SMART SKILLS DECISION-MAKING TOOL FOR WORKFORCE 4.0 TECHNOLOGY PROFILE SELECTION

Autores

  • Leonardo Breno Pessoa da Silva Universidade TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
  • Joseane Pontes Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Luís Maurício Resende Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Giovanna Bueno Marcondes Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Fernanda Tavares Treinta Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Rui Tadashi Yoshino Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Elaine Mosconi Université de Sherbrooke

DOI:

https://doi.org/10.25112/rgd.v21i2.3513

Palavras-chave:

Indústria 4.0. Gestão de Recursos Humanos 4.0. Mapeamento de Competências. Tomada de decisão inteligente. Ferramenta inteligente. Tecnologias Digitais.

Resumo

The study proposes a smart decision-making tool for skills needed to select the ideal technology profile for the workforce 4.0. Based on the design science methodology, we first performed a systematic literature review using the PRISMA methodology to identify skills underlined by the literature. A relative importance index (RII) was then adopted to rank the skills. Our findings show that soft skills are essentially similar regardless of digital technology. Additionally, hard skills seem more diversified owing to the technology presented. Furthermore, our findings suggest that each technology requires a different level and range of skills. A dashboard was built to present a smart decision-making tool for mapping skills related to Industry 4.0. This research contributes to the needs of the workforce by identifying and recruiting profile definitions, implementing role-changing and change management, and reskilling and upskilling people in companies that embarked on the digital initiatives of Industry 4.0, defining a skill-based technology profile 4.0. The paper presents contributions on a tool to assist leaders and Human Resource Management 4.0 to effectively manage skills in times of digital transformation. Thus, the paper is original in that it presents a decision-making tool to help relate and integrate a worker's skills in Industry 4.0 and its disruptive technologies, establishing a decision of the ideal technological profile 4.0 of the ideal worker for Industry 4.0.

Biografia do Autor

Leonardo Breno Pessoa da Silva, Universidade TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ

Doutorando em Engenharia de Produção pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (Ponta Grossa/Brasil). Professor Assistente na Universidade Federal Rural da Amazônia (Parauapebas/Brasil). E-mail: leonardopessoa@ufra.edu.br.

Joseane Pontes, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Doutora em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (Florianópolis/Brasil). Professora Associada da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (Ponta Grossa/Brasil). E-mail: joseane@utfpr.edu.br

Luís Maurício Resende, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Doutor em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (Florianópolis/Brasil). Professor Associado na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (Ponta Grossa/Brasil). E-mail: lmresende@utfpr.edu.br

Giovanna Bueno Marcondes, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Bacharel em Engenharia de Produção pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (Ponta Grossa/Brasil). E-mail: giovanna.bueno1910@gmail.com

Fernanda Tavares Treinta, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Doutora em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense (Niterói/Brasil). Professora Adjunta da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (Ponta Grossa/Brasil). E-mail: fernandatreinta@utfpr.edu.br

Rui Tadashi Yoshino, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade de São Paulo (São Carlos/Brasil).
Professor Associado da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (Ponta Grossa/Brasil). E-mail: ruiyoshino@utfpr.edu.br

Elaine Mosconi, Université de Sherbrooke

Doutora em Administração pela Université Laval (Quebec/Canadá). Professora na Université de Sherbrooke (Sherbrooke/Canadá). E-mail: elaine.mosconi@usherbrooke.ca

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Publicado

2024-09-12

Como Citar

Silva, L. B. P. da, Pontes, J., Resende, L. M., Bueno Marcondes, G., Treinta, F. T., Yoshino, R. T., & Mosconi, E. (2024). SMART SKILLS DECISION-MAKING TOOL FOR WORKFORCE 4.0 TECHNOLOGY PROFILE SELECTION. Revista Gestão E Desenvolvimento, 21(2). https://doi.org/10.25112/rgd.v21i2.3513