Ângela Filipa Brochado, natural de Lijó, foi premiada com o primeiro lugar na Doctoral Dissertation Competition pela Industrial Engineering and Operations Management Society, no âmbito da 8th European Conference on Industrial Engineering and Operations Management, realizada em Paris, França, de 2 a 4 de Julho de 2025. A competição foi patrocinada pela multinacional Airbus.

Atualmente, Ângela é investigadora pós-doutoramento no âmbito da Agenda PRR NEXUS – Pacto de Inovação para a Transição Verde e Digital nos Transportes, Logística e Mobilidade, e também membro do Grupo de Análise Funcional e Aplicações (GAFA), integrado no Centro de Investigação e Desenvolvimento em Matemática e Aplicações (CIDMA).
O prémio reconhece o trabalho desenvolvido na sua tese de doutoramento intitulada A Big Data Driven Approach to Support Continuous Improvement Initiatives and Decision-Making in 4.0 Companies, um trabalho que se debruça sobre o impacto da digitalização e da análise de dados na melhoria contínua, no contexto da Indústria 4.0 e 5.0, supervisionado pelo Professor Eugénio Rocha, do Departamento de Matemática da Universidade de Aveiro, e pela Professora Carina Pimentel, do Departamento de Produção e Sistemas da Universidade do Minho.

Segundo a Universidade de Aveiro, a tese gerou dois contributos centrais. Primeiro, apresenta quatro modelos inovadores baseados em dados, desenvolvidos e validados em ambientes reais de manufatura (linhas de produção na Bosch Termotecnologia e Vista Alegre) e logística (processos operacionais e de transporte de contentores do Porto de Sines), as suas principais inovações incluem: (1) um modelo baseado em Teoria de Grafos para deteção de bottlenecks (gargalos) construído sob a premissa de informação mínima; (2) um modelo de análise de desempenho de processos baseado em técnicas de Investigação Operacional que incorpora uma versão estática e outra orientada para a variação do desempenho; (3) um modelo de análise de causas raiz que combina técnicas de Machine Learning e Inteligência Artificial Explicável (XAI) que revela as variáveis mais relevantes que explicam processos/trabalhadores (in)eficientes; e (4) um modelo de previsão de variação do desempenho humano que enfatiza a melhoria de processos centrada no trabalhador.
Segundo, a tese apresenta ImproveXpert4.0, uma plataforma digital para impulsionar a melhoria contínua baseada em dados. Inclui dois elementos de design de apoio, o fluxograma estrutural DMAIC-PDCA e a sua arquitetura de alto nível. O fluxograma ilustra os passos inerentes ao racional operacional da plataforma e a respetiva integração com os algoritmos desenvolvidos, combinando KPIs operacionais e de alto nível. A arquitetura fornece uma visão geral dos componentes tecnológicos e interações da plataforma, apoiando especialistas em software e hardware na implementação. Ambos os elementos de design foram auxiliados por uma recolha de requisitos realizada através de uma revisão da literatura narrativa e entrevistas semi-estruturadas conduzidas a 10 especialistas Kaizen e Lean Manufacturing (seis deles a trabalhar em empresas premiadas pelo instituto Kaizen Portugal).

Através das redes sociais, a Junta de Freguesia de Lijó felicita a jovem “pelo prestígio alcançado”.

(foto: Universidade de Aveiro/DR)