Un análisis bibliométrico y de temas sobre las competencias futuras en fábricas inteligentes
Autores: Jerman, Andrej; Peji Bach, Mirjana; Bertoncelj, Andrej
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Un análisis bibliométrico y de temas sobre las competencias futuras en fábricas inteligentes
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Estudio
Competencias
Fábricas inteligentes
Industria 4.0
Desarrollo del personal
Técnicas de formación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
El objetivo del estudio es revisar el tema de las competencias que estarán presentes en las fábricas inteligentes. El estudio utilizó análisis bibliométrico y de temas para obtener información sobre las nuevas tendencias en la Industria 4.0. Se realizó un análisis bibliométrico y minería de temas en 43 artículos de revistas revisadas por pares y documentos de conferencias, publicados antes de julio de 2018 en las bases de datos Web of Science y Scopus de Thomson Reuters, utilizando la herramienta de software Statistica Data Miner. Los resultados se segmentan en cuatro secciones: (1) desarrollo del personal en organizaciones de aprendizaje, (2) técnicas de capacitación para el personal, (3) perfiles de ingeniería futuros y educación en ingeniería, y (4) capacidades relacionales. Cada sección se discute a fondo en este documento. El estudio contribuye al acervo de conocimiento sobre los fenómenos de la Industria 4.0 al compilar las competencias necesarias en las fábricas inteligentes del futuro.
Descripción
El objetivo del estudio es revisar el tema de las competencias que estarán presentes en las fábricas inteligentes. El estudio utilizó análisis bibliométrico y de temas para obtener información sobre las nuevas tendencias en la Industria 4.0. Se realizó un análisis bibliométrico y minería de temas en 43 artículos de revistas revisadas por pares y documentos de conferencias, publicados antes de julio de 2018 en las bases de datos Web of Science y Scopus de Thomson Reuters, utilizando la herramienta de software Statistica Data Miner. Los resultados se segmentan en cuatro secciones: (1) desarrollo del personal en organizaciones de aprendizaje, (2) técnicas de capacitación para el personal, (3) perfiles de ingeniería futuros y educación en ingeniería, y (4) capacidades relacionales. Cada sección se discute a fondo en este documento. El estudio contribuye al acervo de conocimiento sobre los fenómenos de la Industria 4.0 al compilar las competencias necesarias en las fábricas inteligentes del futuro.