />
componentes: lean production, flexibilidade produtiva e envolvimento de<br />
clientes & autonomia interna. O componente flexibilidade produtiva possui<br />
variáveis com cargas fatoriais negativas e, consequentemente, precisam de<br />
uma análise. Esse componente é composto por cinco variáveis sendo três<br />
positivas e duas negativas. Analisando cada item, pode-se interpretar que as<br />
variáveis 5.2 (poka-yoke) e 5.3 (fornecedores no projeto do produto) estão em<br />
sentido oposto em relação às variáveis 5.6 (maquinário permite flexibilidade),<br />
5.15 (sistema de rastreamento da produção) e 5.20 (build-to-order), ou seja, à<br />
medida que se aumentam os esforços em flexibilidade dos maquinários,<br />
rastreamento de produção e build-to-order, diminuem as iniciativas de poka-<br />
yoke e o envolvimento de fornecedores no projeto do produto.<br />
Os indicadores excluídos da análise também foram testados dentro de cada<br />
habilitador com o intuito de verificar a possibilidade de criar agrupamentos que<br />
pudessem resultar em outros fatores. No entanto, todos os resultados foram<br />
insatisfatórios e descartados. Como resultado da análise fatorial, ficou evidente que<br />
alguns pontos do framework devem ser verificados, pois apresentaram resultados<br />
insatisfatórios. Nesse ponto é importante destacar que grande parte das variáveis<br />
excluídas para melhorar a análise fatorial foi altamente recomendada pela literatura
de CM. Diante desse fato, e também do devido ao caráter de validação inicial do<br />
framework de pesquisa realizado com respondentes que não representam a<br />
população final, decidiu-se revisar as questões excluídas da análise fatorial e refazer<br />
algumas partes do instrumento de coleta de dados para a validação do framework.<br />
Ademais, os resultados obtidos nessa validação inicial servirão de alerta para a<br />
validação final do framework de pesquisa.<br />
3.5 CONCLUSÕES<br />
110<br />
O objetivo desse capítulo foi realizar a proposição de um framework,<br />
apresentando a sua elaboração e validação inicial (Figura 3.10), a partir da análise<br />
da literatura. Esses documentos analisados serviram de base para a definição das<br />
variáveis da pesquisa, utilizadas para elaborar o instrumento de coleta de dados<br />
para a validação inicial do framework de pesquisa. O instrumento foi distribuído para<br />
pessoas de cursos de formação profissional e se considerou apenas as respostas<br />
das pessoas que possuem mais de dois anos de experiência na área em que atuam,<br />
resultando em 51 respostas passíveis de análise. Posteriormente, os dados<br />
coletados foram analisados através da análise fatorial exploratória. Além disso,<br />
também se realizaram as análises de alfa de Cronbach, teste Kaiser-Meyer-Olkin,<br />
teste Bartlett, rotação varimax, comunalidades, matriz anti-imagem e porcentagem<br />
de variância explicada.<br />
A partir dessas análises, verificou-se que algumas variáveis deveriam ser<br />
excluídas (1.1, 1.2, 1.4, 2.1, 2.2, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.8, 5.4, 5.7, 5.12, 5.16 e 5.19)<br />
para melhorar os resultados na análise fatorial. Após isso, identificaram os novos<br />
fatores e elaboraram-se as novas relações entre os fatores e as variáveis,<br />
apresentando as cargas fatoriais (Figura 3.11). Ao final decidiu-se pela revisão do<br />
instrumento de coleta de dados (Apêndice 4.D), tendo como principal foco a revisão<br />
das variáveis que foram excluídas da análise fatorial com o intuito de desenvolver<br />
um instrumento de coleta de dados aprimorado para o framework desenvolvido e,<br />
assim, realizar aplicações futuras. A revisão das questões do instrumento de coleta<br />
de dados objetiva facilitar o entendimento do conceito abordado e, por conseguinte,<br />
aumentar a confiabilidade das respostas obtidas por meio da aplicação do survey.<br />
Para isso, consultou-se novamente a literatura para definir precisamente as técnicas
operacionais que compõem cada variável e, desse modo, redigir as questões de<br />
pesquisa.<br />
111<br />
Visto que o trabalho foi desenvolvido com base na indústria automobilística,<br />
sugere-se, como futuras pesquisas, a aplicação do instrumento de coleta de dados<br />
melhorado em empresas desse setor para a validação final do framework de<br />
pesquisa. Considera-se que, apesar do caráter de validação inicial do framework, a<br />
quantidade de respostas obtidas para a análise e os resultados da análise fatorial<br />
foram satisfatórios. Esse fato permitiu uma validação inicial mais robusta do<br />
framework de pesquisa e destacou vários pontos de observação para a validação<br />
final.
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4 ARTIGO 3<br />
Validação de um novo framework para a Customização em Massa na<br />
indústria automobilística com o uso de PLS<br />
New Mass Customization framework validation for automotive industry using PLS<br />
117<br />
André Luiz Gazoli de Oliveira¹; Sérgio E. Gouvêa da Costa²; Edson Pinheiro de Lima³<br />
¹Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas – <strong>PUCPR</strong>; Rua Imaculada Conceição, 1155;<br />
andre.gazoli@pucpr.br; ²Professor titular; Rua Imaculada Conceição, 1155; s.gouvea@pucpr.br;<br />
³Professor titular; Rua Imaculada Conceição, 1155; e.pinheiro@pucpr.br<br />
Resumo<br />
A Customização em Massa (CM) é uma estratégia adotada por empresas que<br />
desejam atender as necessidades específicas dos clientes. Essa competência pode<br />
ser adquirida pelo desenvolvimento de habilitadores. Poucas iniciativas para a<br />
implementação da CM foram realizadas na indústria automobilística e, portanto,<br />
esse capítulo objetiva propor um novo framework para a CM na indústria<br />
automobilística e o validar nas empresas em empresas do Paraná. A pesquisa foi<br />
realizada através de um levantamento do tipo survey e os dados foram analisados<br />
com o uso do PLS (Partial Least Square). Decidiu-se pelo uso da modelagem de<br />
equações estruturais pelo algoritmo do PLS, pois essa abordagem possui menor<br />
exigência em relação ao tamanho da amostra necessária. Por fim, pode-se perceber<br />
uma implementação parcial do framework e a identificação de fatores que<br />
culminaram nesse fato.<br />
Palavras-chave: Customização em massa. Framework. Habilitadores. PLS.<br />
Abstract<br />
Mass Customization (MC) is a strategy used by companies that desire meet the<br />
specific customers’ needs. The MC capability may be developed by enablers. Few<br />
initiatives have been conducted in the automotive industry, thus this article proposes<br />
a new framework for MC in the automotive industry and validating it in companies<br />
Paraná state. The research was conducted through a survey and the data were<br />
analyzed using the PLS (Partial Least Square). We used this structural equation<br />
modeling analysis by PLS algorithm because this approach has minor demand in<br />
relation to the sample size needed. Finally, we observed a partial implementation of<br />
the framework and the identification of factors that culminated in this fact.<br />
Key-words: Mass Customization. Framework. Enablers. PLS.
4.1 INTRODUÇÃO<br />
118<br />
A Customização em Massa (DAVIS, 1987) é uma estratégia de negócio<br />
adotada por empresas que desejam atender as necessidades específicas de seus<br />
clientes, mantendo o preço dos produtos customizados em massa próximos aos<br />
preços dos produtos fabricados em massa. O atingimento dessa estratégia é<br />
suportado pelo desenvolvimento de habilitadores que capacitam as empresas a<br />
customizarem em massa. Diversos autores desenvolveram frameworks que indicam<br />
habilitadores que devem ser desenvolvidos para capacitar a empresa a customizar<br />
em massa, além de definir o nível adequado de Customização em Massa (CM) que<br />
deve ser adotado para atender as necessidades específicas dos clientes (PINE II,<br />
1993a; PINE II, 1993b; SPIRA, 1993; LAMPEL e MINTZBERG, 1996; ROSS, 1996;<br />
GILMORE e PINE II, 1997; DURAY et al., 2000; ALFORD et al., 2000; SILVEIRA et<br />
al., 2001; MACCARTHY et al., 2003). Grande parte desses frameworks são<br />
derivados de estudos de caso que, em sua maioria, não foram replicados em outros<br />
estudos ou, pelo menos, não se encontram evidências disso. Além disso, salienta-se<br />
que a validação e replicação dos frameworks apresentados anteriormente<br />
contribuem para a compreensão de como a CM pode ser operacionalizada em todos<br />
os setores (MACCARTHY et al., 2003). No setor automobilístico, foco desse estudo,<br />
o framework desenvolvido por Alford et al. (2000) é um dos mais conhecidos e com<br />
grande repercussão na literatura, pois apresenta um sistema de suporte à decisão<br />
que identifica as causas das restrições para a implementação da CM e também a<br />
definição de habilitadores para o seu desenvolvimento (Figura 4.1).<br />
Um fator motivador dessa pesquisa foi o aumento da competição do mercado<br />
automobilístico brasileiro, principalmente com a entrada de novos competidores<br />
(montadoras chinesas, coreanas, etc.). Esses novos competidores utilizam<br />
estratégias agressivas para ganharem mercado oferecendo, normalmente, veículos<br />
completos (com grande quantidade de acessórios e itens de segurança) por preços<br />
abaixo da média do mercado. Para enfrentar essa competição, algumas montadoras<br />
tradicionais do mercado brasileiro iniciaram um movimento de oferecer veículos com<br />
maior nível de customização, permitindo que os clientes escolham várias opções de<br />
personalizar seus novos carros a partir de uma gama de possibilidades. Essa<br />
estratégia, calcada na Customização em Massa, pode gerar um valor único para<br />
cada comprador, diferenciando a empresa de seus competidores e, também,
permitindo que a montadora exija um preço diferenciado por esse serviço. Diante<br />
desses fatos, decidiu-se verificar o impacto dos habilitadores utilizados pela indústria<br />
automobilística no desenvolvimento da competência em Customização em Massa.<br />
Planning<br />
Supply &<br />
Logistics<br />
Fabrication<br />
& Assembly<br />
Design<br />
Issues Constraining<br />
Customization<br />
Understand Relationship<br />
& Co-dependence of<br />
issues<br />
Figura 4.1. Sistema de suporte à decisão sobre CM<br />
Fonte: adaptado de Alford et al. (2000).<br />
Decision<br />
Support<br />
System<br />
Customization<br />
Capabilities<br />
Inform decisions to<br />
Achieve capabilities<br />
Planning<br />
119<br />
Fabrication &<br />
Assembly<br />
Supply &<br />
Logistics<br />
Design<br />
Identificada a oportunidade apresentada acima, decidiu-se desenvolver um<br />
framework específico para a indústria automobilística que apresenta cinco<br />
habilitadores (Planejamento da Produção, Fabricação & Montagem, Projeto de<br />
Produtos, Marketing & Vendas e Abastecimento & Logística) e validá-lo em<br />
indústrias do setor no estado do Paraná. O objetivo dessa pesquisa, portanto, seria<br />
verificar o impacto dos habilitadores Planejamento da Produção, Fabricação &<br />
Montagem, Projeto de Produtos, Marketing & Vendas e Abastecimento & Logística<br />
no desenvolvimento da competência em Customização em Massa, com foco na<br />
indústria automobilística.<br />
A estrutura desse capítulo está dividida como se segue: primeiramente,<br />
apresenta-se o panorama da área e os objetivos da pesquisa. Posteriormente, é<br />
realizado um breve resgate da literatura para embasar o desenvolvimento do<br />
framework e as variáveis de pesquisa. No procedimento metodológico são<br />
detalhadas informações sobre a abordagem de pesquisa, a elaboração e validação<br />
inicial do framework e a estratégia de pesquisa adotada. Por último, apresentam-se<br />
os resultados do survey realizado na indústria automobilística paranaense,<br />
detalhando a análise a partir de uma modelagem de equações estruturais baseados<br />
em mínimos quadrados parciais.
4.2 REVISÃO DE LITERATURA<br />
120<br />
Pode-se considerar que a CM teve seu início, segundo Kotler (1989), a partir<br />
da decadência dos mercados de massa e a crescente valorização da segmentação.<br />
Outros fatores que também contribuíram para isso são, por exemplo, a constante<br />
instabilidade da demanda, a fragmentação dos mercados, a redução do ciclo de vida<br />
dos produtos, o rápido desenvolvimento tecnológico, a adoção de modelos de<br />
gestão integrada e o surgimento de novos métodos de fabricação (HART, 1995;<br />
LAU, 1995). Em consequência, alguns autores (PINE II, 1993a; SILVEIRA et al.,<br />
2001; VIGNA e MIYAKE, 2009) consideram que a CM é uma evolução natural dos<br />
paradigmas de produção, partindo da Produção Artesanal, evoluindo para a<br />
Produção em Massa, passando pela Produção Enxuta e culminando na<br />
Customização em Massa.<br />
Diante desse cenário, em 1987, Stanley M. Davis cunhou o termo<br />
Customização em Massa em seu livro Future Perfect, que posteriormente foi<br />
disseminado no meio empresarial por Pine II (1993a). Em essência, a CM é “um<br />
mundo paradoxo, com implicações muito práticas [... em que] cada um deverá ser<br />
visto simultaneamente como parte (sob medida) e como todo (massa)” (DAVIS,<br />
1990, p. 146). Ademais, Davis salienta que para “entender e ser capaz de utilizar o<br />
poder de customização em massa é imprescindível que você aprecie o lógico por<br />
trás do conceito. Esse lógico não está limitado aos negócios, nem tem sua origem<br />
aqui. A noção religiosa da trindade, a noção governamental de equilíbrio de<br />
potências e a noção psicológica de ambivalência são variações dessa mesma<br />
lógica: levar em conta a coexistência de oposições, compreender a contradição<br />
como indicação de uma maior autenticidade. A chave é compreender e transcender<br />
o paradoxo, em vez de estar limitado por ele”. (Davis, ao escrever o prefácio do livro<br />
de PINE II, 1994, p. XIX). Também existem definições específicas (com abordagens<br />
mais práticas) para a CM (SILVEIRA et al., 2001), elaborada por diversos autores<br />
(KAY, 1993; HART, 1995; KOTHA, 1995; ROSS, 1996; JONEJA e LEE, 1998), que a<br />
consideram um sistema que usa tecnologia da informação, processos flexíveis e<br />
estruturas organizacionais para disponibilizar uma ampla faixa de produtos e<br />
serviços. Essa abordagem mais prática será a adotada nesse trabalho, pois se<br />
considera que o desenvolvimento da competência em CM é obtido através da
capacitação das empresas nos habilitadores de Planejamento da Produção,<br />
Fabricação & Montagem, Projeto de Produtos, Marketing & Vendas e Abastecimento<br />
& Logística e também pelo desenvolvimento de técnicas operacionais que suportam<br />
esses habilitadores (VIGNA e MIYAKE, 2009).<br />
121<br />
Um conceito também utilizado para o desenvolvimento da CM e com<br />
implicações importantes na indústria automobilística, é a postergação, que consiste<br />
em retardar algumas atividades de diferenciação da cadeia de valor de produtos<br />
e/ou serviços até o recebimento do pedido do cliente final (VAN HOEK, 2001).<br />
Segundo Zinn (1990), a postergação de manufatura é caracterizada por agregar<br />
valor somente no último momento possível e se pode executar diferentes tipos de<br />
postergação, que são:<br />
Postergação de fabricação: a produção só é concluída após a confirmação do<br />
pedido pelo cliente;<br />
Postergação de montagem: a montagem do produto ocorre após o<br />
recebimento de pedido pelo cliente;<br />
Postergação de embalagem: a tarefa de embalar o produto é adiada até a<br />
definição da necessidade do cliente; e<br />
Postergação de etiquetagem: os produtos são armazenados sem rótulo ou<br />
marca e, após a confirmação de pedidos por clientes, recebem a marca<br />
específica desses clientes.<br />
A partir de uma visão da cadeia de valor, diversos autores (PINE II, 1993a;<br />
PINE II, 1993b; SPIRA, 1993; LAMPEL e MINTZBERG, 1996; ROSS, 1996;<br />
GILMORE e PINE II, 1997; DURAY et al., 2000; ALFORD et al., 2000; SILVEIRA et<br />
al., 2001) desenvolveram frameworks para definir o nível adequado de customização<br />
que as empresas devem adotar. Criticando essa visão, MacCarthy et al. (2003)<br />
desenvolveram um framework com uma abordagem processual que define seis<br />
processos e cinco modos fundamentais para o desenvolvimento e aplicação da CM.<br />
Seguindo essa linha de pesquisa, no Brasil destacam-se os trabalhos desenvolvidos<br />
por Machado (2005), Vigna e Miyake (2006), Vigna (2007), Machado e Moraes<br />
(2008) e Vigna e Miyake (2009). Esses autores desenvolveram frameworks e os<br />
validaram parcialmente (VIGNA, 2007) e completamente (MACHA<strong>DO</strong>, 2005) em<br />
diferentes setores da economia do país, apresentando contribuições importantes<br />
para o desenvolvimento da CM.
122<br />
Nesse ponto, considera-se importante detalhar os habilitadores definidos por<br />
Fogliatto et al. (2012). Esses autores definiram seis grupos de habilitadores para a<br />
CM: metodologias (methodologies), ordens para obter informações de clientes (order<br />
elicitation), design-postergação (design-postponement), design-plataforma de<br />
produtos (design-product platforms), manufatura (manufacturing), coordenação da<br />
cadeia de suprimentos (supply chain coordination), tecnologias de manufatura<br />
(manufacturing technologies) e tecnologias da informação (information technologies).<br />
Nas metodologias de CM destacam-se conceitos de Lean Production e Agile<br />
Manufacturing (GOSLING e NAIM, 2009). Nesse ponto, existem diversos<br />
entendimentos sobre as relações existentes entre esses conceitos. Fogliatto et al.<br />
(2012, p. 17) destacam a visão de alguns autores sobre essas relações, tais como a<br />
consideração de que a Manufatura Enxuta (Lean Manufacturing) e Customização em<br />
Massa são pré-requisitos para a Manufatura Ágil (BROWN e BESSANT, 2003), ou o<br />
conceito de que a agilidade é uma condição para a CM (WANG, 2009). Enquanto<br />
outros autores consideram que a Manufatura Enxuta é um requisite único para a<br />
Manufatura Ágil (NARASIMHAN et al., 2006) ou ainda consideram que a Manufatura<br />
Enxuta é um conceito mais amplo que engloba a agilidade e a CM<br />
(PAPA<strong>DO</strong>POULOU e ÖZBAYRAK, 2005).<br />
Os processos para a CM podem ser divididos em quatro estágios: order<br />
elicitation, design, manufacturing e supply chain coordination (FOGLIATTO et al.,<br />
2012). Order elicitation refere-se às especificações dos clientes por desenvolver e<br />
produzir produtos personalizados (HELMS et al., 2008; NINAN e SIDDIQUE, 2006;<br />
apud FOGLIATTO et al., 2012) como, por exemplo, o envolvimento do cliente em<br />
desenvolver produtos customizados em massa, a aplicação de técnicas de<br />
mineração de dados (data mining) e a clusterizição (clustering) para suportar a<br />
configuração de pedidos. O design pode ser dividido em duas frentes: design-<br />
postponement e design-product platforms. Design-postponement refere-se à<br />
definição do ponto de desacoplamento. Esse ponto pode ser obtido em estágios<br />
diferentes da cadeia de valor (TIEN, 2006): cliente (produção em massa), varejo<br />
(customização menor), montagem (CM parcial), fabricação (CM) e fornecedor (CM<br />
em tempo real). Porém, o desacoplamento ao nível de fornecedores é um conceito<br />
que ainda não apresenta implementação na prática (FOGLIATTO et al., 2012).<br />
Design-product platforms pode ser obtido por meio de três abordagens (FOGLIATTO
et al., 2012): optimization-based approaches, commonality index-based approaches,<br />
e approaches based on other indices.<br />
123<br />
Fogliatto et al. (2012) destacam que os habilitadores relacionados ao<br />
planejamento e controle da produção (manufacturing planning and control) ainda são<br />
escassos. Esses autores também salientam que os custos envolvidos no<br />
desenvolvimento e na fabricação customizada de produtos ainda são nichos a serem<br />
explorados na literatura em CM. O habilitador coordenação da cadeia de valor<br />
(supply chain coordination) foi um tópico que cresceu exponencialmente na literatura<br />
em CM, na última década (FOGLIATTO et al., 2012) e gerou a coexistência entre<br />
make-to-order e make-to-stock. As tecnologias de manufatura (manufacturing<br />
technologies) continuam extremamente citadas na literatura em CM, destacando-se<br />
computer-aided design (CAD). As pesquisas em outras AMTs (Advanced<br />
Manufacturing Technologies) se tornaram menos frequentes na literatura em CM<br />
(FOGLIATTO et al., 2012). Por fim, Fogliatto et al. (2012) destacam que as<br />
tecnologias da informação (information technologies) tem sido o alvo das pesquisas<br />
em CM, enfatizando-se a adoção da internet e e-commerce por vários setores. O<br />
gerenciamento da informação na CM possui dois papéis (DIETRICH et al., 2007<br />
apud FOGLIATTO et al., 2012, p. 19): “it enables orders to be fulfilled correctly<br />
through the integration of information flows, while constructing a database of<br />
customers’ demands and preferences by monitoring the configuration process”.<br />
4.3 PROJETO DA PESQUISA<br />
Nessa seção serão apresentadas as características e procedimentos<br />
adotados para o desenvolvimento da pesquisa. Serão detalhadas informações sobre<br />
a abordagem de pesquisa, a elaboração e validação inicial do framework e a<br />
estratégia de pesquisa adotada.<br />
4.3.1 Abordagem de pesquisa<br />
Essa pesquisa analisou o impacto dos habilitadores Planejamento da<br />
Produção, Fabricação & Montagem, Projeto de Produtos, Marketing & Vendas e<br />
Abastecimento & Logística em empresas do setor automobilístico paranaense para o<br />
desenvolvimento da competência em Customização em Massa, por meio de uma
pesquisa eletrônica (websurvey). Segundo Bryman (1995), o survey é composto por<br />
uma série de questionários ou entrevistas estruturadas, com o intuito de examinar as<br />
relações entre variáveis. Portanto, essa pesquisa é classificada como qualitativa<br />
(CRESWELL, 2003) e de caráter descritivo (MALHOTRA, 2001).<br />
4.3.2 Elaboração do framework de pesquisa<br />
124<br />
Os habilitadores para a CM são metodologias e tecnologias que suportam o<br />
desenvolvimento de fatores baseados na organização (SILVEIRA et al., 2001). Na<br />
última década (2001-2010), a literatura de habilitadores para a CM aumentou<br />
exponencialmente (FOGLIATTO et al., 2012). No Brasil também foram<br />
desenvolvidos alguns frameworks que apresentam habilitadores para a CM e os<br />
trabalhos que se destacam são de Machado (2005) e Vigna (2007). Os frameworks<br />
desenvolvidos por Alford et al. (2000) e Vigna e Miyake (2006) serão utilizados como<br />
base para o desenvolvimento do framework dessa pesquisa e os trabalhos<br />
realizados por Machado (2005) e Fogliatto et al. (2012) também foram consultados<br />
na elaboração do framework dessa pesquisa. Os motivos para a escolha desses<br />
dois frameworks são:<br />
O framework de Alford et al. (2000) aborda o a capacitação das empresas por<br />
meio de quatro habilitadores (planning, design, fabrication & assembly e<br />
supply & logistics) para o desenvolvimento da CM com foco na indústria<br />
automobilística. Além disso, esses autores também apresentaram as<br />
restrições que inviabilizam a implementação da CM;<br />
O framework de Vigna e Miyake (2006) relaciona a CM com áreas que não<br />
foram abordadas por outros autores como, por exemplo, Marketing e Vendas.<br />
Ademais, esses autores apresentam um conjunto de técnicas operacionais<br />
que suportam o desenvolvimento dos habilitadores para a CM.<br />
Com base nesses frameworks, estabeleceu-se um novo framework que define<br />
cinco habilitadores para o desenvolvimento da competência em Customização em<br />
Massa, detalhado na Figura 4.2.
Planejamento da<br />
Produção<br />
Fabricação e<br />
Montagem<br />
Abastecimento e<br />
Logística<br />
Projeto do Produto<br />
(Product Design)<br />
Marketing e Vendas<br />
Figura 4.2. Framework adotado para a CM<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Q1<br />
Q2<br />
Q3<br />
Q4<br />
Q5<br />
Capacitação em<br />
Customização em<br />
Massa<br />
125<br />
A partir desse novo framework, elaboraram-se cinco perguntas que tem por<br />
objetivo orientar o processo de desenvolvimento da competência em CM através das<br />
técnicas operacionais. Essas perguntas são:<br />
Q1 – O planejamento da produção contribui para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q2 – A fabricação e montagem contribuem para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q3 – O abastecimento e logística contribuem para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q4 – O projeto do produto contribui para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
Q5 – O marketing e vendas contribuem para gerar a capacitação em<br />
Customização em Massa?<br />
A definição das técnicas operacionais (VIGNA e MIYAKE, 2006) foi realizada<br />
a partir da análise de 15 artigos internacionais, 2 artigos, 1 tese e 1 dissertação do<br />
Brasil (HART, 1995; PINE II, PEPPERS E ROGERS, 1995; KOTHA, 1996;
FEITZINGER e LEE, 1997; ALFORD et al., 2000; SILVEIRA et al., 2001;<br />
SWAMINATHAN, 2001; DURAY, 2002; SVENSSON e BAFORD, 2002; GODINHO<br />
FILHO e FERNANDES, 2005; MACHA<strong>DO</strong>, 2005; BRABAZON e MACCARTHY,<br />
2006; VIGNA, 2007; HUANG et al., 2008; ALIZON et al., 2009; VIGNA e MIYAKE,<br />
2009; BRABAZON et al., 2010; HELO et al., 2010; HUANG, et al., 2010). Foram<br />
identificadas 28 técnicas operacionais (variáveis) diferentes, as quais foram<br />
distribuídas nos cinco habilitadores. Em seguida, construiu-se o instrumento de<br />
coleta de dados (questionário de pesquisa), utilizando como referência o<br />
questionário do HPM Project (2004) e também as orientações dos autores Babbie<br />
(1990), Gillham (2000) e Leeuw et al. (2008). Também se criou um gráfico<br />
relacionando a competência em CM, os habilitadores e as técnicas operacionais<br />
(Figura 4.3).<br />
Projeto do Produto<br />
(Product Design)<br />
Customização<br />
em Massa<br />
Abastecimento e Logística<br />
(Supply & Logistics)<br />
Posterg.<br />
Cad Sup<br />
Respon<br />
SCM<br />
3.3<br />
1.1<br />
1.2<br />
1.3<br />
1.4<br />
1.5<br />
1.6<br />
1.7<br />
3.1<br />
3.6<br />
3.5<br />
3.7<br />
3.2<br />
3.4<br />
3.8<br />
Marketing e Vendas<br />
(Marketing & Sales)<br />
Planejamento da Produção<br />
(Planning)<br />
Envolv.<br />
cliente<br />
Conf.<br />
produtos<br />
Sensib.<br />
CM<br />
2.3<br />
2.5<br />
2.6.3<br />
2.6.4<br />
2.1<br />
2.2<br />
2.4<br />
Fabricação e Montagem<br />
(Fabrication & Assembly)<br />
TI<br />
Amb.<br />
Compet.<br />
Figura 4.3. Relação entre as variáveis de pesquisa e os habilitadores<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
2.6.1<br />
2.6.2<br />
4.2<br />
4.3<br />
4.4.1<br />
4.4.2<br />
4.4.3<br />
Lean<br />
Prod.<br />
Proc.<br />
modular.<br />
Flexible<br />
manufac<br />
Funcion.<br />
qualific.<br />
Montag.<br />
fornec.<br />
Rastrea.<br />
Prod.<br />
CAM<br />
CNC<br />
Auton.<br />
Red.<br />
setup<br />
BTO<br />
Resol.<br />
probl. cl<br />
126<br />
5.1<br />
5.2<br />
5.3<br />
5.5<br />
5.16<br />
5.13<br />
5.6<br />
5.4<br />
5.17<br />
5.7<br />
5.12<br />
5.15<br />
5.19<br />
5.18<br />
5.8<br />
5.14<br />
5.20<br />
5.9<br />
5.10<br />
5.11
127<br />
Na próxima seção será apresentada a validação inicial, já realizada, para<br />
esse framework de pesquisa.<br />
4.3.3 Validação inicial do framework de pesquisa<br />
Realizou-se uma validação inicial do framework de pesquisa com alunos de<br />
cursos de formação profissional da Pontifícia Universidade Católica do Paraná<br />
(<strong>PUCPR</strong>) e que possuem mais de dois anos de experiência na função em que<br />
exercem nas empresas. Apesar da baixa taxa de retorno (18%) dos questionários<br />
respondidos, foram considerados 51 questionários na análise de dados e se<br />
considerou esse número adequado para uma validação inicial, visto que a literatura<br />
aconselha em torno de 30 respondentes representativos da população de interesse<br />
(JOHANSON e BROOKS, 2009). A partir disso, realizou-se uma análise de<br />
confiabilidade da escala e uma análise fatorial exploratória. Na análise de<br />
confiabilidade, verificou-se o alfa de Cronbach para as questões que compõem os<br />
habilitadores.<br />
Projeto do Produto<br />
(Product Design)<br />
Customização<br />
em Massa<br />
Abastecimento e Logística<br />
(Supply & Logistics)<br />
0,927<br />
0,958<br />
0,661<br />
0,777<br />
0,906<br />
0,641<br />
0,732<br />
1.3<br />
1.5<br />
1.6<br />
1.7<br />
3.5<br />
3.6<br />
3.7<br />
Marketing e Vendas<br />
(Marketing & Sales)<br />
Planejamento da Produção<br />
(Planning)<br />
2.5<br />
Parceria com<br />
clientes<br />
Variação das necessidades<br />
dos clientes<br />
Planejamento<br />
de TI<br />
Análise de<br />
concorrentes<br />
2.6.4<br />
Fabricação e Montagem<br />
(Fabrication & Assembly)<br />
0,967<br />
0,920<br />
0,765<br />
0,720<br />
0,932<br />
0,879<br />
0,993<br />
Identificação das<br />
necessidades dos clientes<br />
0,666 0,993 0,971<br />
Figura 4.4. Relações resultantes da validação inicial do framework<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
0,992<br />
0,934<br />
2.6.2<br />
4.2<br />
4.3<br />
4.4.1<br />
4.4.2<br />
4.4.3<br />
2.3<br />
2.6.3<br />
2.4<br />
2.6.1<br />
5.1<br />
0,766<br />
Lean Production<br />
Flexibilidade<br />
produtiva<br />
5.18<br />
0,467<br />
Envolvimento de<br />
Clientes e<br />
Autonomia interna<br />
0,923<br />
5.5<br />
0,788<br />
0,695<br />
0,941<br />
0,618<br />
-0,672<br />
-0,801<br />
0,890<br />
0,706<br />
0,652<br />
0,943<br />
0,938 0,970<br />
5.11<br />
5.8<br />
5.13<br />
5.14<br />
5.17<br />
5.2<br />
5.3<br />
5.6<br />
5.15<br />
5.20<br />
5.9<br />
5.10
128<br />
A análise fatorial exploratória permitiu analisar as variáveis de pesquisa a<br />
partir dos testes: Kaiser-Meyer-Olkin, Bartlett, Matriz Anti-Imagem porcentagem de<br />
variância explicada, rotação varimax e comunalidades. Essas análises destacaram<br />
alguns pontos de alerta para o framework de pesquisa e também permitiram uma<br />
redução de fatores iniciais (Figura 4.4) eliminando as seguintes variáveis: 1.1, 1.2,<br />
1.4, 2.1, 2.2, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.8, 5.4, 5.7, 5.12, 5.16 e 5.19. Porém, ao final da<br />
validação inicial decidiu-se pela revisão do instrumento de coleta de dados, tendo<br />
como principal foco a revisão das variáveis que foram excluídas da análise fatorial<br />
exploratória com o intuito de desenvolver um instrumento de coleta de dados<br />
adequado para o framework desenvolvido.<br />
Destacada a validação inicial do framework de pesquisa, apresenta-se agora<br />
a estratégia adotada para verificar o impacto dos habilitadores utilizados pela<br />
indústria automobilística no desenvolvimento da competência em Customização em<br />
Massa.<br />
4.3.4 Estratégia de pesquisa<br />
Hair et al., (2003) salientam que os dados são informações normalmente<br />
registradas por empresas que significam os resultados das atividades executas. Os<br />
dados primários (MALHOTRA, 2001) dessa pesquisa foram obtidos pela aplicação<br />
do questionário de pesquisa que possui 55 questões, divididas em cinco blocos<br />
(Apêndice 4.A). Esse questionário utilizou, em grande parte das questões, uma<br />
escala contínua de 15 centímetros (STONE et al., 1974; STONE e SIDEL, 1993),<br />
sendo 0 cm a discordância total com o quesito apresentado e 15 cm a concordância<br />
total com o quesito apresentado. Essa escala apresenta alguns benefícios em<br />
relação à escala Likert e também foi aplicada nos trabalhos de Ballardin e<br />
Guimarães (2009) e Murray et al. (2001). A escala em linha (escala contínua) é “the<br />
subject with an infinite number of places in which to indicate the relative intensity for<br />
an attribute [...]; numbers are not used, thus avoiding number biases; and finally,<br />
each subject could mark at whatever location on the line provided the subject was<br />
self-consistent” (STONE e SIDEL, 1993, p. 221). Stone e Sidel (1993) salientam que<br />
outro benefício da escala contínua é a eliminação dos números da escala, pois<br />
contribui para evitar duas formas de viés: evita a escolha de números particulares
que possuem conotação negativa ou positiva e a mudança da utilização dos<br />
números ao longo do questionário.<br />
129<br />
A coleta de dados para atingir o objetivo da pesquisa foi realizada em<br />
indústrias do setor automobilístico do Paraná (Brasil). Para identificar as empresas<br />
que poderiam participar da pesquisa, consultou-se a base de dados, do ano de<br />
2011, da Federação das Indústrias do Estado do Paraná (Fiep), por meio de mídia<br />
eletrônica (CD). Selecionaram-se as empresas que fazem parte do setor de<br />
atividade 29 – Fabricação de veículos automotores, reboques e carrocerias,<br />
resultando em 148 empresas. Em seguida, levantaram-se as informações de contato<br />
das empresas, porém foi possível estabelecer contato com apenas 68 empresas,<br />
visto que grande parte das informações contidas na mídia eletrônica estava<br />
desatualizada ou ainda algumas empresas já haviam encerrado as suas atividades.<br />
Foram realizados três contatos para identificar os respondentes e também para<br />
reforçar a participação das empresas. Inicialmente, foi enviado um correio eletrônico<br />
com a carta de apresentação da pesquisa, solicitando a participação das empresas<br />
e a identificação de cinco respondentes para cada uma das áreas (Planejamento da<br />
Produção, Fabricação & Montagem, Projeto de Produtos, Marketing & Vendas e<br />
Abastecimento & Logística). Nesse contato inicial também foi disponibilizado o<br />
endereço eletrônico (link) de acesso ao questionário de pesquisa (websurvey). Em<br />
seguida, após uma semana, foram realizados contatos telefônicos, a partir das<br />
informações obtidas da mídia eletrônica da Fiep, para aumentar a taxa de retorno<br />
das empresas. Por fim, foi realizado mais um contato via correio eletrônico, após três<br />
semanas do contato inicial, para relembrar as empresas de participarem da<br />
pesquisa. Na tentativa de aumentar a quantidade de respostas, o pesquisador<br />
contatou pessoas conhecidas da indústria automobilística para participarem da<br />
pesquisa e, consequentemente, responder o questionário. Essa ação retornou 9<br />
questionários respondidos que foram somados aos questionários eletrônicos.<br />
A aplicação do survey resultou em 32 questionários respondidos em que,<br />
inicialmente, objetivava-se analisar os dados a partir da modelagem de equações<br />
estruturais para realizar uma análise fatorial confirmatória. Porém, esse tipo de<br />
análise de dados exige uma quantidade de respostas correspondente a cinco<br />
respondentes para cada variável de pesquisa, no mínimo (HAIR et al., 2005). Diante<br />
disso, decidiu-se realizar a análise de dados a partir da técnica de mínimos<br />
quadrados parciais (Partial Least Square – PLS) que possui uma exigência bem
menor para a quantidade de respostas por variável. Em contrapartida, a técnica do<br />
PLS exige que todos os habilitadores possuam a mesma quantidade de respostas,<br />
ou seja, foi necessário utilizar 25 questionários (Anexo 4.A), pois houve um<br />
habilitador com 5 respostas. Os critérios de exclusões dos questionários são<br />
explicados no próximo subcapítulo. No livro de Hoyle (1999), Wynne W. Chin e Peter<br />
R. Newsted detalham a análise de equações estruturais para pequenas amostras,<br />
usando mínimos quadrados parciais. Nesse livro, os autores contrastam o uso de<br />
mínimos quadrados parciais com a modelagem de equações estruturais baseada em<br />
covariância (Covariance-Based Structural Equation Modeling – CBSEM) (Tabela<br />
4.1).<br />
Tabela 4.1. Comparação entre PLS e CBSEM<br />
Critério PLS CBSEM<br />
Objetivo Orientado a predição Orientado a parâmetro<br />
Abordagem Baseado em variância Baseado em covariância<br />
Suposições<br />
Estimativa dos parâmetros<br />
Índices das variáveis<br />
latentes<br />
Relação epistemológica<br />
entre variáveis latentes e<br />
suas medidas<br />
Especificação preditora (não-<br />
paramétrico)<br />
Consistente em relação ao<br />
aumento de indicadores e<br />
tamanho de amostra (consistência<br />
em geral)<br />
Tipicamente multivariada,<br />
distribuição normal e<br />
observações independentes<br />
(paramétrico)<br />
Consistente<br />
Estimado explicitamente Indeterminado<br />
Pode ser modelado de modo<br />
formativo ou refletivo<br />
Implicações Ideal para precisão da predição<br />
Complexidade do modelo<br />
Tamanho da amostra<br />
Grande complexidade (100<br />
construtos e 1000 indicadores)<br />
Faixa de recomendação mínima:<br />
30 a 100 casos<br />
Fonte: adaptado de Hoyle (1999, p. 314).<br />
Tipicamente com indicadores<br />
refletivos<br />
Ideal para precisão dos<br />
parâmetros<br />
Complexidade pequena para<br />
moderada (menos de 100<br />
indicadores)<br />
130<br />
Faixa de recomendação mínima:<br />
200 a 800 casos
131<br />
Wynne W. Chin e Peter R. Newsted (HOYLE, 1999, 313) ainda afirmam que<br />
“PLS can be used for theory confirmation, it can also be used to suggest where<br />
relationships might or might not exist and to suggest propositions for later testing”.<br />
Visto os benefícios do PLS, principalmente à sua flexibilidade em relação ao<br />
tamanho da amostra, decidiu-se utilizá-lo na análise de dados dessa pesquisa.<br />
4.4 ANÁLISE DE DA<strong>DO</strong>S<br />
O foco dessa pesquisa é o desenvolvimento e validação de um novo<br />
framework para o desenvolvimento da competência em CM na indústria<br />
automobilística. Para tanto, foram contatadas empresas desse ramo no Paraná,<br />
resultando em 32 questionários respondidos. O ramo de atividades das empresas é<br />
apresentado na Figura 4.5. Nota-se que foi possível obter respostas de toda a<br />
cadeia de suprimentos, com grande representatividade por parte dos fornecedores.<br />
No intuito de classificar as empresas quanto ao seu porte, foram utilizadas os<br />
critérios de classificação do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE<br />
(2006). Decidiu-se usar o critério do IBGE (2006), pois ainda não existe um<br />
consenso de como classificar uma empresa em customizadora em massa (“How can<br />
an enterprise be qualified as a mass customizer?”), conforme destacado por<br />
Fogliatto et al. (2012). Na tentativa de gerar uma classificação para as empresas<br />
considerando o número de funcionários e o volume de produção anual, solicitou-se a<br />
informação do volume de produção anual, porém, cada empresa utiliza uma maneira<br />
específica de medir esse volume e, consequentemente, foi impossível comparar os<br />
resultados. É possível observar que grande parte das empresas (13) possui acima<br />
de 250 funcionários e, consequentemente, são classificadas de grande porte (Figura<br />
4.6) a partir dos dados do IBGE (2006).<br />
Analisando as áreas em que os respondentes trabalham (Figura 4.7),<br />
identificou-se que a maioria é da área de planejamento da produção. Foi possível<br />
cobrir todas as áreas de pesquisa (todos os habilitadores). Porém, do total de 32<br />
questionários respondidos, seis (7) estavam incompletos (1 de Abastecimento &<br />
Logística, 2 de Fabricação & Montagem, 3 de Planejamento da Produção e 1 de<br />
Marketing & Vendas), resultando em 25 questionários possíveis de serem<br />
analisados. A análise por mínimos quadrados parciais (PLS) exige que todos os<br />
habilitadores possuam a mesma quantidade de observações, ou seja, cinco (5)
questionários respondidos para cada habilitador. Com o intuito de aumentar a<br />
quantidade de respostas para as análises estatísticas, realizou-se a comparação de<br />
médias (teste T para amostras independentes) para a amostra da validação inicial e<br />
a amostra final de pesquisa (HAIR et al., 2005). Porém, o resultado para a análise de<br />
média foi insatisfatório para a grande maioria das variáveis e, em consequência,<br />
desconsiderou-se essa possibilidade.<br />
Figura 4.5. Ramo de atividades das empresas respondentes<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Figura 4.6. Classificação do porte das empresas com critérios do IBGE (2006)<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
132<br />
Os primeiros passos da análise estatística foram a análise de confiabilidade<br />
da escala e a análise fatorial exploratória. Foram realizados os testes de alfa de
Cronbach, comunalidades, total variância explicada pela análise fatorial e rotação<br />
varimax para cada habilitador de forma individual. Inicialmente, alguns resultados<br />
foram ruins para a análise de alfa de Cronbach (Tabela 4.2). As variáveis dos blocos<br />
2, 3 e 4 não possuem consistência interna para medir os respectivos habilitadores<br />
(HAIR et al., 2005; CORRAR et al., 2007). Portanto, as variáveis definidas para os<br />
blocos 2, 3 e 4 não são adequadas para esses habilitadores. Foram realizadas<br />
algumas tentativas para melhorar o alfa de Cronbach desses habilitadores<br />
eliminando algumas variáveis, porém, os resultados se apresentaram insatisfatórios.<br />
Diante desse fato, pode-se afirmar que a definição das variáveis desses<br />
habilitadores precisa ser revista, pois não os representam adequadamente. Apesar<br />
desse fato, a porcentagem de variância explicada pela análise fatorial se apresentou<br />
adequada para essa pesquisa, levando em conta o número de fatores apresentados.<br />
A menor explicação foi de 65,30%, considerada aceitável para essa pesquisa.<br />
Figura 4.7. Áreas de trabalho dos respondentes<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Tabela 4.2. Resultados da análise de confiabilidade e da análise fatorial exploratória<br />
Habilitadores<br />
Alfa de<br />
Cronbach<br />
Total de variância<br />
explicada<br />
Número de<br />
fatores<br />
Bloco 1 – Projeto de Produtos 0,872 65,30% 1<br />
Bloco 2 – Marketing & Vendas 0,370 68,45% 2<br />
Bloco 3 – Abastecimento & Logística -0,042 96,13% 3<br />
133
Bloco 4 – Planejamento da Produção 0,556 81,81% 2<br />
Bloco 5 – Fabricação & Montagem 0,899 81,99% 3<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
134<br />
Definido o número de fatores, realizou-se uma análise por rotação varimax<br />
que permitiu identificar as variáveis que integram cada fator e, assim, nomeá-los.<br />
Também foi realizada a análise pela comunalidade, que representam o percentual<br />
de explicação que uma variável obteve pela análise fatorial. Quanto mais próximo de<br />
um (1) estiver a comunalidade, maior será o poder de explicação dos fatores (HAIR<br />
et al., 2005; CORRAR et al., 2007). As comunalidades apresentaram bons<br />
resultados para todas as variáveis, sendo a menor de 0,614. No Apêndice 4.B são<br />
apresentados os resultados da rotação varimax e comunalidades. O habilitador<br />
Projeto de Produtos apresentou apenas um fator, composto pelas variáveis 1.1, 1.3,<br />
1.4, 1.5 e 1.6. As variáveis 1.2 e 1.7 foram excluídas, pois não pertenciam ao fator<br />
resultante da análise fatorial. O segundo habilitador, Marketing & Vendas,<br />
apresentou dois fatores que foram nomeados de: Configuração de Produtos,<br />
composto pelas variáveis 2.5, 2.6.1 e 2.6.2; e Necessidades dos Consumidores,<br />
composto pelas variáveis 2.2, 2.3, 2.4 e 2.6.4. Nesse segundo habilitador foram<br />
desconsideradas as variáveis 2.1 e 2.6.3, pois estas faziam parte de um terceiro<br />
fator que não possuía explicação para a sua existência, ou seja, o agrupamento das<br />
variáveis não tinha sentido, pois tratavam técnicas operacionais que não possuem<br />
relação direta. O terceiro habilitador, Abastecimento & Logística não teve variáveis<br />
excluídas e possui três fatores, que são: Parcerias com Fornecedores, composto<br />
pelas variáveis 3.2, 3.4, 3.6 e 3.7; Postergação da Manufatura, composto pelas<br />
variáveis 3.1 e 3.3; e Flexibilidade da Cadeia Produtiva, composto pelas variáveis<br />
3.5 e 3.8. O habilitador Planejamento da Produção possui dois fatores, que foram<br />
nomeados de: Tecnologia da Informação, composto pelas variáveis 4.2 e 4.3; e<br />
Mercado Competitivo, composto pelas variáveis 4.4.1, 4.4.2 e 4.4.3. Nesse<br />
habilitador ainda existem as questões de 4.1.1 a 4.1.6 que definem como as<br />
empresas utilizam os sistemas de gerenciamento da produção. Inicialmente, para o<br />
quinto e último habilitador, Fabricação & Montagem, foram definidos três fatores,<br />
porém analisando cada variável e a relação com os fatores, decidiu-se reduzir para<br />
dois fatores, com os seguintes nomes: Lean Production e Envolvimento de Clientes<br />
na Manufatura. O fator Lean Production é composto pelas variáveis 5.2, 5.5, 5.7,
5.12, 5.14, 5.17, 5.18, 5.19 e 5.20. Ao analisar as variáveis 5.3, 5.8 e 5.16, que<br />
faziam parte do terceiro fator, verificou-se que não fazia sentindo, pois as técnicas<br />
operacionais que representam possuem relação direta com o primeiro fator. O<br />
segundo fator é composto pelas variáveis 5.4, 5.9, 5.10, 5.11 e 5.15. As variáveis<br />
5.1, 5.6 e 5.13 foram excluídas, pois não integravam nenhum fator. A partir da<br />
exclusão das variáveis acima, foi recalculado o alfa de Cronbach, mas os resultados<br />
não apresentaram diferenças significativas. Por fim, pode-se gerar uma nova relação<br />
entre a competência em CM, os habilitadores, os fatores e as variáveis de pesquisa<br />
(Figura 4.8).<br />
135<br />
O próximo passo dessa pesquisa foi a validação final do modelo com o uso de<br />
equações estruturais a partir do algoritmo de mínimos quadrados parciais (PLS).<br />
Esse método de análise não exige um grande volume de dados para realizar a<br />
análise. Wynne W. Chin e Peter R. Newsted (HOYLE, 1999) salientam que alguns<br />
casos apresentam bons resultados com apenas 15 respostas. Devido ao estudo<br />
possuir poucas respostas (25 respostas, sendo 5 respostas de cada habilitador), a<br />
abordagem por PLS é mais adequada. Diferentemente de outras abordagens, o<br />
objetivo do PLS é a predição, ou seja, o algoritmo PLS tenta obter as estimativas de<br />
melhor peso para cada bloco de indicadores que correspondem às variáveis<br />
latentes. O algoritmo utilizado nessa pesquisa foi o Centroid Weighting Scheme, que<br />
é o procedimento original utilizado primeiramente no PLS. Essa abordagem é<br />
considerada vantajosa quando a matriz de correlação das variáveis latentes é<br />
singular (HOYLE, 1999). Ademais, Hoyle (1999) salienta que existem três tipos de<br />
esquema para estimar via PLS (centroid, fator e path), mas verifica-se que o<br />
esquema tem pouca influência nos resultados. O software utilizado para fazer a<br />
análise foi o Smart PLS. Por meio deste, foi possível criar o chamado PLSPM<br />
(Partial Least Square Path Modeling), que representa a relação existente entre os<br />
habilitadores e a competência em Customização em Massa.<br />
Criou-se uma relação em que os habilitadores influenciam um ao outro e<br />
também geram a competência em CM (Figura 4.9). Nessa representação, cada valor<br />
apresentado nas variáveis latentes (círculos) representa o coeficiente de<br />
determinação (R²). Portanto, a partir do diagrama de caminhos, pode-se verificar que<br />
o habilitador Marketing & Vendas (M&V) não é predito por outras variáveis latentes<br />
(habilitadores), pois se considera que esse habilitador traz informação para o<br />
sistema, relacionando-se diretamente com os habilitadores Projeto de Produtos
(P_Produtos) e Planejamento da Produção (Plan_Prod). A relação de Marketing &<br />
Vendas com Projeto de Produtos e Planejamento da Produção é negativa em -0,873<br />
e -0,997, respectivamente. Isso significa que todas as decisões tomadas por<br />
Marketing & Vendas afetarão negativamente as atividades de Projeto de Produtos e<br />
Planejamento da Produção. Portanto, considera-se que o habilitador de Marketing &<br />
Vendas não suporta os outros habilitadores que, em teoria, possui relação direta.<br />
Uma interpretação para essa relação negativa, a partir dos dados coletados da<br />
pesquisa, é que o aumento de variedade de produtos ofertados por Marketing &<br />
Vendas aumenta a complexidade do Planejamento de Produção e também do<br />
Projeto de Produtos. Outro ponto importante para comentar sobre o habilitador M&V<br />
são os indicadores (variáveis) que o compõem. As variáveis 2.3, 2.4 e 2.6.4<br />
apresentaram baixas cargas fatoriais e, consequentemente, podem ser eliminadas.<br />
5.9<br />
5.10<br />
5.11<br />
5.15<br />
5.4<br />
5.17<br />
5.7<br />
5.12<br />
5.8<br />
5.20<br />
5.14<br />
5.19<br />
5.18<br />
5.2<br />
5.3<br />
5.5<br />
5.16<br />
Envolvimento de<br />
clientes na<br />
manufatura<br />
Lean<br />
Production<br />
Fabricação e Montagem<br />
(Fabrication & Assembly)<br />
2.5<br />
2.6.2<br />
2.6.1<br />
2.2<br />
2.4<br />
2.3<br />
2.6.4<br />
4.2<br />
4.3<br />
4.4.1<br />
4.4.2<br />
4.4.3<br />
Configuração<br />
dos produtos<br />
Necessidade dos<br />
consumidores<br />
Tecnologia da<br />
Informação<br />
1.1<br />
1.3<br />
1.4<br />
1.5<br />
1.6<br />
Planejamento da Produção<br />
(Planning)<br />
Mercado<br />
Competitivo<br />
Figura 4.8. Relações resultantes da análise fatorial exploratória<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
3.2<br />
3.4<br />
3.7<br />
3.6<br />
Marketing e Vendas<br />
(Marketing & Sales)<br />
3.1<br />
3.3<br />
Parcerias com<br />
fornecedores<br />
3.5<br />
3.8<br />
Projeto do Produto<br />
(Product Design)<br />
Customização<br />
em Massa<br />
Postergação da<br />
manufatura<br />
Abastecimento e Logística<br />
(Supply & Logistics)<br />
Flexibilidade<br />
SCM<br />
136
137<br />
O habilitador Projeto de Produtos (P_Produtos) possui relações diretas com o<br />
habilitador Fabricação & Montagem (Fab&Mont) e a competência em CM.<br />
Novamente, a relação apresentada é negativa e, consequentemente, as atividades<br />
desenvolvidas nesse habilitador afetarão a Fab&Mont (-0,739) e a CM (-2,078). A<br />
interpretação que pode ser dada para essas relações é que, por exemplo, o uso de<br />
compartilhamento de componentes, plataformas de produtos comuns e rápida<br />
introdução de novos produtos não facilitam as atividades em Fabricação &<br />
Montagem e também não contribuem para gerar a competência em CM. Esse ponto<br />
contrasta-se totalmente com a teoria sobre CM. Cabe ressaltar que muitas empresas<br />
possuem dificuldade em compartilhar informações a respeito de Projeto de Produtos,<br />
pois consideram um diferencial competitivo que é guardado quase como segredo<br />
industrial. Todos os indicadores para o habilitador Projeto de Produtos apresentaram<br />
altas cargas fatoriais, o que significa que todas as variáveis são importantes para<br />
medir esse habilitador.<br />
O habilitador Abastecimento & Logística (Ab&Log) recebe informações<br />
diretamente de Planejamento da Produção e influencia diretamente a competência<br />
em CM. A influência em CM é positiva e extremamente alta (5,322). A melhoria nas<br />
atividades de Abastecimento & Logística permitem que as empresas desenvolvam a<br />
competência em CM como, por exemplo, o gerenciamento da cadeia de suprimentos<br />
e o uso de postergação da manufatura. Um ponto negativo apresentado por essa<br />
análise é que apenas as variáveis 3.1, 3.2 e 3.3 possuem cargas fatoriais aceitáveis<br />
(próximo a 0,7), ou seja, as variáveis 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7 e 3.8 podem ser<br />
eliminadas. Isso faz com que o habilitador fique com poucas variáveis e, portanto,<br />
devem-se rever as variáveis que formam esse habilitador.<br />
O Planejamento da Produção é um dos habilitadores que mais impactam<br />
positivamente a competência em CM. Sua intensidade é de 4,116 e, juntamente com<br />
o habilitador Abastecimento & Logística, representam grande parte do<br />
desenvolvimento da competência em CM. Ademais, esse habilitador possui relações<br />
com os habilitadores Abastecimento & Logística e Fabricação & Montagem. As<br />
relações com esses habilitadores são negativas em -0,922 e -0,141,<br />
respectivamente. Isso significa que todas as ações tomadas em Planejamento da<br />
Produção possuem grande impacto negativo em Abastecimento & Logística e um<br />
impacto intermediário em Fabricação & Montagem. É possível interpretar essas
elações da seguinte maneira: as informações recebidas de Marketing & Vendas e<br />
que passam pelo Planejamento da Produção, juntamente com o mercado pouco<br />
competitivo e sistemas inadequados de melhoria da qualidade afetam<br />
negativamente a Fabricação & Montagem dos produtos customizados. Os<br />
indicadores 4.2, 4.3 e 4.4.1 do habilitador Planejamento da Produção podem ser<br />
desconsiderados, pois suas cargas fatoriais são extremamente baixas. Novamente,<br />
um habilitador ficará com poucas variáveis para compô-lo, portanto, deve-se rever e<br />
verificar a existência de outras variáveis que podem suportar esse habilitador.<br />
Figura 4.9. Relações entre habilitadores e Customização em Massa<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
138<br />
Por fim, o habilitador Fabricação & Montagem possui um impacto muito<br />
negativo na competência em CM (-4,470). Esse resultado foi inesperado, pois a<br />
literatura aconselha veementemente a adoção de práticas na Fabricação &
Montagem para se alcançar a competência em CM. As variáveis que podem ser<br />
eliminadas por apresentarem baixas cargas fatoriais são: 5.2, 5.3, 5.5, 5.7, 5.8, 5.9,<br />
5.10, 5.11, 5.15 e 5.16.<br />
139<br />
Outros resultados também apresentados pela análise do PLS são o<br />
coeficiente de determinação, o alfa de Cronbach e as comunalidades para cada<br />
habilitador (Tabela 4.2). O coeficiente de determinação é uma medida que<br />
representa uma análise goodness of fit e quanto mais próximo de 1, melhor.<br />
Portanto, todos os resultados estão adequados, sendo que a CM pode é explicada<br />
100% (HAIR et al., 2005). O coeficiente de determinação não pode ser calculado<br />
para o habilitador Marketing & Vendas, pois se considerou que esse habilitador é<br />
responsável por trazer informações para dentro do sistema e, consequentemente,<br />
não possui caminhos (setas) apontando para ele, o que torna impossível predizer a<br />
variável latente (HOYLE, 1999).<br />
Tabela 4.3. Resultados do PLS<br />
Habilitadores R²<br />
Alfa de<br />
Cronbach<br />
Comunalidades<br />
Ab&Log 0,851 0,056 0,279<br />
CM 1,000 -1,323 0,537<br />
P_Produtos 0,762 0,983 0,938<br />
Fab&Mont 0,748 0,870 0,449<br />
M&V - 0,393 0,470<br />
Plan_Prod 0,995 -0,021 0,441<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
O cálculo para o alfa de Cronbach para os habilitadores foi adequado apenas<br />
para Projeto de Produtos (0,983) e Fabricação & Montagem (0,870). Os outros<br />
habilitadores, assim como a competência em CM, apresentaram resultados<br />
insatisfatórios. Finalizando, as comunalidades também foram calculadas para cada<br />
habilitador. Novamente, apenas o habilitador Projeto de Produtos apresentou bom<br />
resultado. Os demais estão abaixo do aconselhável.<br />
Ao final, não se pode validar completamente o framework de pesquisa por<br />
dois principais motivos:<br />
A quantidade de casos obtidos (5 casos) para a análise por PLS está aquém<br />
do aconselhável (mínimo do 30 casos);
Os resultados apresentados pelo PLSPM não encontram suporte na literatura<br />
em CM.<br />
140<br />
Pode-se interpretar esses resultados como uma implementação parcial da CM<br />
por parte das empresas consultadas. Analisando a cadeia produtiva para a indústria<br />
automobilística paranaense, grande parte das empresas não desenvolvem<br />
internamente produtos. Grande parte dos fornecedores recebe o produto<br />
padronizado por parte de seus clientes (montadoras). As montadoras, por sua vez,<br />
realizam o compartilhamento de informações com outras plantas produtivas no<br />
mundo, com o intuito de diminuir o tempo de lançamento de produtos. Essa<br />
interpretação, a partir dos resultados, explicaria a relação negativa do habilitador<br />
Projeto de Produtos com a Customização em Massa.<br />
Outra característica do atual cenário é o aumento da demanda interna de<br />
veículos, gerada por incentivos governamentais. Nesse ambiente em que a<br />
demanda é maior que a oferta, as personalizações de produtos ficam em segundo<br />
plano, pois o objetivo é produzir ao máximo para suprir a demanda.<br />
Consequentemente, as iniciativas que se destacavam no país para a CM no setor<br />
automobilístico perderam força e as atividades de Marketing & Vendas para<br />
identificar e atender as necessidades específicas dos clientes não são realizadas.<br />
Nesse contexto de alta demanda, a pressão exercida nas atividades de Fabricação<br />
& Montagem aumenta consideravelmente, aproximando-se de um ambiente de<br />
Produção em Massa. Analisando a variável 4.4.2 (grau de CM), percebe-se que na<br />
média os respondentes consideram que as empresas implementam estratégias de<br />
Customização em Massa. As respostas para esse item apresentam em média 11<br />
centímetros, dentro de uma escala de 15 centímetros. Por fim, as características<br />
apresentadas anteriormente, exigem atividades mais intensas na coordenação da<br />
cadeia de suprimentos (Abastecimento & Logística) e no Planejamento da Produção<br />
para poder atender a demanda crescente. Considera-se que as explicações<br />
apresentadas acima podem justificar em parte os resultados obtidos da pesquisa.<br />
4.5 CONCLUSÕES<br />
O objetivo desse capítulo foi verificar o impacto dos habilitadores utilizados<br />
pela indústria automobilística no desenvolvimento da competência em Customização
em Massa. Para atingir esses resultados, inicialmente foram analisados alguns<br />
frameworks apresentados na literatura e se elaborou um novo framework, embasado<br />
em cinco habilitadores (Planejamento da Produção, Fabricação & Montagem,<br />
Projeto de Produtos, Marketing & Vendas e Abastecimento & Logística) que<br />
permitem as empresas desenvolverem a competência em CM. A partir do<br />
framework, analisou-se a literatura em CM e foram definidas as variáveis que<br />
compõem cada habilitador. Posteriormente, foi realizada uma validação inicial do<br />
modelo, que apresentou alguns pontos de alerta e, finalmente, foi realizada a<br />
validação final a partir de um survey na indústria automobilística paranaense. Um<br />
ponto negativo da pesquisa realizada foi a pequena quantidade de respostas obtidas<br />
pelo survey, o que inviabilizou uma modelagem de equações estruturais baseado<br />
em covariância. Diante disso, realizou-se a modelagem de equações estruturais<br />
(Structural Equation Modeling – SEM) baseado no algoritmo de mínimos quadrados<br />
parciais (PLS), pois a exigência para o tamanho da amostra é menor, se comparado<br />
com SEM baseado em covariância. Portanto, partindo de 25 respostas passíveis de<br />
análise, realizou-se a análise de PLSPM, com o intuito de estabelecer as relações<br />
existentes entre os habilitadores e a CM e, assim, definir os impactos gerados. Foi<br />
possível definir os impactos (negativos e positivos) dos habilitadores para o<br />
desenvolvimento da competência em CM. Porém, considera-se que os resultados<br />
não podem validar definitivamente o framework, visto que a quantidade de respostas<br />
foi relativamente baixa, mesmo considerando a abordagem por PLS. Esse trabalho<br />
contribui para o conhecimento da CM ao tentar abordar as flexibilidades requeridas<br />
para a implementação efetiva da Customização em Massa. Poucos trabalhos<br />
abordam esse tópico, conforme destacado por Fogliatto et al. (2012). Portanto, como<br />
sugestões de trabalhos futuros, aconselha-se aumentar a quantidade de respostas<br />
do survey com o intuito de aumentar o poder de explicação dos resultados<br />
encontrados e realizar em conjunto uma coleta de dados por meio de estudo de<br />
caso. Além disso, também se aconselha aplicar esse framework em uma abordagem<br />
longitudinal para acompanhar a implementação da competência em CM. Existem<br />
poucos relatos de estudos longitudinais sobre a implementação da CM na literatura<br />
e se considera que essa abordagem pode gerar um bom entendimento sobre as<br />
vantagens e desvantagens da CM.<br />
141
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5 CONSIDERAÇÕES FINAIS<br />
147<br />
A realização dessa pesquisa permitiu elaborar uma revisão de literatura<br />
calcada na análise de redes de relacionamento e definição das áreas de<br />
conhecimento e dos autores mais citados em Customização em Massa. Ademais, foi<br />
possível também elaborar e validar, com suas devidas restrições, um framework<br />
atualizado, focado na indústria automobilística.<br />
O objetivo do primeiro artigo (capítulo 2) foi analisar a área de CM por meio<br />
de redes de relacionamento e, a partir disso, criar uma agenda de pesquisa.<br />
Essa agenda de pesquisa complementa as sugestões de pesquisas futuras<br />
propostas por Fogliatto et al. (2012) ao sugerir desenvolvimentos nas áreas de<br />
conhecimento que complementam a CM. As redes de relacionamento apresentaram<br />
grande complexidade e, portanto, foi necessário utilizar uma análise por indicadores<br />
e clusters. Ao final do primeiro artigo foram obtidos sete áreas de conhecimento:<br />
Mass customization, Product Design & Supply Chain Management, Information<br />
Technology & Flexibility, Lean Production, Operations Strategy, Modularity e<br />
Planning. Também foi possível agrupar os autores mais citados em CM dentro das<br />
áreas de conhecimento. Confirmando afirmações da literatura (DURAY, 2002), Pine<br />
II, B. J. foi o autor mais citado dentre todos os artigos analisados. Jiao, J. é<br />
considerado o autor que mais realizou citações e, portanto, pode-se considerá-lo o<br />
autor que mais realizou pesquisas. Também foi possível definir os principais<br />
documentos em CM, destacando-se: Pine II (1993a), Lampel e Mintzberg (1996),<br />
Davis (1987), Feitzinger e Lee (1997) e Kotha (1995). Posteriormente, foram<br />
definidos os principais meios de divulgação em CM, sendo os principais: Production<br />
Planning & Control, International Journal of Production Research, International<br />
Journal of Production Economics, Computers in Industry e International Journal of<br />
Operations & Production Management. Esses resultados apresentam convergência<br />
com os resultados obtidos por Fogliatto et al. (2012).<br />
No segundo artigo (capítulo 3) foi elaborado um framework atualizado e<br />
focado na indústria automobilística. Também foi realizada a sua validação inicial<br />
por meio da coleta de dados com pessoas de cursos de formação profissional da<br />
<strong>PUCPR</strong>, considerando apenas as respostas das pessoas que possuem mais de dois<br />
anos de experiência na área em que atuam. Foram analisados documentos<br />
brasileiros e internacionais da literatura de CM para definir as variáveis da pesquisa,
que posteriormente foram utilizadas para elaborar o instrumento de coleta de dados.<br />
Após a coleta de dados, realizaram-se as análises de confiabilidade da escala e<br />
fatorial exploratória. A partir dessas análises, verificaram-se pontos críticos no<br />
instrumento de coleta de dados e também pontos de alerta no framework de<br />
pesquisa. Ao final decidiu-se pela revisão do instrumento de coleta de dados, tendo<br />
como principal foco a revisão das variáveis que foram excluídas da análise fatorial<br />
exploratória com o intuito de desenvolver um instrumento de coleta de dados<br />
adequado para o framework desenvolvido.<br />
148<br />
No terceiro e último artigo (capítulo 4), objetivou-se verificar o impacto dos<br />
habilitadores Planejamento da Produção, Fabricação & Montagem, Projeto de<br />
Produtos, Marketing & Vendas e Abastecimento & Logística no<br />
desenvolvimento da competência em Customização em Massa, no setor<br />
automobilístico. A partir da elaboração e validação inicial do framework de<br />
pesquisa, foi realizada a validação final a partir de um survey na indústria<br />
automobilística paranaense. Uma limitação dessa pesquisa foi que a pequena<br />
quantidade de respostas obtidas inviabilizou a modelagem de equações estruturais<br />
(Structural Equation Modeling – SEM) baseado em covariância (tradicionalmente<br />
feita no AMOS e SPSS). Analisou-se a literatura e se identificou a SEM baseado no<br />
algoritmo de mínimos quadrados parciais (PLS). Essa nova abordagem possui uma<br />
exigência menor para o tamanho da amostra, sendo aconselhável no mínimo 30<br />
casos. Em posse de 25 respostas passíveis de análise, realizou-se a análise de<br />
PLSPM (Partial Least Square Path Modeling), para definir os impactos gerados<br />
pelos habilitadores na Customização em Massa. Foi possível definir impactos<br />
negativos e positivos, entretanto, considera-se que esses resultados não permitem a<br />
validação final do framework, pois a quantidade de respostas foi relativamente baixa,<br />
mesmo considerando a abordagem por PLS. Esse trabalho contribui para o<br />
conhecimento da CM ao tentar abordar as flexibilidades requeridas para a<br />
implementação efetiva da Customização em Massa. Poucos trabalhos abordam<br />
esse tópico, conforme destacado por Fogliatto et al. (2012).<br />
5.1 RECOMENDAÇÕES PARA TRABALHOS FUTUROS<br />
As recomendações para pesquisas futuras derivadas do primeiro artigo<br />
relacionam-se em utilizar abordagens diferenciadas para as análises de redes de
elacionamento como utilizar uma abordagem bottom-up para a análise da rede de<br />
autores, visto que existe uma troca mútua de informações entre esses atores da<br />
rede e possivelmente surgirão grupos diferentes dos encontrados nessa pesquisa.<br />
Outro ponto de estudo seria utilizar uma abordagem impositiva para as áreas de<br />
conhecimento, utilizando como parâmetro para estabelecimento dos grupos as<br />
diversas áreas que as empresas precisam se capacitar para implementar a<br />
estratégia em CM. Ainda ao se tratar das redes de relacionamento, sugere-se o<br />
aumento do número de bases de dados e, consequentemente, dos artigos<br />
analisados para obter resultados mais abrangentes e definitivos sobre o<br />
mapeamento da construção do conhecimento em Customização em Massa. Um<br />
ponto interessante para pesquisas futuras seria a aplicação dos frameworks<br />
propostos na literatura (PINE II, 1993a; PINE II, 1993b; SPIRA, 1993; LAMPEL e<br />
MINTZBERG, 1996; GILMORE e PINE II, 1997; DURAY et al., 2000; ALFORD et al.,<br />
2000; SILVEIRA et al., 2001; MacCarthy et al., 2003, por exemplo) e, assim, verificar<br />
a sua validade. A replicação desses frameworks contribuirá para a compreensão de<br />
como a CM pode ser operacionalizada, conforme destacado por MacCarthy et al.<br />
(2003). Ainda no primeiro artigo, pode-se apresentar a agenda de pesquisa como<br />
desenvolvimento futuros. As contribuições em cada área de pesquisa em CM são:<br />
149<br />
Mass Customization: Considera-se importante, como futuras pesquisas,<br />
definir as melhores práticas (best practices) para a implementação da CM,<br />
definindo seus principais habilitadores para se alcançar a competência<br />
(capability) em CM. Também é interessante realizar a leitura da CM a partir de<br />
uma visão de Operations Strategy, relacionando, por exemplo, as melhores<br />
práticas com as prioridades competitivas e, consequentemente, áreas de<br />
decisão estrutural e infraestrutural (LEONG et al., 1990);<br />
Product Design & Supply Chain Management (SCM): Pode-se considerar que<br />
as pesquisas em Product Design encontram-se em um estágio avançado,<br />
portanto, os desenvolvimentos para a área se dão como soluções específicas<br />
para problemas encontrados utilizando como base o conhecimento já<br />
desenvolvido. Nota-se que existe a tendência nas pesquisas em SCM para<br />
definir níveis adequados de CM para toda a cadeia de uma maneira<br />
financeiramente viável e a forma de gerenciar eficientemente toda a cadeia<br />
para as perturbações geradas pela CM. Além disso, são realizados muitos
150<br />
estudos do uso da postergação como uma estratégia de CM relacionada com<br />
o SCM;<br />
Lean Production: As pesquisas em Lean Production sobre o ponto de vista de<br />
MC direcionam-se para verificar como os princípios do Lean Production<br />
suportam a implementação de uma estratégia financeiramente viável de CM,<br />
combinado com outros habilitadores;<br />
Information Technology (IT) & Flexibility: As pesquisas em IT & Flexibility<br />
abordam o uso de técnicas de programação para obter resultados mais<br />
viáveis economicamente para a produção e que ao mesmo tempo aumentem<br />
a flexibilidade da empresa. Poucas pesquisas abordam o envolvimento de<br />
clientes no processo produtivo através da tecnologia da informação. Essa<br />
abordagem permite que as empresas atendam de forma mais específica as<br />
necessidades dos clientes, podendo postergar a produção para o último<br />
momento possível;<br />
Modularity: Nessa área de pesquisa já consolidada, os autores utilizam o<br />
conhecimento desenvolvido como embasamento para desenvolverem<br />
pesquisas futuras. Ocorreram algumas discussões sobre o desenvolvimento<br />
de uma produção modular que podem aumentar as possibilidades das<br />
empresas implementarem a CM (STARR, 1965; STARR, 2010);<br />
Planning: As pesquisas em Planning tendem a analisar a integração entre os<br />
diversos meios de se realizar a CM (modularização, postergação,<br />
envolvimento de clientes, tecnologias flexíveis, tecnologia da informação,<br />
entre outros) de uma maneira eficiente, gerando as melhores soluções para<br />
se alcançar a estratégia em CM.<br />
Operations Strategy: Ahlstrom e Westbrook (1999) definiram temas de<br />
pesquisa que se consideram válidos até hoje: “Design of efficient mass-<br />
customizing processes, including administrative processes; Alternative<br />
methods of providing customized goods, and the relevance of those methods<br />
to different sectors; Role of suppliers, distributors and retailers;<br />
Implementation of mass customization, including barriers to change; Role of<br />
technology, including information technology”.
151<br />
No segundo e terceiro artigos se sugerem a validação final do framework de<br />
pesquisa em empresas do setor automobilístico através do aumento da quantidade<br />
de respostas do survey com o intuito de aumentar o poder de explicação dos<br />
resultados encontrados e realizar em conjunto uma coleta de dados por meio de<br />
estudo de caso. Além disso, também se aconselha aplicar esse framework em uma<br />
abordagem longitudinal para acompanhar a implementação da competência em CM.<br />
Existem poucos relatos de estudos longitudinais sobre a implementação da CM na<br />
literatura e se considera que essa abordagem pode gerar um bom entendimento<br />
sobre as vantagens e desvantagens da CM.
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APÊNDICE 2.B – ABREVIAÇÕES DAS REVISTAS<br />
Legenda<br />
AA Assembly Automation IMM Industrial Marketing Management<br />
AinC Automation in Construction IMS Integrated Manufacturing Systems<br />
BH Business Horizons IST<br />
Information and Software<br />
Technology<br />
BPMJ Business Process Management Journal JCM Journal of Consumer Marketing<br />
173<br />
C&IE Computers & Industrial Engineering JCP Journal of Consumer Psychology<br />
C&OR Computers & Operations Research JETM<br />
Journal of Engineering and<br />
Technology Management<br />
CAD Computer-Aided Design JFMM<br />
Journal of Fashion Marketing and<br />
Management<br />
CinI Computers in Industry JH&LM<br />
Journal of Hospitality & Leisure<br />
Marketing<br />
CIRP-A CIRP Annals-Manufacturing Technology JME Journal of Media Economics<br />
CIRP-J<br />
CIRP Journal of Manufacturing Science<br />
and Technology<br />
JMS Journal of Manufacturing Systems<br />
CME<br />
Construction Management and<br />
Economics<br />
JMTM<br />
Journal of Manufacturing Technology<br />
Management<br />
DesStu Design Studies JOM Journal of Operations Management<br />
DSS Decision Support Systems LIM Logistics Information Management<br />
EAAI<br />
Engineering Applications of Artificial<br />
Intelligence<br />
MD Management Decision<br />
EBR European Business Review MRN Management Research News<br />
EJM European Journal of Marketing MSQ Managing Service Quality<br />
EJOR<br />
European Journal of Operational<br />
Research<br />
Omega Omega<br />
EMJ European Management Journal PP&C<br />
Production Planning & Control: The<br />
Management of Operations<br />
ESA Expert Systems with Applications R&CIM<br />
Robotics and Computer-Integrated<br />
Manufacturing<br />
IIE-T IIE Transactions S&L Strategy & Leadership<br />
IJCIM<br />
International Journal of Computer<br />
Integrated Manufacturing<br />
Science Science<br />
IJFDTE<br />
International Journal of Fashion Design,<br />
Technology and Education<br />
SET&P<br />
Systems Engineering - Theory &<br />
Practice<br />
IJMI<br />
International Journal of Medical<br />
Informatics<br />
SMPT<br />
Simulation Modelling Practice and<br />
Theory<br />
IJOPM<br />
International Journal of Operations &<br />
Production Management<br />
Tech Technovation<br />
IJPE<br />
International Journal of Production<br />
Economics<br />
TFSC<br />
Technological Forecasting and<br />
Social Change<br />
IJPR<br />
International Journal of Production<br />
Research<br />
WCDM World Class Design to Manufacture<br />
IJSIM<br />
International Journal of Service Industry<br />
Management<br />
WHI WOMEN’S HEALTH ISSUES<br />
Fonte: elaborado pelo autor.
APÊNDICE 3.A – VARIÁVEIS UTILIZADAS NA PESQUISA<br />
Blocos Habilitadores Técnicas operacionais identificadas na literatura Variáveis<br />
Bloco 1<br />
Bloco 2<br />
Bloco 3<br />
Projeto do<br />
Produto<br />
Marketing e<br />
Vendas<br />
Abastecimento e<br />
Logística<br />
Bloco 4 Planejamento<br />
Produto com arquitetura modular 1.3<br />
Plataformas de produtos comuns 1.1<br />
Comonalização em componentes 1.5<br />
Curto ciclo de vida de produtos 1.6<br />
Lançamento de novos produtos 1.2<br />
Projeto de produtos com fornecedores 1.4<br />
CAD & Computer aided engineering 1.7<br />
Grau de envolvimento do cliente<br />
Configuradores de produtos<br />
Sensibilidade dos clientes em relação à CM<br />
Postergação (postponement)<br />
Cadeia de suprimentos responsiva<br />
Gerenciamento da cadeia de suprimentos<br />
2.3<br />
2.5<br />
2.6.1<br />
2.6.2<br />
2.6.3<br />
2.6.3<br />
Proximidade de fornecedores 3.3<br />
Tecnologia da informação 4.2<br />
Sistema de programação da produção<br />
Sistemas de telecomunicação<br />
Ambiente competitivo<br />
2.1<br />
2.2<br />
2.4<br />
3.1<br />
3.6<br />
3.5<br />
3.7<br />
3.2<br />
3.4<br />
3.8<br />
4.1.1<br />
4.1.2<br />
4.1.3<br />
4.1.4<br />
4.1.5<br />
4.1.6<br />
4.3<br />
4.4.1<br />
4.4.2<br />
4.4.3<br />
174
Bloco 5<br />
Fabricação e<br />
Montagem<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
Produção Enxuta (Lean Manufacturing - JIT)<br />
5.1<br />
5.2<br />
5.3<br />
5.5<br />
5.16<br />
Processos modulares 5.13<br />
Flexible manufacturing 5.6<br />
Funcionários altamente qualificados e capacitados<br />
Montagem integrada com fornecedores<br />
5.4<br />
5.17<br />
5.7<br />
5.12<br />
Rastreamento da produção 5.15<br />
CAM e CNC 5.19<br />
Autonomia (autonomação) 5.18<br />
Redução de setup<br />
5.8<br />
5.14<br />
Build-to-order 5.20<br />
Resolução de problemas com clientes<br />
5.9<br />
5.10<br />
5.11<br />
175
APÊNDICE 3.B – QUESTIONÁRIO DE PESQUISA<br />
Questões de controle para caracterização da pesquisa<br />
1. Qual é o tempo de experiência na atual função que você exerce?<br />
Obs.: Considere todas as empresas em que você trabalhou.<br />
Menos de 6 meses<br />
Menos 1 ano<br />
Menos 2 anos<br />
Acima de 2 anos<br />
2. Em qual das áreas apresentadas abaixo você trabalha?<br />
Obs.: Caso não trabalhe em nenhuma dessas áreas, responda para a área que você possui maior<br />
conhecimento (afinidade).<br />
Projeto de Produtos (responda as questões do bloco 1)<br />
Marketing e Vendas (responda as questões do bloco 2)<br />
Abastecimento e Logística (responda as questões do bloco 3)<br />
Planejamento da Produção (responda as questões do bloco 4)<br />
Fabricação e Montagem (responda as questões do bloco 5)<br />
Perguntas referentes às variáveis de pesquisa<br />
Grande parte das questões dos cinco blocos utilizou uma escala contínua de 15 centímetros,<br />
conforme exemplo abaixo:<br />
Por favor, responda as questões assinalando com um X de acordo com a sua percepção para as<br />
afirmações abaixo.<br />
Discordo totalmente Concordo totalmente<br />
Bloco 1 – Projeto de Produtos<br />
1.1. No projeto de produto da sua empresa são definidas plataformas de produtos como uma base<br />
para futura variedade de produtos e opções.<br />
1.2. A sua empresa procura criar uma vantagem competitiva através da introdução de novos produtos<br />
mais rapidamente que os competidores.<br />
1.3. Os produtos de sua empresa são projetados para usarem muitos módulos comuns.<br />
1.4. Os fornecedores são frequentemente consultados no projeto de produtos.<br />
1.5. Os produtos são projetados para compartilharem componentes.<br />
1.6. O ciclo de vida dos produtos é considerado pequeno para o seu mercado.<br />
176
1.7. A empresa utiliza CAD (Computer Aided Design) e/ou CAE (Computer Aided Engineering) no<br />
projeto de produtos.<br />
Bloco 2 – Marketing e Vendas<br />
2.1. As necessidades e desejos de nossos consumidores são difíceis de determinar.<br />
2.2. A demanda pelos produtos da nossa planta é instável e imprevisível.<br />
2.3. A empresa associa-se aos clientes para o projeto de produtos.<br />
2.4. As necessidades e desejos dos nossos consumidores estão mudando muito rápido.<br />
2.5. Os clientes são frequentemente consultados sobre o projeto de produtos.<br />
2.6. Por favor, indique o nível de utilização do configurador de produtos para os itens abaixo:<br />
177<br />
2.6.1. O configurador de produtos permite que vendedores selecionem as características<br />
apropriadas dos produtos.<br />
2.6.2. O configurador de produtos permite que os clientes selecionem as características<br />
apropriadas dos produtos.<br />
2.6.3. O configurador de produtos calcula dinamicamente o custo para novas configurações<br />
do produto.<br />
2.6.4. O configurador de produtos estipula dinamicamente o preço para novas configurações<br />
de produtos.<br />
Bloco 3 – Abastecimento e Logística<br />
3.1. A empresa atrasa a compra de componentes que diferenciam as configurações finais do produto<br />
até o último momento possível.<br />
3.2. Fornecedores fazem parte integral do esforço produtivo da empresa, ou seja, são considerados<br />
como uma extensão da empresa.<br />
3.3. A empresa possui fornecedores próximos à sua planta produtiva.<br />
3.4. A empresa desenvolve seus fornecedores, suportando tecnicamente o projeto de produtos e a<br />
resolução de problemas.<br />
3.5. Os fornecedores respondem prontamente às modificações exigidas em termos de capacidade,<br />
flexibilidade (mix e volume de produtos).<br />
3.6. A empresa posterga as etapas produtivas que diferenciam os produtos, ao longo da cadeia de<br />
valor.<br />
3.7. A empresa compartilha os planos de produção com os fornecedores.<br />
3.8. A maioria dos fornecedores são certificados pela empresa.<br />
Bloco 4 – Planejamento da Produção<br />
4.2. De forma geral, assinale o grau de tecnologia de informação utilizada por sua empresa.<br />
4.3. A empresa está inserida em um setor extremamente competitivo.<br />
4.4. A partir das afirmações abaixo, assinale a sua opinião comparando a sua planta com os seus<br />
concorrentes nacionais.<br />
4.4.1. Programa de melhoria da qualidade
4.4.2. Grau de customização em massa<br />
4.4.3. Gestão da cadeia de suprimentos<br />
Bloco 5 – Fabricação e Montagem<br />
5.1. Os gráficos que mostram as normas de programação estão expostos no chão de fabrica.<br />
5.2. Os processos da planta são projetados para serem “à prova de falhas” (poka-yoke).<br />
5.3. Os principais fornecedores auxiliam os projetos de projeto de produtos.<br />
5.4. A empresa enfatiza a formação de grupos para solução de problemas.<br />
5.5. Existem quadros de ferramentas e locais adequados para os materiais utilizados na produção<br />
serem armazenados.<br />
5.6. Os maquinários do chão-de-fábrica permitem a flexibilidade da produção.<br />
5.7. Nós nos esforçamos para manter relações de longo prazo com fornecedores.<br />
5.8. A empresa utiliza técnicas de redução dos setups produtivos.<br />
5.9. Os clientes estão ativamente envolvidos em processos de projeto de produto (design).<br />
5.10. Os clientes visitam com frequência a planta de produção.<br />
5.11. Os clientes fornecem ajuda técnica para resolver alguns problemas de qualidade.<br />
5.12. Os fornecedores contribuem com conhecimento técnico no desenvolvimento do processo de<br />
montagem (produção).<br />
5.13. Nós organizamos nossa planta em células de manufatura.<br />
5.14. Nós trabalhamos agressivamente para reduzir os tempos de setup em nossa planta.<br />
5.15. A empresa utiliza um sistema de rastreamento da produção.<br />
5.16. Nós usamos o sistema puxado tipo kanban para o controle da produção.<br />
5.17. Os funcionários são altamente qualificados nesta empresa.<br />
5.18. Os operadores possuem autonomia para parar a linha de produção ao identificarem problemas<br />
de qualquer natureza (qualidade, maquinários, etc.).<br />
5.19. A empresa utiliza tecnologias avançadas em sua produção (CAM, CNC, entre outros).<br />
5.20. A empresa inicia a produção a partir do recebimento do pedido do cliente (Build-To-Order).<br />
As questões 4.1.1, 4.1.2, 4.1.3, 4.1.4, 4.1.5 e 4.1.6 (Bloco 4 – Planejamento da Produção) referentes<br />
aos softwares utilizados para o controle da produção não utilizaram a escala contínua de Stone<br />
(1974). Foi utilizada uma questão de múltipla escolha, conforme apresentado abaixo.<br />
178
Por Favor, indique quais as áreas listadas a seguir são suportadas por software.<br />
4.1.1. Planejamento Mestre da Produção<br />
4.1.2. Planejamento da Capacidade de médio prazo<br />
4.1.3. Planejamento da Necessidade de Materiais (MRP)<br />
4.1.4. Gerenciamento do inventário<br />
4.1.5. Ferramentas para Trabalho em grupo (ex. Lotus Notes)<br />
4.1.6. Comunicação com fornecedores via sistema (ex. EDI)<br />
Por fim, foi inserida uma questão referente às dificuldades enfrentadas para responder o questionário<br />
de pesquisa, pois se considerou que os respondentes poderiam ter dificuldades ao se defrontar com<br />
uma escala contínua, pouco utilizada em pesquisas. A questão é:<br />
6.1 Se possível, responda a questão abaixo:<br />
Qual a maior dificuldade enfrentada ao responder o questionário?<br />
_________________________________________________________________________________<br />
_________________________________________________________________________________<br />
_________________________________________________________________________________<br />
Integrado com ERP<br />
Suportada por software independente<br />
Não suportada por software<br />
179
APÊNDICE 3.C – RESULTA<strong>DO</strong>S VARIMAX<br />
Bloco 1<br />
Componentes<br />
1 2<br />
Bloco 2<br />
1<br />
Componentes<br />
2 3<br />
1.1. -0,69 0,664 2.1. -0,939<br />
1.2. 0,772 2.2. -0,934<br />
1.3. 0,890 2.3. 0,921<br />
1.4. -0,951 2.4. 0,952<br />
1.5. 0,921 2.5. 0,720 0,553<br />
1.6. 0,674 2.6.1. 0,889<br />
1.7. 0,799 2.6.2. 0,970<br />
2.6.3. 0,993<br />
Bloco 3<br />
1<br />
Componentes<br />
2 3<br />
2.6.4. 0,961<br />
3.1.<br />
3.2.<br />
-0,796<br />
0,594 -0,521<br />
Bloco 4<br />
Componentes<br />
1 2<br />
3.3. -0,609 4.2. 0,967<br />
3.4. 0,875 4.3. 0,920<br />
3.5. 0,862 4.4.1. 0,765<br />
3.6. -0,661 4.4.2. 0,72<br />
3.7. 0,839 4.4.3. 0,932<br />
3.8. -0,133 0,913<br />
Bloco 5<br />
1<br />
Componentes<br />
2 3<br />
Bloco 5<br />
1<br />
Componentes<br />
2 3<br />
5.1. 0,742 5.11. 0,934<br />
5.2. 0,625 -0,634 5.12. -0,609<br />
5.3. -0,782 5.13. 0,592<br />
5.4. 0,545 5.14. 0,941<br />
5.5. 0,534 5.15. 0,588 0,779<br />
5.6. 0,806 5.16.<br />
5.7. 5.17. 0,679<br />
5.8. 0,729 5.18. 0,924<br />
5.9. 0,897 5.19. -0,637<br />
5.10. 0,949 5.20. 0,576<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
180
APÊNDICE 3.D – REVISÕES DE INSTRUMENTO DE COLETA DE DA<strong>DO</strong>S<br />
Foram revisadas as questões 1.1, 1.2, 1.4, 2.1, 2.2, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.8, 5.4, 5.7, 5.12, 5.16 e 5.19<br />
do instrumento de coleta de dados. Todas essas questões utilizam uma escala contínua de 15<br />
centímetros, conforme exemplo abaixo:<br />
Por favor, responda as questões assinalando com um X de acordo com a sua percepção para as<br />
afirmações abaixo.<br />
Discordo totalmente Concordo totalmente<br />
As questões revisadas ficaram da seguinte maneira:<br />
1.1. Na sua empresa, são elaboradas plataformas de produtos (base comum para vários produtos)<br />
com o intuito de gerar futura variedade de produtos e opções para os clientes.<br />
1.2. A sua empresa introduz novos produtos no mercado mais rapidamente que os competidores.<br />
1.4. Os fornecedores são frequentemente consultados sobre projeto de novos produtos.<br />
2.1. As necessidades e desejos de nossos consumidores são fáceis de determinar.<br />
2.2. Todos os nossos consumidores desejam essencialmente os mesmos produtos.<br />
3.1. A empresa utiliza a postergação da manufatura, atrasando a compra de componentes que<br />
diferenciam os produtos até o último momento possível.<br />
3.2. A empresa estabelece parceria com os fornecedores, ou seja, são considerados como uma<br />
extensão da empresa.<br />
3.3. A empresa prioriza estabelecer parceria com fornecedores que estão próximos à sua planta<br />
produtiva.<br />
3.4. No processo de parceria, a empresa desenvolve seus fornecedores suportando-os tecnicamente<br />
na resolução de problemas.<br />
3.8. Nós estabelecemos regras de fornecimento de materiais e frequentemente auditamos<br />
(certificamos, ou qualificamos) nossos fornecedores.<br />
5.4. A empresa forma grupos multifuncionais para solução de problemas produtivos e de qualidade.<br />
5.7. A empresa estabelece parcerias de longo prazo com seus fornecedores.<br />
5.12. Os fornecedores contribuem tecnicamente no desenvolvimento dos processos produtivos da<br />
minha empresa.<br />
5.16. A empresa controla a produção por meio de kanban.<br />
5.19. A empresa utiliza máquinas de produção do tipo CAM (Computer-aided manufacturing) e CNC<br />
(Controle Numérico Computadorizado).<br />
181
APÊNDICE 4.A – QUESTIONÁRIO DE PESQUISA REVISA<strong>DO</strong><br />
Questões de controle para caracterização da pesquisa<br />
1. Qual é o setor de atividade da empresa?<br />
Subfornecedor<br />
Fornecedor<br />
Sistemista<br />
Montadora<br />
2. Quantos funcionários diretos a empresa possui?<br />
Até 9 pessoas<br />
De 10 a 49 pessoas<br />
De 50 a 249 pessoas<br />
Mais de 250 pessoas<br />
3. Qual é o volume de produção anual da empresa?<br />
____________________________________________________________________________<br />
4. Qual é o tempo de experiência na atual função que você exerce?<br />
Até 2 anos<br />
Entre 2 anos e 5 anos<br />
Acima de 5 anos<br />
5. Em qual das áreas apresentadas abaixo você trabalha?<br />
Projeto de Produtos (responda as questões do bloco 1)<br />
Marketing e Vendas (responda as questões do bloco 2)<br />
Abastecimento e Logística (responda as questões do bloco 3)<br />
Planejamento da Produção (responda as questões do bloco 4)<br />
Fabricação e Montagem (responda as questões do bloco 5)<br />
Perguntas referentes às variáveis de pesquisa<br />
Grande parte das questões dos cinco blocos utilizou uma escala contínua de 15 centímetros,<br />
conforme exemplo abaixo:<br />
Por favor, responda as questões assinalando com um X de acordo com a sua percepção para as<br />
afirmações abaixo.<br />
Discordo totalmente Concordo totalmente<br />
Bloco 1 – Projeto de Produtos<br />
182
1.1. Na sua empresa, são elaboradas plataformas de produtos (base comum para vários produtos)<br />
com o intuito de gerar futura variedade de produtos e opções para os clientes.<br />
1.2. A sua empresa introduz novos produtos no mercado mais rapidamente que os competidores.<br />
1.3. Os produtos de sua empresa são projetados para usarem muitos módulos comuns.<br />
1.4. Os fornecedores são frequentemente consultados sobre projeto de novos produtos.<br />
1.5. Os produtos são projetados para compartilharem componentes.<br />
1.6. O ciclo de vida dos produtos é considerado pequeno para o seu mercado.<br />
1.7. A empresa utiliza CAD (Computer Aided Design) e/ou CAE (Computer Aided Engineering) no<br />
projeto de produtos.<br />
Bloco 2 – Marketing e Vendas<br />
2.1. As necessidades e desejos de nossos consumidores são fáceis de determinar.<br />
2.2. Todos os nossos consumidores desejam essencialmente os mesmos produtos.<br />
2.3. A empresa associa-se aos clientes para o projeto de produtos.<br />
2.4. As necessidades e desejos dos nossos consumidores não se alteram significativamente ao longo<br />
do tempo.<br />
2.5. Os clientes são frequentemente consultados sobre o projeto de produtos.<br />
2.6. Por favor, indique o nível de utilização do configurador de produtos para os itens abaixo:<br />
183<br />
2.6.1. O configurador de produtos permite que os vendedores selecionem as características<br />
solicitadas pelos clientes.<br />
2.6.2. O configurador de produtos permite que os clientes selecionem as características<br />
apropriadas dos produtos.<br />
2.6.3. O configurador de produtos calcula dinamicamente o custo para novas configurações<br />
do produto.<br />
2.6.4. O configurador de produtos estipula dinamicamente o preço para novas configurações<br />
de produtos.<br />
Bloco 3 – Abastecimento e Logística<br />
3.1. A empresa utiliza a postergação da manufatura, atrasando a compra de componentes que<br />
diferenciam os produtos até o último momento possível.<br />
3.2. A empresa estabelece parceria com os fornecedores, ou seja, são considerados como uma<br />
extensão da empresa.<br />
3.3. A empresa prioriza estabelecer parceria com fornecedores que estão próximos à sua planta<br />
produtiva.<br />
3.4. No processo de parceria, a empresa desenvolve seus fornecedores suportando-os tecnicamente<br />
na resolução de problemas.<br />
3.5. Os fornecedores respondem prontamente às modificações exigidas em termos de capacidade,<br />
flexibilidade (mix e volume de produtos).<br />
3.6. A empresa posterga as etapas produtivas que diferenciam os produtos, ao longo da cadeia de<br />
valor.
3.7. A empresa compartilha os planos de produção com os fornecedores.<br />
3.8. Nós estabelecemos regras de fornecimento de materiais e frequentemente auditamos<br />
(certificamos, ou qualificamos) nossos fornecedores.<br />
Bloco 4 – Planejamento da Produção<br />
Por Favor, indique quais as áreas listadas a seguir são suportadas por software.<br />
4.1.1. Planejamento Mestre da Produção<br />
4.1.2. Planejamento da Capacidade de médio prazo<br />
4.1.3. Planejamento da Necessidade de Materiais (MRP)<br />
4.1.4. Gerenciamento do inventário<br />
4.1.5. Ferramentas para Trabalho em grupo (ex. Lotus Notes)<br />
4.1.6. Comunicação com fornecedores via sistema (ex. EDI)<br />
4.2. De forma geral, assinale o grau de tecnologia de informação utilizada por sua empresa.<br />
4.3. A empresa está inserida em um setor extremamente competitivo.<br />
4.4. A partir das afirmações abaixo, assinale a sua opinião comparando a sua planta com os seus<br />
concorrentes nacionais.<br />
4.4.1. Programa de melhoria da qualidade<br />
4.4.2. Grau de customização em massa<br />
4.4.3. Gestão da cadeia de suprimentos<br />
Bloco 5 – Fabricação e Montagem<br />
5.1. Os gráficos que mostram as normas de programação estão expostos no chão de fabrica.<br />
5.2. A empresa utiliza sistemas à prova de falhas (poka-yoke) nos processos produtivos.<br />
5.3. Os fornecedores fazem parte integral do esforço de projeto de produtos.<br />
5.4. A empresa forma grupos multifuncionais para solução de problemas produtivos e de qualidade.<br />
5.5. Existem quadros de ferramentas e locais adequados para os materiais utilizados na produção<br />
serem armazenados.<br />
5.6. Os maquinários do chão de fábrica permitem a flexibilidade da produção.<br />
Integrado com ERP<br />
Suportada por software independente<br />
Não suportada por software<br />
184
5.7. A empresa estabelece parcerias de longo prazo com seus fornecedores.<br />
5.8. A empresa utiliza técnicas de redução dos setups produtivos.<br />
5.9. Os clientes estão ativamente envolvidos em processos de projeto de produto (design).<br />
5.10. Os clientes visitam com frequência a planta de produção.<br />
5.11. Os clientes fornecem ajuda técnica para resolver alguns problemas de qualidade.<br />
5.12. Os fornecedores contribuem tecnicamente no desenvolvimento dos processos produtivos da<br />
minha empresa.<br />
5.13. Nós organizamos nossa planta em células de manufatura.<br />
5.14. Nós trabalhamos agressivamente para reduzir os tempos de setup em nossa planta.<br />
5.15. A empresa utiliza um sistema de rastreamento da produção.<br />
5.16. A empresa controla a produção por meio de kanban.<br />
5.17. Os funcionários são altamente qualificados nesta empresa.<br />
5.18. Os operadores possuem autonomia para parar a linha de produção ao identificarem problemas<br />
de qualquer natureza (qualidade, maquinários, etc.).<br />
5.19. A empresa utiliza máquinas de produção do tipo CAM (Computer-aided manufacturing) e CNC<br />
(Controle Numérico Computadorizado).<br />
5.20. A empresa inicia a produção a partir do recebimento do pedido do cliente (Build-To-Order).<br />
185
APÊNDICE 4.B – RESULTA<strong>DO</strong>S VARIMAX E COMUNALIDADES<br />
Variáveis Comunalidades Variáveis<br />
1.1 0,998<br />
1.3 0,962<br />
1.4 0,752<br />
1.5 0,996<br />
1.6 0,984<br />
2.2 0,923<br />
2.3 0,917<br />
2.4 0,930<br />
2.5 0,614<br />
2.6.1 0,966<br />
2.6.2 0,929<br />
2.6.4 0,983<br />
3.1 0,996<br />
3.2 0,989<br />
3.3 1,000<br />
3.4 0,970<br />
3.5 0,968<br />
3.6 0,920<br />
3.7 0,988<br />
3.8 0,861<br />
4.2 0,715<br />
4.3 0,877<br />
4.4.1 0,747<br />
4.4.2 0,992<br />
4.4.3 0,759<br />
5.2 1,000<br />
5.3 1,000<br />
5.4 1,000<br />
5.5 1,000<br />
5.7 1,000<br />
5.8 1,000<br />
5.9 1,000<br />
5.10 1,000<br />
5.11 1,000<br />
5.12 1,000<br />
5.14 1,000<br />
5.15 1,000<br />
5.16 1,000<br />
5.17 1,000<br />
5.18 1,000<br />
5.19 1,000<br />
5.20 1,000<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
1.1 0,999<br />
1.3 0,981<br />
1.4 0,867<br />
1.5 0,998<br />
1.6 0,992<br />
Componentes<br />
1 2 3<br />
2.2 0,661 0,697<br />
2.3<br />
2.4<br />
2.5 0,773<br />
2.6.1 0,958<br />
2.6.2 0,964<br />
2.6.4<br />
3.1<br />
3.2 0,964<br />
3.3<br />
3.4 0,501<br />
3.5<br />
3.6 -0,932<br />
3.7 -0,960<br />
3.8<br />
4.2<br />
4.3<br />
4.4.1 0,551<br />
4.4.2 0,992<br />
4.4.3 0,871<br />
5.2 0,954<br />
0,949<br />
0,685<br />
-0,974<br />
0,975<br />
0,987<br />
0,727<br />
-0,935<br />
0,762<br />
0,717<br />
0,868<br />
5.3 -0,896
ANEXOS<br />
187
Questões<br />
ANEXO 3.A – RESPOSTAS CATALOGADAS DA VALIDAÇÃO INICIAL<br />
Respostas<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20<br />
1.1 7,05 7,37 10,74 7,46 15,00 15,00 11,64<br />
1.2 15,00 7,19 15,00 7,52 15,00 7,11 7,40<br />
1.3 15,00 12,42 15,00 3,52 7,43 7,09 11,84<br />
1.4 7,52 11,02 12,33 15,00 15,00 15,00 11,67<br />
1.5 15,00 12,18 15,00 7,14 7,82 1,18 14,14<br />
1.6 15,00 9,79 11,01 11,62 1,25 0,83 0,02<br />
1.7 15,00 4,18 2,69 0,00 0,64 0,85 14,25<br />
2.1 1,99 3,63 15,00 8,54 11,70<br />
2.2 7,76 0,53 12,02 0,21 13,20<br />
2.3 15,00 14,14 7,18 4,93 13,21<br />
2.4 15,00 15,00 14,61 15,00 6,79<br />
2.5 15,00 12,80 0,56 3,40 15,00<br />
2.6.1 13,36 13,08 6,79 11,90 15,00<br />
2.6.2 13,36 13,01 3,78 2,90 13,66<br />
2.6.3 13,34 12,81 9,87 2,97 12,48<br />
2.6.4 11,73 12,68 6,93 4,44 13,79<br />
3.1 7,71 0,34 15,00 5,70 0,00 0,17 0,00 1,18<br />
3.2 13,66 13,24 3,93 9,34 7,01 15,00 7,04 12,81<br />
3.3 13,06 9,77 3,67 2,32 13,03 15,00 7,17 4,72<br />
3.4 10,27 8,76 0,42 6,51 3,73 9,77 15,00 14,89<br />
3.5 6,36 6,84 11,89 2,43 9,96 0,22 12,11 11,20<br />
3.6 4,74 9,13 12,63 8,27 8,89 3,79 12,37 6,45<br />
3.7 6,81 11,14 11,28 4,89 2,94 0,35 9,29 14,40<br />
3.8 11,01 6,40 10,49 14,41 15,00 14,66 15,00 13,27<br />
4.2 15,00 6,79 9,97 15,00 8,93 7,45 0,00 5,26 7,17 7,37 9,44 12,47 13,39 7,37 10,02 12,15 10,17 11,13 0,94 10,34<br />
4.3 15,00 10,01 15,00 15,00 9,79 10,23 0,00 2,95 8,25 8,54 10,57 13,73 15,00 13,75 7,80 13,29 7,53 10,87 4,62 11,67<br />
4.4.1 11,19 10,43 11,09 5,16 12,42 10,91 10,00 8,84 10,44 9,33 10,17 13,30 10,35 7,68 3,98 13,22 10,16 12,05 12,99 10,92<br />
4.4.2 13,44 10,71 0,74 5,23 6,77 8,47 5,00 5,95 12,53 6,69 7,88 12,30 10,04 7,91 5,10 7,22 6,83 12,34 0,73 12,88<br />
4.4.3 11,24 11,10 6,19 5,72 9,33 10,05 10,00 5,16 11,19 8,23 8,92 14,20 10,16 8,00 6,22 7,22 7,58 14,47 8,31 9,43<br />
5.1 7,46 4,72 1,47 10,29 7,72 2,31 7,25 15,00 0,81 9,46 0,00<br />
188
5.2 7,25 0,43 3,37 5,36 7,16 2,65 6,17 8,08 9,97 9,54 6,28<br />
5.3 6,22 1,72 8,04 2,71 1,53 9,74 7,04 7,25 15,00 2,79 3,12<br />
5.4 11,56 6,79 13,63 12,48 1,59 5,11 15,00 15,00 13,72 12,91 0,41<br />
5.5 11,70 2,49 7,74 12,30 14,33 12,87 15,00 15,00 8,06 12,79 1,88<br />
5.6 10,30 14,11 13,73 10,63 14,36 10,51 7,59 15,00 0,90 7,17 9,56<br />
5.7 12,75 10,94 13,83 13,18 7,16 11,10 15,00 15,00 12,35 15,00 11,70<br />
5.8 10,54 10,92 3,65 8,81 7,27 2,52 7,47 15,00 15,00 13,49 7,92<br />
5.9 8,95 2,70 8,95 1,38 12,43 5,96 15,00 15,00 6,99 8,60 13,09<br />
5.10 7,36 2,86 10,93 1,30 13,47 8,78 15,00 15,00 1,71 1,74 13,24<br />
5.11 6,95 3,11 4,52 1,36 13,31 10,45 15,00 15,00 0,55 7,81 12,46<br />
5.12 10,33 3,11 12,58 9,77 13,18 6,68 7,80 7,37 11,91 7,19 11,59<br />
5.13 7,81 12,66 1,39 7,21 14,44 1,44 15,00 15,00 7,50 1,32 8,13<br />
5.14 11,33 9,49 6,19 10,14 14,11 3,70 8,26 15,00 12,49 10,05 0,78<br />
5.15 9,03 13,27 1,63 13,41 13,01 1,64 7,55 15,00 0,13 10,97 2,60<br />
5.16 7,48 0,11 1,67 11,18 13,58 1,85 0,49 0,42 10,55 8,72 0,19<br />
5.17 12,18 7,29 14,05 9,71 12,67 6,27 9,67 15,00 11,92 9,73 7,74<br />
5.18 8,09 0,14 3,49 4,07 10,25 6,11 15,00 15,00 1,22 14,48 12,53<br />
5.19 9,77 12,53 15,00 10,95 15,00 1,28 0,37 0,18 15,00 2,48 14,63<br />
5.20 8,92 13,57 15,00 4,14 15,00 13,51 15,00 15,00 0,54 3,85 0,46<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
189
ANEXO 4.A – RESPOSTAS CATALOGADAS DA APLICAÇÃO FINAL<br />
Questões<br />
1 2<br />
Respostas<br />
3 4 5<br />
1.1 13,00 13,69 7,58 11,43 10,90<br />
1.2 13,63 7,80 0,95 7,46 5,41<br />
1.3 13,86 13,21 0,39 9,16 7,59<br />
1.4 2,32 5,25 0,51 2,70 2,82<br />
1.5 13,03 14,14 2,42 9,87 8,81<br />
1.6 1,43 1,47 0,24 1,05 0,92<br />
1.7 13,32 15,00 15,00 14,44 14,82<br />
2.1 15,00 12,40 13,02 13,20 4,41<br />
2.2 4,89 2,36 11,47 1,72 0,72<br />
2.3 15,00 10,83 15,00 12,95 12,19<br />
2.4 12,54 1,88 0,50 1,98 0,23<br />
2.5 13,34 13,14 15,00 12,89 15,00<br />
2.6.1 12,75 14,23 15,00 13,18 14,12<br />
2.6.2 12,84 13,91 15,00 13,26 13,52<br />
2.6.3 13,01 13,74 9,85 13,41 1,20<br />
2.6.4 7,14 14,29 10,49 13,49 13,87<br />
3.1 0,75 1,60 12,86 13,26 13,42<br />
3.2 14,29 2,27 2,16 15,00 13,55<br />
3.3 0,63 1,44 12,81 11,79 13,49<br />
3.4 15,00 2,65 12,47 12,70 13,44<br />
3.5 12,35 1,16 1,87 3,36 2,64<br />
3.6 7,86 10,05 13,10 4,44 1,82<br />
3.7 7,56 13,51 13,52 3,66 2,06<br />
3.8 15,00 10,91 13,81 8,61 12,74<br />
4.2 11,54 11,56 12,93 11,55 9,76<br />
4.3 14,55 14,97 13,79 13,20 15,00<br />
4.4.1 13,68 9,29 11,05 13,59 10,72<br />
4.4.2 13,85 11,41 3,83 13,75 10,12<br />
4.4.3 11,44 13,17 6,03 13,62 8,39<br />
5.1 0,84 3,67 7,07 13,21 14,11<br />
5.2 0,91 12,57 13,79 12,81 14,13<br />
5.3 11,45 13,25 5,66 6,36 2,37<br />
5.4 11,67 13,05 11,71 9,88 13,58<br />
5.5 1,15 8,06 14,62 9,35 13,57<br />
5.6 11,71 13,32 7,58 13,10 13,45<br />
5.7 2,20 12,74 5,73 12,84 13,10<br />
5.8 11,54 10,15 11,80 9,70 12,97<br />
5.9 11,80 15,00 12,67 9,68 13,00<br />
5.10 11,74 12,37 7,55 7,01 12,73<br />
5.11 11,64 12,00 2,30 3,77 13,10<br />
5.12 0,26 11,23 1,12 0,84 13,23<br />
5.13 0,16 12,03 0,93 13,23 12,81<br />
5.14 0,26 8,39 7,10 9,59 13,53<br />
5.15 0,23 3,20 11,26 9,46 2,05<br />
5.16 0,16 0,21 14,08 9,41 12,60<br />
5.17 0,29 13,93 7,87 7,15 12,83<br />
5.18 0,10 15,00 14,62 9,67 13,13<br />
5.19 0,16 15,00 15,00 12,87 13,18<br />
5.20 0,32 13,13 13,99 11,38 13,15<br />
Fonte: elaborado pelo autor.<br />
190