Instituto Politécnico de Viseu
Repositório Científico
Entradas recentes
Overview of the use of data assets in the context of Portuguese companies: Comparison between SMEs and large companies
Publication . Guimarães, André; Enrique, Daisy; Estácio Marques Mendes Gaspar, Daniel Augusto; Reis, Pedro; Cardoso, Antonio J. Marques
In the digital age, data becomes a crucial asset for businesses, serving as a valuable resource for production. Effective data management is crucial to companies' competitiveness and operational efficiency. While big data has the potential to help small and medium-sized enterprises (SMEs) innovate their products, many companies find it challenging to utilize this digital capability effectively. Therefore, this article examines the nuances of data management in Portugal, highlighting visible differences between SMEs and large companies. With that purpose, data were collected from 390 Portuguese companies, and a Kruskal-Wallis Test was conducted to examine if significant differences exist in data exploitation between small and large companies. The main results indicate a noteworthy difference in the use of data for developing new services and the utilization of technologies for Data Storage Security, Security for Data Exchange with partners, and Cloud Computing Security between Small and Medium-Large Companies.
Modificação do Método Delphi para Aplicação num Questionário sobre a Transformação Digital na Gestão de Ativos
Publication . Messias, Samuel; Guimarães, André; Raposo, Hugo; Estácio Marques Mendes Gaspar, Daniel Augusto
A utilização de um método de avaliação e de validação é de extrema importância, neste caso, para credibilizar e fortificar a aceitação. Este artigo tem como objetivo descrever a aplicação da técnica Delphi no processo de validação do conteúdo de um questionário criado de raiz, sobre a Transformação Digital na Gestão de Ativos, para aplicação na indústria nacional. Neste estudo, participaram 25 especialistas com experiência em Gestão de Ativos e em Transformação Digital. Para a elaboração do questionário foram incluídos os seguintes temas: Gestão de Ativos, Transformação Digital, norma ISO 55001, sistemas de informação e o ciclo de vida dos ativos. Juntamente com estes temas, foram também abordados os modelos de maturidade referentes à Gestão de Ativos e à Transformação Digital. Utilizou-se o modelo do IAM (Institute of Asset Management), para avaliar do nível de maturidade da Gestão de Ativos, e utilizou-se o modelo VDMA/IMPULS para avaliar o nível de maturidade digital. A técnica Delphi utilizada, foi modificada de forma a ser adaptada para um questionário, realizada numa única ronda pelos especialistas. Os resultados apontaram para uma taxa de resposta de 72%. Os especialistas chegaram a um consenso sobre as 15 perguntas apresentadas, onde 10 questões foram validadas por unanimidade, com uma boa classificação, recebendo também algumas sugestões de melhoria, sendo que 5 não obtiveram tanto consenso. Para esta classificação e avaliação utilizou-se a escala de Likert de 1 a 5, onde “1 – Nada relevante” e “5 – Extremamente relevante”. Esta técnica Delphi, modificada, permitiu de uma forma clara, perceber as tendências e os vetores no futuro da Gestão de Ativos e da Transformação Digital. O método Delphi contribuiu para o aprimoramento da formulação do questionário, sendo esta uma etapa intermediária de um processo de validação iterativo. A opinião dos especialistas permitiu a obtenção de feedbacks construtivos e práticos para a validação das questões e da estrutura do questionário a ser utilizada.
A Integração da Transformação Digital na Gestão de Ativos nas Empresas Nacionais
Publication . Messias, Samuel; Guimarães, André; Raposo, Hugo; Estácio Marques Mendes Gaspar, Daniel Augusto
Este artigo explora a importância e a integração das novas tecnologias emergentes na Gestão de Ativos nas empresas nacionais, com base nas respostas obtidas através de um questionário aplicado a 50 profissionais das diferentes áreas e departamentos destas empresas. A transformação digital tem revolucionado diversos setores, e a Gestão de Ativos não é exceção, oferecendo novas soluções, novas formas de otimização de operações, alternativas e diferentes possibilidades de reduzir custos e aumentar a eficiência. É estudado, também, através da adaptação de modelos de maturidade, o nível de Gestão de Ativos e o nível da Transformação Digital das empresas, bem como perceber se as empresas são certificadas pela ISO 55001 e se, por consequência, têm um sistema da gestão de ativos integrado. Com este questionário sobre a Transformação Digital na Gestão de Ativos, pretendese aferir se a adoção de tecnologias emergentes, como a Internet das Coisas (IoT), a Inteligência Artificial (IA), Big Data e softwares para a Gestão de Ativos, podem auxiliar ou não na Gestão dos ativos das empresas. Os resultados indicam uma crescente consciencialização sobre os benefícios da digitalização desta área tão emergente, no entanto, problemas como a resistência à mudança, a falta de competências específicas e falta de conhecimento sobre a Gestão de Ativos e sobre o seu sistema de gestão, ainda persistem.
AI-Powered Data Management to Optimize Data Collection and Processing in a Painting Laboratory
Publication . Pereira, Maria Teresa Ribeiro; Pereira, Marisa João Guerra; Tavares, Miguel Guedes; Guimarães, André; Vilarinho, Hermilio
Industrial laboratories often remain under-digitized compared to production lines, creating a gap between data acquisition and analytical intelligence, critical for advanced quality control. This study addresses this gap by proposing and validating a novel framework that combines Low-Code digitalisation tools with Machine Learning (ML) and Causal Inference to optimise data collection and analysis in an automotive painting laboratory. A Microsoft Power Apps-based platform was developed in order to digitalise all measurement records, eliminating manual transcription errors (previously ≈ 40.01%) and reducing data-handling time by up to 34% of an operator’s shift, while enabling centralised, traceable storage and Power BI integration. Four datasets were used to assess predictive capacity with Random Forest, XGBoost and Neural Networks; Random Forest consistently provided the most stable results—Mean Absolute Error (MAE) of 0.972, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 16.45%, and Root Mean Square Error (RMSE) of 1.307. Causal models (Linear Regression, DoWhy, Causal Forest, Double Machine Learning) consistently identified ultrafiltrate I solid content of the electrodeposition process as a dominant causal factor for defects. This study provides a novel framework that bridges digitalisation and ML-based causal reasoning in laboratory settings, offering a scalable approach that can be extended and replicated in other industrial sectors, aiming to develop smart, data-driven quality control systems.
Digital maturity and business performance in industry 4.0: evidence from industrial firms in Portugal's Dão Lafões region
Publication . Guimarães, André; Reis, Pedro; Antonio J. Marques Cardoso
Purpose – Digital maturity in the context of Industry 4.0 has become a key driverfor enhancing industrialization and overall business performance in the manufacturing sector. However, limited understanding remains regarding how the different pillars of digital maturity affect organizational and financial outcomes. This study investigates the influence of these pillars on key business performance indicators. Design/methodology/approach – A conceptual framework was developed to support the primary research hypotheses. A survey was conducted with 140 manufacturing companies in the D~ao Laf~oes region (Portugal), assessing subdimensions of digital maturity. Business performance data (ROA, debt, interest rate, productivity and Internationalization) were retrieved from the Iberian Balance Sheet Analysis System. Responses were collected through face-to-face interviews with managers, ensuring high-quality and context-rich data. Multiple linear regression models and robust statistical tests ensured the reliability of the results. Findings – Digital maturity has significant but heterogeneous effects on performance. Strategy and data analytics negatively affect ROA and productivity, while existing competencies positively influence internationalization. Strategy is also associated with higher debt. Other subdimensions show marginal effects on internationalization, debt, and interest rate. Practical implications – This study advances both the Industry 4.0 and performance management literature by demonstrating how distinct digital maturity pillars exert heterogeneous effects on operational and financial indicators. The findings refine existing maturity frameworks by showing that early-stage I4.0 adoption may generate negative short-termimpacts, underscoring the need for phased, capability-driven digital transformation strategies in SME-dominated regions. Originality/value – This study contributes to the literature on Industry 4.0 by providing empirical evidence on the differentiated effects of digital maturity subdimensions on business performance. It offers practical insights for policymakers and businessleadersseeking to optimize digital transformation strategies, particularly in SMEdominated industrial regions