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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Torres, Bruno Guimaraes | - |
| Autor(es): dc.contributor | Correia, Maria Fernanda | - |
| Autor(es): dc.contributor | Cerqueira, Fabio | - |
| Autor(es): dc.creator | Vianna, Maria Cecília Deister | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:10:23Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:10:23Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-06-09 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-06-09 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/38722 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1055929 | - |
| Descrição: dc.description | Com o passar do tempo e com a evolução da tecnologia no mundo atual, cresce a necessidade de automatização de diversos processos que podem levar uma empresa a um nível maior de competitividade no mercado. A gestão de estoque é uma área que envolve atividades com o intuito de atender as necessidades da organização com menor custo e maior eficiência, e conjugando-a com a utilização da Inteligência Artificial, pode trazer um equilíbrio entre demanda, qualidade e agilidade. Dessa forma, esse presente estudo teve como objetivo principal fazer uma revisão bibliográfica sistemática a fim de procurar e analisar abordagens de inteligência artificial que podem ser aplicadas na gestão de estoque industrial. Foram encontrados 308 artigos relacionados ao tema na base SCOPUS, sendo relativos a diversas áreas de aplicação da Inteligência Artificial. A fim de aplicar os conceitos apresentados, foi solucionado um problema de previsão de demanda de uma empresa do ramo alimentício que teve sua demanda e, portanto, seu estoque, drasticamente atingidos pelo aumento de pedidos de entrega resultante da pandemia de COVID-19. Por fim, concluiu-se que a melhor técnica a ser aplicada na unidade de analise desse estudo é Machine Leaning por meio das Redes Neurais Artificiais | - |
| Descrição: dc.description | Over time and with the evolution of technology in the current world, the need for automation of various processes that can take a company to a higher level of competitiveness in the market grows. Inventory management is an area that involves activities aimed at meeting the organization's needs with lower costs and greater efficiency, and when combined with the use of Artificial Intelligence, it can bring a balance between demand, quality, and agility. Thus, the main objective of this present study was to conduct a systematic literature review in order to search for and analyze artificial intelligence approaches that can be applied in industrial inventory management. A total of 308 articles related to the topic were found in the SCOPUS database, relating to various areas of artificial intelligence application. In order to apply the presented concepts, a demand forecasting problem was solved for a company in the food industry that had its demand and, consequently, its inventory drastically affected by the increase in delivery orders resulting from the COVID-19 pandemic. Finally, it was concluded that the best technique to be applied on the unit of analysis of this study is Machine Learning through Artificial Neural Networks | - |
| Descrição: dc.description | 75 f. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Open Access | - |
| Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência Artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Revisão da Literatura | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Gestão de estoque | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Gestão de estoque | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial Intelligence | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inventory Management | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Literature Review | - |
| Título: dc.title | Como a inteligência artificial pode ajudar na gestão de estoque industrial | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF | |
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