Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis 2018.A abordagem de Customização em Massa (CM) é uma tendência no mercado, principalmente em razão de novas tecnologias viabilizarem o desenvolvimento de produtos com maiores níveis de customização a um baixo custo. Apesar das diversas aplicações da CM, ainda se verifica uma falta de compreensão sobre o seu processo de implementação, principalmente em empresas do setor alimentício. Desta forma, esta dissertação possui o objetivo geral de propor mecanismos para implementar a estratégia de customização em massa em forma de adaptá-la para indústrias do setor alimentício. Para alcançar este objetivo, primeiramente foi realizada uma revisão sistemática da literatura para identificar tendências e oportunidades de desenvolvimento de novos produtos, processos e tecnologias no setor, além de identificar barreiras e facilitadores para a implementação de CM em empresas do setor. Em um segundo momento, buscou-se compreender as relações entre as barreiras de implementação da CM específicas do setor alimentício e as barreiras gerais da implementação de CM. Entre os procedimentos metodológicos utilizados, foram utilizados o Interpretive Structural Modeling (ISM) e uma estrutura de relacionamentos similar à apresentada na ferramenta Quality Function Deployment (QFD), ambas suportadas por meio de respostas obtidas em um grupo focado de especialistas. O resultado apresenta um procedimento de suporte a decisão que considera as características particulares da empresa para indicar quais facilitadores devem ser implementados para minimizar o efeito das barreiras de adoção de CM na empresa analisada. Um dos fatores de sucesso para implementação de CM no setor alimentício é a identificação das reais necessidades do consumidor. A disposição de informações nutricionais é um componente do produto alimentício que possui valor perante a percepção dos consumidores. Entretanto, o desenvolvimento de informações nutricionais de rótulo para produtos customizados, apresenta-se como uma barreira do processo de implementação de CM. Assim, este estudo explorou uma alternativa de dispositivo para a identificação de informações nutricionais de produtos alimentícios customizados. Foi realizado um procedimento de pesquisa de mercado do tipo survey organizada na forma de conjoint analysis baseada em escolhas (CBCA) e utilizando mecanismos de projeto de experimentos fracionados (2k-1) e análise de dados por meio de regressão logística. Os resultados da survey realizada indica que os consumidores apresentam uma positiva e intensa atribuição de valor frente a um dispositivo com a finalidade de reconhecer características nutricionais de um alimento customizado. Também foi identificado que as funcionalidades de portabilidade e precisão de medida no dispositivo apresentam maior valorização por parte dos potenciais clientes, assim como a presença de interação entre clientes portadores de intolerância alimentar com a precisão de medida no dispositivo (p-valor<0,005). Entre as contribuições desta dissertação são apresentadas oportunidades de novos produtos, processos e serviços associados a produtos alimentícios customizados e a implementação de melhorias aos alimentos já customizados pelas empresas. Os resultados obtidos também permitem às empresas focar em esforços para o desenvolvimento de tecnologias promissoras, tais como tecnologias inteligentes, IoT, big data e manufatura aditiva no desenvolvimento de mecanismos para a implementação da estratégia de CM em seus negócios. Além de direcionar investimentos, a dissertação também proporciona oportunidades de pesquisa quanto a tradução das necessidades dos consumidores e o estreitamento da relação que envolve usuários e manufatura.Abstract : The Mass Customization (CM) approach is a trend in the market, mainly because new technologies enable the development of products with higher levels of customization at a low cost. Despite CM's many applications, there is still a lack of understanding about its implementation process, especially in food companies. Thus, this dissertation has the general objective of proposing mechanisms to implement the strategy of mass customization to adapt it to food industry industries. A systematic review of the literature was first carried out to identify trends and opportunities for the development of new products, processes, and technologies in the sector, as well as to identify barriers and facilitators for CM implementation in companies in the sector. Second, we sought to understand the relationship between CM implementation barriers specific to the food sector and the general barriers to CM implementation. Among the methodological procedures used, we used the Interpretive Structural Modeling (ISM) and a relationship structure similar to that presented in the Quality Function Deployment (QFD) tool; both supported through responses obtained from a focused group of specialists. The result shows a decision support procedure that considers the particular characteristics of the company to indicate which facilitators should be implemented to minimize the effect of the CM adoption barriers in the analyzed company. One of the success factors for CM implementation in the food sector is the identification of the real needs of the consumer. The provision of nutritional information is a component of the food product that has value to the perception of consumers. However, the development of label nutritional information for customized products presents itself as a barrier to the CM implementation process. Thus, this study explored an alternative device for the identification of nutritional information of customized food products. A survey-based market research procedure was conducted in the form of conjoint analysis based on choices (CBCA) and using fractional experiment design mechanisms (2k-1) and data analysis through logistic regression. The results of the survey carried out indicate that consumers present a positive and intense value attribution to a device to recognize nutritional characteristics of a customized food. It was also identified that the functionalities of portability and accuracy of measurement in the device are more appreciated by potential clients, as well as the presence of interaction between customers with food intolerance and the measurement accuracy in the device (p-value <0.005). Among the contributions of this dissertation are opportunities for new products, processes, and services associated with customized food products and the implementation of improvements to foods already customized by companies. The results also allow companies to focus on efforts to develop promising technologies such as intelligent technologies, IoT, big data and additive manufacturing in the development of mechanisms to implement the CM strategy in their business. In addition to directing investments, the dissertation also provides research opportunities regarding the translation of consumer needs and the narrowing of the relationship involving users and manufacturing.