PurposeThis paper focuses on understanding the contribution of Industry 4.0 technologies to manufacturing flexibility.Design/methodology/approachA multiple-case study was conducted through interviews and complementary data from 12 adopters of Industry 4.0 technologies from the industrial sector. To enable a broad perspective, cases from 5 industry sectors with different technological intensity levels were studied.FindingsThe findings show that Industry 4.0 technologies are mostly used to improve machine flexibility since there is a major focus on technological approaches rather than on wider flexibility. The results also showed that cloud services, IoT, and data analytics provide the basis for flexible operation, and collaborative robots, ERP/MES/PLM, AGVs, and traceability devices are the most commonly implemented technologies for flexibility. However, inherent contingency factors such as production complexity and product life cycle need to be considered.Originality/valueThis article expands the research on manufacturing flexibility, considering new capabilities introduced by Industry 4.0.

Purpose The innovation process demands an interaction between environment agents, knowledge generators and policies of incentive for innovation and not only development by companies. Universities have gradually become the core of the knowledge production system and, therefore, their role regarding innovation has become more important and diversified. This study is aimed at identifying the mechanisms of university–industry (U–I) collaboration, as well as the operationalization steps of the U–I collaboration process. Design/methodology/approach This study is aimed at identifying, based on a systematic literature review, the mechanisms of university–industry (U–I) collaboration, as well as the operationalization steps of the U–I collaboration process. Findings The analysis of the 72 selected articles enabled identifying 15 mechanisms of U–I collaboration, proposing a new classification for such mechanisms and developing a framework presenting the operationalization steps of the interaction process. Originality/value In this paper, the authors screened nearly 1,500 papers and analyzed in detail 86 papers addressing U–I collaboration, mechanisms of U–I collaboration and operationalization steps of the U–I collaboration process. This paper provides a new classification for such mechanisms and developing a framework presenting the operationalization steps of the interaction process. This research contributes to both theory and practice by highlighting managerial aspects and stimulating academic research on such timely topic.

Dado o crescimento do desenvolvimento e adoção de tecnologias digitais no ecossistema do agronegócio, o qual representa um mercado em expansão, o presente estudo verifica a influência das novas tecnologias digitais no agronegócio e como os atores do ecossistema de inovação ajudam desenvolver e implementar as mesmas. Para isto foram feitas 18 entrevistas semiestruturadas com diferentes atores do ecossistema agrícola. Os resultados apontam que o processo de digitalização no setor ainda é lento, devido diferentes barreiras relacionadas à infraestrutura de rede, à falta de conhecimento e habilidades e à resistência à adoção de tecnologia por parte dos agricultores, principalmente produtores de pequeno e médio porte. Nesse contexto os atores do ecossistema detêm um papel fundamental: universidades com pesquisa de pontas que impactam no setor e empresas públicas e privadas promovendo o uso das tecnologias e sendo um elo entre os desenvolvedores das mesmas e o agricultor.

No abstract

Este artigo discute técnicas de modelagem estatísticas, empregadas em pesquisas que visam compreender o processo de tomada de decisão na perspectiva do consumidor, frente a soluções inovadoras. A teoria que embasa esses modelos parte da análise de cenários, os quais avaliam o processo de decisão da escolha do consumidor, denominados modelos de escolha de multiatributos ou choice-experiments, na utilização de técnicas de análise conjunta (conjoint analysis). Essas análises habilitam desenvolvedores a criarem estratégias a fim de educar o consumidor na migração de escolhas para soluções mais sustentáveis. Entretanto, a forma de seleção e de emprego dessas técnicas de experimentação e modelagem não é suficientemente explicitada na literatura para tornar-se facilmente replicável. Assim, a proposta desse artigo é apresentar as principais técnicas utilizadas em modelagem de cenários para o desenvolvimento de ofertas inovadoras. A literatura de gestão, engenharia e sustentabilidade foi revisada, em que os autores empregam métodos de antecipação da preferência do consumidor. Para tanto, foi realizada uma análise dos principais artefatos de conjoint analysis, com descrição potencial de análises quantitativas e interpretação dos resultados voltados a estudos de inovação. Palavras chave: Valor para produtos inovadores; Conjoint Analysis; Valor para o consumidor; Análise de cenários; Árvore de decisão.