This article presents the state of the art of Lean principles applied in Emergency Departments through a systematic literature review. Our article extends previous work found in the literature to respond to the following questions: (i) What research problems in emergency departments can Lean principles help overcome? (ii) What Lean approaches and tools are used most often in this environment? (iii) What are the results and benefits obtained by these practices? and (iv) What research opportunities appear as gaps in the current state of the art on the subject? A six-step systematic review was performed following the guidance of the PRISMA method. The review analysis identified six main research problems where Lean was applied in Emergency Departments: (i) High Waiting Time and High Length of Hospital Stay; (ii) Health Safety; (iii) Process redesign; (iv) Management and Lessons Learned; (v) High Patient Flow; (vi) Cost Analysis. The six research problems’ main approaches identified were Lean Thinking, Multidisciplinary, Statistics, and Six Sigma. The leading Lean tools and methodologies were VSM, Teamwork, DMAIC, and Kaizen. The main benefits of applying Lean Principles were (a) reductions in waiting time, costs, length of hospital stay, patient flow, and procedure times; and (b) improvements in patient satisfaction, efficiency, productivity, standardization, relationships, safety, quality, and cost savings. Multidisciplinary integration of managers and work teams often yields good results. Finally, this study identifies knowledge gaps and new opportunities to study Lean best practices in healthcare organizations.

A previsão de demanda é uma metodologia da administração de empresas para estimar um valor futuro de uma grandeza de interesse. Realizar previsões de demanda significa reconhecer padrões de comportamento em séries históricas e predizer o comportamento futuro ou, ainda, identificar fatores causais que afetam o comportamento e extrapolá-lo. Este artigo tem por objetivo realizar uma revisão da literatura dos métodos de previsão de demanda com o propósito de reunir os métodos e os modelos disponíveis acerca dos conceitos utilizados atualmente na administração de empresas relacionados ao consumo e à produção de produtos e serviços. A metodologia utilizada é a revisão da literatura com abordagem qualitativa, com o propósito de dar uma visão descritiva geral dos métodos dominantes utilizados em previsão de demanda. Foi realizado o mapeamento da literatura para identificar o estado da ciência por meio da produção científica disponível nos bancos de dados Scopus e Google Scholar. Os métodos qualitativos e os causais estão mais bem associados a previsões de médio e longo prazos. A análise de séries temporais bem como os métodos dos diversos tipos de médias e de suavização exponencial são indicados como os mais adequados para previsões de curto prazo. Um recurso utilizado em diversas realidades é a construção de um modelo próprio de previsão de demanda, o qual utilize técnicas, aspectos, conceitos e características de diferentes métodos e modelos. É fundamental monitorar o modelo adotado, manter os dados de campo e de previsão sob controle e, se houver desvios, corrigir o modelo.

In industrial symbiotic networks, the waste from one operation becomes the raw material or fuel for another, addressing concerns about municipal solid waste management. The purpose of this article is to draw lessons from previous experiences that can benefit future implementations of industrial symbiosis (IS). A comprehensive literature review identified 23 challenges and 20 opportunities, which were classified into four categories: technical, economic, legal/regulatory, and social. From the challenges and opportunities, and relying on previous case studies, the article yields 13 actionable lessons designed to assist stakeholders, investors, managers, and practitioners in the successful implementation of IS networks. IS embraces three dimensions: political, technological, and social, which enable insights for promoting collaborations and formulating incentive policies, which pave the way for future research and practical applications. The primary implication of this article is the establishment of a framework aimed at enhancing the sustainability and resilience of future implementations within industrial ecosystems. The main impact of the lessons is that practitioners and stakeholders can now build a roadmap to future implementations of industrial symbiotic networks.

Emergency departments worldwide face challenges in managing fluctuating patient demand, which is often inadequately addressed by traditional forecasting methods due to the inherent nonlinearities of data. The purpose of this study is to propose a short-term prediction model for daily attendance in a private emergency healthcare unit in southern Brazil. The study employed seven years of historical data to compare the performance of ARIMA, Artificial Neural Networks (ANNs), and the chaotic logistic map model to forecast next-day arrivals in two specialties, general clinic and pediatric. The errors for the general practitioner and the pediatricians of the ARIMA, ANN, and logistic map models were, respectively, [0.31%, 2.54%, 2.17%] and [32.72%, 10.11%, 7.85%], measured by MAPE (mean absolute percentage error). The logistic map ranked second and first place, respectively, providing acceptable results in both cases. The main innovation is the successful application of a chaotic model, specifically the logistic map, exclusively for one-day prediction variables in the management of health and medical services. In particular, for the pediatrician, a most irregular time series, the logistic map provided the better outcome. For professionals, the study offers an accurate tool for optimizing the allocation of human and material resources and supporting daily strategic decisions. For scholars, it opens research avenues, addressing a gap in the body of knowledge on chaotic models that have not yet been extensively explored in healthcare service demand one-day forecasting.

Este artigo teve como objetivo identificar os aspectos e estimar os impactos financeiro de um acidente de trabalho com afastamento em uma concessionária de veículos pesados. Para o desenvolvimento deste trabalho, foram aplicadas as ferramentas de qualidade como o Diagrama de Ishikawa e 5 Porquês. Também foram utilizadas as ferramentas associadas à Saúde e Segurança como a Pirâmide de Segurança e a análise de ocorrência de desvio por meio da Curva de Bradley. Foram avaliados e estudados os dados históricos de acidentes com afastamento de uma oficina de veículos pesados, no qual o período analisado foi de 60 meses entre janeiro de 2019 a dezembro de 2023. Buscou-se realizar uma avaliação detalhada dos setores com maior incidência de acidentes da empresa pesquisada. Com base nos aspectos e dados levantados, foi elaborado um levantamento dos principais custos relacionados aos acidentes de trabalho. Entre os resultados destaca-se o impacto financeiro diário de R$ 1.647,91 ou R$ 196.450,00 relacionado a 120 dias de afastamento de um colaborador acidentado. Além disso, com a evolução da maturidade de segurança, busca-se a meta acidente zero, o que acaba refletindo em ganhos operacionais sem perda de Horas Homem Trabalhadas (HHT), melhorando a imagem da organização perante a sociedade, maior capacidade de atendimento aos clientes e melhor resultado financeiro.

Com intuito de obter bons resultados em relação à concorrência, as empresas têm estimulado a competitividade nos diversos segmentos industriais, desenvolvendo formas de tornar suas operações e processos produtivos cada vez mais eficientes. Desta forma, este trabalho teve como objetivo reduzir os tempos de processo e o consumo de energia elétrica dos misturadores de aditivo e polímero. Foram utilizados fluxogramas para o mapeamento do processo de aditivação e a ferramenta 5W2H, para desenvolver um plano de ação eficiente na implementação das propostas de melhorias no sistema de automação dos misturadores de aditivo e polímero, reduzindo os tempos de operação dos equipamentos e gerando economia, tanto de energia elétrica quanto financeira. Nesse sentido, este trabalho apresenta um estudo de caso quantitativo e qualitativo, com natureza de pesquisa aplicada envolvendo um caso real, com interesses locais e com objetivos específicos. Após a implementação das melhorias, houve diminuição no tempo total de processo de cem minutos (1h40min), redução no tempo de utilização da água gelada de cento e setenta minutos (2h50min) e diminuição no tempo de operação dos agitadores de oitenta minutos (1h20min) gerando uma economia de R$ 6.011,60 por dia com energia elétrica, que maximizada representa R$ 2.194.234,00 por ano. Desta maneira, o trabalho contribuiu para a geração de resultados positivos no processo, permitindo ganhos de produtividade e redução de custos, com oportunidade de alcançar os mesmos resultados em outros sistemas automatizados assim como em outras unidades industriais.