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Análise bibliométrica acerca da produção científica sobre lean manufacturing: avaliação em áreas não voltadas à manufatura

A globalização teve papel fundamental para que as empresas se tornassem mais competitivas, buscando meios eficientes para adequar-se as mudanças de mercado e demandas dos clientes cada vez mais exigentes. Com base no Sistema Toyota de Produção, o LM (Lean Manufacturing) tornou-se um modelo de gestão buscado para solução de problemas baseado na identificação e eliminação de desperdícios gerados por atividades que não agregam valor. Derivado do contexto da indústria automobilística, o LM tornou-se uma estratégia operacional elementar dentro de industrias produtivas de diversos setores, onde o sucesso foi comprovado mediante a vasta literatura relativa ao tema. O objetivo desta pesquisa é fazer uma análise bibliométrica no banco de dados Scielo e investigar a existência de produções científica sobre LM em áreas não voltadas a manufatura. A pesquisa se deu através de análise bibliométrica, revisão sistematizada e levantamento por amostragem, usando recursos tecnológicos como ferramenta de busca, nesse caso, a base de dados Scielo – Scientific Eletronic Library Online. A seleção dos artigos na base de dados foi feita a partir da pesquisa pelo termo em inglês “Lean Manufacturing”, retornado um total de 92 artigos publicados nos últimos 10 anos, ao adicionar mais um critério de exclusão, na qual foram analisados conforme sua área de pesquisa, classificando-os como “estudo em indústria de manufatura” e “outras áreas do conhecimento”. O LM dentro do contexto de manufatura é um assunto bastante difundido, focada na melhoria contínua e eliminação de desperdícios, já mostrou êxito na sua implementação em empresas do mundo inteiro, com isso, o mecanismo de busca permitiu encontrar pesquisas em diversos países, dentre os quais foram encontrados artigos que exploram o LM dentro de áreas não voltadas manufatura. Contudo, apesar de conceitos e ferramentas bem definidas a aplicação do LM pode não ser uma tarefa fácil para outros segmentos que não sejam industriais.

Análise bibliométrica acerca da produção científica sobre lean manufacturing: avaliação em áreas não voltadas à manufatura

DOI: 10.22533/at.ed.53021010421

Palavras chave: Conhecimento, Pesquisa, Indústria

Keywords: Knowledge, Research, Industry

Abstract:

The globalization carried an essential role for the companies to become more competitive, looking for more efficient ways to adapt to the market changes and the clients’ requests becoming more and more demanding. Based in the Toyota system of Production, the LM (Lean Manufacturing) has become a management model wanted for problem solution, it is structured in the identification and elimination of waste produced by activities that do not agregate value. Derived from the automotive industry context, the LM has become an elementar operational strategy of productive factories in different departments, where the success was proved through the vast literature regarding the topic. This research’s objective is to execute a bibliometric analysis, sistematized revision and sample survey, using technological resources as a search tool, more specifically the Scielo (Scientific Eletronic Library Online) database. The articles seletion was done searching for the term in English “Lean Manufacturing”, with the end result reaching 92 articles published in the last 10 years; after adding one more exclusion criterion, after which the arctiles were analised in accordance to their research field, classifiying them as “study in the manufacturing industry” and “other knowledge areas”. The LM within the manufacturing industry context is widely discussed, focused on the continuous improvement and waste elimination, it has already demonstrated success in its implementation in companies worldwide, thereby, the search mecanism permitted to find research in many countries, among which it was found articles that explore the LM within non-manafucturing areas. However, despite the concepts and well-designed tools, the LM application may not be an easy task for other fields.

Autores

  • Gabrielle Carneiro da Silva
  • Fabiana Rocha Pinto