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A relevância esperada deve atender pelo menos um dos seguintes itens:
i) relevância social - a proposta de pesquisa tem o potencial de contribuir para o aprimoramento de políticas públicas e privadas, propor soluções para problemas sociais ou favorecer a redução de desigualdades no acesso à saúde, educação e informação no que tange a inovação;
ii) relevância científica - a proposta de pesquisa atende às necessidades da ciência (pode preencher lacunas do conhecimento na área do saber), desenvolve uma nova metodologia ou propõe uma nova teoria, produto principal da pesquisa será um modelo/framework que agregue diferentes técnicas e metodologias e sirva de suporte ao desenvolvimento de Produto. A relevância científica deste tópico dá-se através da exploração do gap proposto por Zheng et al. (2019), que cita a reconfiguração dinâmica baseada como um campo a ser explorado na área e ainda não endereçado. Neste sentido, esta entrega atuaria como um preenchimento desta lacuna do conhecimento no campo de aplicação cientifica.
iii) relevância tecnológica - a proposta de pesquisa propõe o desenvolvimento de novas tecnologias e contribui para avanços produtivos e a disseminação de técnicas e conhecimentos; ou o produto será um sistema experimental, exploratória e explicativa, em nível de prova de conceito, que agregará diferentes tecnologias e explorará a fundo suas interligações. A relevância tecnológica deste tópico dá-se através da utilização de diferentes ferramentas e tecnologias no campo de Inteligência Artificial, e Machine Learning para criação de um sistema preditivo e classificatório semanticamente integrado.

iv) relevância econômica - a proposta de pesquisa tem o potencial de gerar emprego e renda, bem como proporcionar o desenvolvimento de atividades empreendedoras.

Como resultados da pesquisa, esperam-se:

a) Um framework validado que contribua para a solução da problemática proposta que seja a base para o desenvolvimento de modelo para reconfiguração dinâmica de abordagem sistêmica de PDP, I4.0, SO e OI;
b) Estudo de survey para bancos de dados para validação dos modelos propostos;
c) Orientações de trabalhos de Doutorado, Mestrado, Iniciação Científica e Trabalhos de Conclusão de Curso (Engenharia de Produção e Especialização), visando a formação de recursos humanos nas áreas da gestão de operações;
d) Formação de recursos humanos qualificados nas áreas das Engenharias de Produção e Mecatrônica, otimização e métodos de projeto orientado aos Sistemas Produto, aplicação de Inteligência Computacional na modelagem de informação, dentre outras;
e) Elaboração de artigos científicos a serem submetidos a periódicos nacionais e internacionais qualificados pelo sistema Qualis/CAPES, assim como a congressos nacionais e internacionais;
f) Consolidação da colaboração futura entre instituições nacionais e internacionais de ensino envolvendo o tema em estudo;
g) Divulgação e projeção do PPGEPS/PUCPR e do CNPq em nível nacional e principalmente no cenário internacional como patrocinador deste projeto na forma de publicação de artigos em conferências e periódicos qualificados.
A presente pesquisa busca resultados de acordo com o quadro abaixo relacionados à divulgação dos achados científicos teóricos e práticos, para isso busca a publicação de artigos científicos de alto impacto em periódicos de reconhecimento científico internacional e também a participação e publicação dos resultados da pesquisa em congressos nacionais e internacionais.

Metodologia de Pesquisa
Classificação da pesquisa, técnica e procedimentos
Quanto a natureza da pesquisa, será do tipo exploratória, explicativa e aplicada, uma vez que há interesse na busca de soluções práticas para problemas definidos (CERVO, BERVIAN e SILVA, 2007; MASCARENHAS, 2012; BARROS e LEHFELD, 2014).
Quanto a abordagem da pesquisa e técnica, será do tipo Quantitativo e Qualitativo, pois serão apresentadas análises qualitativas para analises de conteúdo e para interpretação de dados e quantitativa para análise e tratamento estatístico, definindo um sistema robusto para tratamento das informações ou dados.
Quanto a técnica para coleta de dados, será do tipo Pesquisa Bibliográfica e Documental/Survey, pois para a elaboração do referencial teórico é necessário que o investigador analise o material já publicado a respeito do tema, por meio de pesquisa bibliográfica (PRODANOV e FREITAS, 2013) e esta será realizada por meio de pesquisa em documentos que serão registros para fontes de informações (CORDEIRO, MOLINA e DIAS, 2014).
1.6.2 Passos da pesquisa
Este projeto de pesquisa será desdobrado da seguinte forma.
Revisão Sistemática da Literatura (RSL) com analises de conteúdos sobre os pilares da pesquisa: Aplicação de uma RSL para investigar as relações entre os pilares da pesquisa utilizando os softwares R Studio, Bibliometrix..
Identificação dos constructos bibliográficos: Aplicação de uma pesquisa bibliográfica e documental.
Construção, modelagem e Agrupamentos dos constructos para análise: Construir e modelar os constructos por grupos.
Estudos dos efeitos estatísticos: Determinação AVE, RMSEA, Factor Loading e Construção de um framework conceitual para desenvolvimento de uma arquitetura de modelos de aprendizado de máquina para análise dos constructos.
Influência da correlação entre os pilares: Determinação do grau de influência e impactos.
Modelo de framework validado.

Amostragem
A pesquisa, será realizada com os responsáveis pela gestão das empresas de manufatura. O instrumento de pesquisa, será desenvolvido na plataforma Google Forms®, será enviado por e-mail para uma amostra total de 10.000 respondentes. O resultado espera-se apresentar uma amostra de no mínimo de 2 % respondentes abrangendo todos os estados do Brasil, no período de setembro a outubro de 2024-2025. Para lidar com os dados, estruturaremos nossas investigações em blocos distintos com base em sujeitos e empregaremos técnicas de randomização para mitigar possíveis correlações que poderiam introduzir viés de resposta, conforme proposto por Podsakoff et al. (2012). Em relação ao tamanho da amostra, realizaremos uma análise de poder para avaliar a robustez estatística de nosso modelo, empregando a abordagem sugerida por Cohen et al. (2013) com foco no maior número de preditores independentes. Definindo os parâmetros para refletir um tamanho de efeito médio (f² = 0,15) e considerando o tamanho amostral total, espera-se um poder de teste de 1 – β ≈ 0,80, em linha com a recomendação de Cohen et al. (2013). Assim, podemos validar a viabilidade de usar uma abordagem OLS com o tamanho da amostra proposta.
O instrumento de pesquisa será dividido em quatro grupos de questões sendo subdivididas em: 30 questões para IND 4.0, 15 questões para OS, 15 questões para PDP e 02 questões para OI. Nas questões citadas, a escala a serem utilizada será de 1 a 5: 1- Desenvolvemos pouco, 2- Desenvolvimento baixo, 3- Desenvolvemos moderadamente, 4- Desenvolvemos muito e 5- Desenvolvemos sempre/ quase sempre desenvolvemos. Também serão utilizados, a escala de avaliação utilizada foi 1- Muito baixo, 2- Baixo, 3- Regular, 4- Alto e 5- Muito alto. O instrumento de pesquisa também fornecerá a caracterização dos respondentes, que serão utilizados como variáveis de controle nas avaliações binárias (0, 1): tamanho da organização, escolaridade e anos de experiência. Ao abordar dados ausentes e discrepantes, como respostas que consistem em apenas uma única escala, examinaremos meticulosamente todas as respostas e eliminamos aquelas que não abordavam de forma abrangente ou adequada todas as questões, conforme sugerido por Hair et al. (2009).
O questionário será desenvolvido com base em constructos e artigos de referência sobre assuntos consolidados na literatura. Os constructos serão baseados I4.0 (Chakrabarti, 2023), OS (Sony, 2018), PDP (Marin e Kaminski, 2020) e Inovação (Maqueira et al., 2020). Todas as referências citadas tem AVE, RMSEA e Factor Loadings que será utilizada como base de comparação.

INDICADORES DEFINIÇÃO QUANTIDADE
Artigos publicados Número de artigos publicados em revistas qualificadas pelo Qualis de referência da área 04
Artigos/Resumos Publicados Número de artigos/resumos publicados em congressos nacionais e internacionais 04
Software Número de softwares para aplicação de ferramentas desenvolvidas 01
Número de mestres Número de dissertações concluídas 03
Número de doutores Número de teses concluídas 02
Número de bolsistas Número de bolsas de iniciação cientifica/semelhantes formados TCC 06
Novos processos de inovação Processos inovadores criados 02
Processos comparados Processos melhorados 04