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Estudo de caso: proposta de indicadores de desempenho para a plataforma de gestão de projetos iPOWER da Bosch Car Multimedia
( 2025 ) Vilas Boas, Bruno Ataíde; Tereso, Anabela Pereira
O presente trabalho, desenvolvido no âmbito do Mestrado em Gestão de Projetos de Engenharia, tem
como objetivo propor um sistema de indicadores-chave de desempenho (KPIs) aplicável à plataforma de
gestão de projetos iPOWER da Bosch Car Multimedia. O estudo enquadra-se no contexto da gestão de
projetos industriais, marcado por elevada complexidade técnica e pela necessidade de ferramentas
digitais que permitam uma monitorização objetiva e integrada do desempenho.
O objetivo principal consiste em identificar e propor um conjunto de KPIs ajustados à realidade da Bosch
Car Multimedia, de forma a otimizar a monitorização, o controlo e a tomada de decisão na gestão dos
projetos de industrialização. A relevância do estudo decorre da importância da medição de desempenho
como instrumento de apoio à governação e ao aumento da maturidade organizacional em gestão de
projetos.
A metodologia de investigação adotada segue uma abordagem amplamente utilizada na literatura,
estruturando de forma coerente as decisões metodológicas desde a filosofia até à análise dos dados. O
estudo baseia-se numa filosofia pragmática e numa estratégia de estudo de caso único, com recurso a
fontes documentais e secundárias, incluindo a análise funcional da plataforma iPOWER.
Com base na análise realizada, foi desenvolvido um sistema estruturado de KPIs, agrupado em sete
áreas de desempenho: prazo, custo, risco, qualidade, recursos, comunicação e readiness da linha de
produção, com representação visual através de um modelo de semáforo (traffic light model).
Conclui-se que a integração dos KPIs na plataforma iPOWER poderá reforçar a maturidade da gestão de
projetos da Bosch Car Multimedia, promovendo a padronização de práticas, o alinhamento estratégico e
a melhoria contínua. Embora ainda não validado em contexto real, o modelo proposto constitui uma base
metodológica sólida para futuras fases de implementação e avaliação.
Desafios da implementação de metodologias Lean em ambiente de projeto: uma revisão sistemática
( 2026 ) Agostinho, Jandira Vissolela Alves José; Alves, Anabela Carvalho; Couto, João Pedro
A presente dissertação é fruto de uma investigação, conduzida no âmbito do Mestrado em Gestão de Projetos de
Engenharia que teve como propósito principal identificar os principais desafios relacionados com a implementação
de metodologias Lean em contextos de projeto e propor diretrizes que visam orientar a superação destes
obstáculos, baseando-se na literatura analisada.
A associação entre metodologia Lean e a gestão de projetos visa conciliar a eficiência operacional, a estrutura e
controle. Metodologias Lean têm o seu enfoque na eliminação de desperdícios e na agregação de valor, uma vez
aplicado ao ambiente de projetos, impulsiona entregas mais ágeis e eficazes. A gestão de projetos por sua vez,
fornece o planeamento, monitorização e coordenação necessários para garantir o sucesso das iniciativas.
Essa junção favorece uma cultura de melhoria continua, colaboração e tomada de decisão sustentada por dados.
Não obstante aos desafios enfrentados, o procedimento híbrido, evidencia a eficácia na adaptação de contextos
complexos, promovendo maior valor e eficiência na execução de projetos.
Dentro do contexto das metodologias Lean e a gestão de projetos, realizou-se este estudo, que teve como base
metodológica uma revisão sistemática da literatura (RSL), que permitiu responder as perguntas de investigação
que nortearam a pesquisa. A revisão foi realizada tendo como limite temporal final a data de setembro de 2025 e
o inicial a altura do aparecimento do conceito Lean Project Management (1992). Uma vez aplicados os critérios
de classificação e exclusão, foram gerados e analisados um total de 19 artigos. O estudo abordou a aplicação de
metodologias Lean em ambientes de projetos, destacando os desafios enfrentados em diferentes áreas de estudo.
Observou-se a existência de desafios transversais e específicos que podem comprometer o sucesso da
implementação do Lean Project Management. Esses desafios foram observados em diversas áreas, como
educação, construção civil, saúde, engenharia e setor público.
Os resultados evidenciam a importância de uma abordagem contextualizada na implementação de metodologias
Lean em ambientes de projetos, considerando as características e limitações de cada área de investigação. A
perceção e antecipação desses desafios são fundamentais para traçar estratégias de aplicação sustentáveis e
eficazes.
Durability assessment and prediction of fibre polymer composites using artificial intelligence
( 2025 ) Subbaiah, Thammaiah Naganda; Sena-Cruz, José; Mohammadi, Amirhossein
Os compósitos de polímeros reforçados com fibras têm recebido crescente atenção como alternativas viáveis aos materiais de construção tradicionais, principalmente devido à sua superior relação resistência-peso, resistência à corrosão e durabilidade a longo prazo. Espera-se que sua utilização em aplicações estruturais continue a crescer, especialmente com a recente publicação da CEN/TS 19101:2022, uma especificação técnica europeia para o projeto de estruturas compósitas. Apesar das vantagens, a previsão do desempenho a longo prazo destes compósitos permanece um desafio significativo, particularmente devido à sua degradação sob condições ambientais. Para abordar esta questão, o presente estudo utiliza inteligência artificial (IA) para desenvolver modelos preditivos baseados em dados experimentais.
O objetivo principal deste estudo foi avaliar e prever o desempenho a longo prazo de compósitos de polímeros reforçados com fibras em aplicações estruturais, através de uma abordagem orientada por dados que abrange a recolha e análise sistemática de dados de durabilidade. Influências ambientais chave, como humidade, ciclos térmicos e exposição química, foram incorporadas no processo de modelação.
A metodologia de investigação inclui a análise exploratória de dados para identificar fatores críticos que influenciam a degradação, seguida da refinação dos parâmetros do modelo analítico através de análise inversa. Modelos preditivos baseados em IA foram desenvolvidos para estimar o desempenho a longo prazo dos compósitos sob diversas condições ambientais. Os resultados esperados incluem a criação de um conjunto de dados abrangente e a formulação de modelos robustos capazes de prever a retenção de resistência do material, orientando a seleção de compósitos e contribuindo para a normalização de materiais compósitos na engenharia estrutural, informando estratégias de projeto e manutenção para uma infraestrutura sustentável.