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dc.contributor.advisorAmaral, Fernando Gonçalvespt_BR
dc.contributor.authorRosário, Cláudio Roberto dopt_BR
dc.date.accessioned2024-08-07T06:15:18Zpt_BR
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/277015pt_BR
dc.description.abstractA retenção do conhecimento organizacional é um tema emergente e adotado pelas organizações como estratégia competitiva. Considerando o escopo da gestão do conhecimento cognitivo, a tese atua sobre a consciência situacional distribuída, dado as indicações de carência em relação à evolução científica desse tipo de compartilhamento do conhecimento. A problemática abordada pela tese consiste na compreensão das heurísticas de tomada de decisão dos agentes dos processos de manufatura por meio de uma pesquisa empírica que estabelece os construtos teóricos como suporte científico e desenvolve um artefato para uso prático com o propósito de promover a elicitação da consciência situacional. Para tanto, a pesquisa adota a perspectiva da Consciência Situacional em um contexto sociotécnico. Os temas centrais da tese são: elicitação do conhecimento, consciência situacional e a consciência situacional distribuída. A tese objetiva auxiliar no processo de percepção da realidade por parte dos agentes dos processos de manufatura quando da projeção futura das variáveis em ocorrências condicionadas por meio da modelagem de redes bayesianas. A metodologia adotada para conduzir a pesquisa foi a Design Science Research (DSR) com vistas a desenvolver um artefato capaz de modelar o conhecimento elicitado. Como resultado, a tese contribui com a comunidade científica, pois estabeleceu-se as métricas necessárias para a conversão e transferência do conhecimento, considerando um contexto complexo e os temas centrais da pesquisa. Em um âmbito prático a contribuição da tese ocorre quando da possibilidade de proporcionar o nivelamento da consciência situacional entre os operadores do processo estudado, já que ambos possuem, a partir dos resultados, a mesma base de consulta representada por meio da integração das percepções, fases em que ocorre a representação e transferência do conhecimento, denominado consciência situacional distribuída. A estratégia adotada para promover a análise das consciências situacionais, em especial a categorização das respostas, demonstrou ser um instrumento útil para uso como mecanismo de mapeamento das variáveis determinantes que envolvem o processo de tomada de decisão. Principalmente, em processos em que a comunicação das atividades é contínua e mediada por transição em turnos alternantes. Constatou-se também que os recursos adotados para análise das verbalizações se mostraram adequados para pesquisas que se propõem analisar o comportamento humano por meio dos conceitos baseados em análise digital humanities e social network associadas. Tais recursos auxiliaram na mensuração da similaridade das percepções das variáveis entre os operadores. Concluiu-se que a modelagem por meio da abordagem Bayesian Belief Network (BBN) contribuiu como um artefato capaz de impactar sobre a carga cognitiva dos operadores, já que permite a representação das consciências situacionais dos operadores de forma integrada e promovendo a consciência situacional distribuída.pt_BR
dc.description.abstractOrganizational knowledge retention is an emerging topic organizations adopt as a competitive strategy. Considering the scope of cognitive knowledge management, the thesis focuses on distributed situational awareness, given the need for more concerning the scientific evolution of knowledge sharing. The problem addressed by the thesis consists of understanding the decision-making heuristics of agents in manufacturing processes through empirical research that establishes theoretical constructs as scientific support and develops an artifact for practical use to promote the elicitation of situational consciousness. To this end, the study adopts the perspective of Situational Awareness in a sociotechnical context. The central themes of the thesis are knowledge elicitation, situational awareness, and distributed situational awareness. The thesis aims to assist in the process of perception of reality by agents in manufacturing processes when projecting future variables in conditioned occurrences through Bayesian network modeling. The methodology adopted to conduct the research was Design Science Research (DSR) to develop an artifact capable of modeling the elicited knowledge. As a result, the thesis contributes to the scientific community, as it establishes the necessary metrics for the conversion and transfer of knowledge, considering a complex context and the central themes of the research. In a practical scope, the contribution of the thesis occurs when it is possible to provide the leveling of situational awareness between the operators of the studied process since both have, based on the results, the same consultation basis represented through the integration of perceptions, phases in which the representation and transfer of knowledge occurs, called distributed situational awareness. The strategy adopted to promote the analysis of situational awareness, particularly the categorization of responses, proved to be a valuable instrument to map the determining variables that involve the decision-making process. Mainly in processes in which communication of activities is continuous and mediated by the transition in alternating shifts. It was also found that the resources adopted to analyze verbalizations proved suitable for research that aims to study human behavior through concepts based on associated digital humanities and social network analysis. Such resources helped to measure the similarity of perceptions of variables between operators. It was concluded that modeling using the Bayesian Belief Network (BBN) approach contributed as an artifact capable of impacting the operators' cognitive load, as it allows the representation of operators' situational awareness in an integrated way and promotes distributed situational awareness.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectConhecimento organizacionalpt_BR
dc.subjectEliciting knowledgeen
dc.subjectTacit knowledgeen
dc.subjectPercepção ambientalpt_BR
dc.subjectSistema sociotécnicopt_BR
dc.subjectElicitation techniquesen
dc.subjectTomada de decisãopt_BR
dc.subjectDistributed situational awarenessen
dc.subjectDecision-makingen
dc.subjectSociotechnical systemsen
dc.titleModelagem bayesiana da consciência situacional distribuída : uma abordagem na perspectiva do contexto sociotécnicopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001207035pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Transportespt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2023pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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