Inteligência Artificial na Gestão de Estoque inovação e eficiência para a logística do futuro

Autores

  • GABRIEL SILVA CONSTANCIO Faculdade de Tecnologia de Guarulhos | Fatec Guarulhos Autor
  • MARCELO ADRIANO MOTTA PEDRO Faculdade de Tecnologia de Guarulhos | Fatec Guarulhos Autor
  • ROBSON DA SILVA Faculdade de Tecnologia de Guarulhos | Fatec Guarulhos Autor
  • ROSANA MARIA C. D. PICCHIA DE ARAUJO NOGUEIRA Faculdade de Tecnologia de Guarulhos | Fatec Guarulhos Autor
  • LUCIANO MORAES DOS SANTOS Faculdade de Tecnologia de Guarulhos | Fatec Guarulhos Autor

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.20417070

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Gestão de Estoque, Logística, Inovação, Eficiência Operacional

Resumo

A inteligência artificial (IA) está revolucionando a gestão de estoque, trazendo inovação e eficiência para a logística do futuro. Por meio de algoritmos avançados, machine learning e análise preditiva, a IA permite otimizar níveis de estoque, reduzir custos e minimizar desperdícios. Sistemas automatizados podem prever demandas com precisão, identificar padrões sazonais e ajustar o supply chain em tempo real, garantindo maior agilidade e redução de rupturas. Além disso, a integração com IoT e robótica amplia a automação em armazéns, melhorando a rastreabilidade e a velocidade de processos. Este estudo explora como a IA está transformando a gestão logística, destacando casos de sucesso e desafios na implementação, como a necessidade de infraestrutura tecnológica e capacitação de equipes. Conclui-se que a adoção da IA na gestão de estoque não apenas aumenta a competitividade das empresas, mas também redefine os padrões de eficiência na cadeia de suprimentos.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Referências

ACCENTURE. Operational resilience in supply chain. Dublin, 2023. Disponível em: https://www.accenture.com/us-en/insights/operations/supply-chain-resilience. Acesso em: 15 mar. 2025.

AMAZON LOGISTICS. The future of last-mile delivery. Seattle, 2023. Disponível em: https://logistics.amazon.com/innovation. Acesso em: 20 fev. 2025.

BAIN & COMPANY. Digital transformation in logistics. Boston, 2022. Disponível em: https://www.bain.com/insights/digital-transformation-logistics/. Acesso em: 10 mar. 2025.

BARDIN, Laurence. Análise de Conteúdo. 70.ed. São Paulo. 2016.

BCG GAMMA. AI in supply chain optimization. Boston, 2023. Disponível em: https://www.bcg.com/gamma/ai-supply-chain. Acesso em: 5 mar. 2025.

CRESWELL, JW (2014). Design de Pesquisa: Abordagens Qualitativas, Quantitativas e de Métodos Mistos (4ª ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

CAPGEMINI RESEARCH INSTITUTE. Digital supply chain revolution. Paris, 2022. Disponível em: https://www.capgemini.com/research/digital-supply-chain/. Acesso em: 12 fev. 2025.

DELOITTE. The AI-powered supply chain. New York, 2023. Disponível em: https://www2.deloitte.com/insights/ai-supply-chain. Acesso em: 18 fev. 2025.

DHL RESILIENCE360. Smart logistics trends 2023. Bonn, 2023. Disponível em: https://www.dhl.com/resilience360-trends. Acesso em: 22 jan. 2024.

FLICK, U. (2009). Introdução à pesquisa qualitativa (3a ed., J. E. Costa, Trad.). São Paulo: Artmed. (Obra original publicada em 1995)

GARTNER. Top trends in inventory optimization. Stamford, 2023. Disponível em: https://www.gartner.com/en/supply-chain/trends. Acesso em: 8 mar. 2024.

GIL, Antonio Carlos. Métodos e técnicas de pesquisa social. 7. São Paulo: Atlas, 2019.

HARVARD BUSINESS REVIEW. The digital future of logistics. Boston, 2023. Disponível em: https://hbr.org/digital-logistics-future. Acesso em: 8 mar. 2025.

IBM. Cognitive inventory management. Armonk, 2023. Disponível em: https://www.ibm.com/supply-chain/ai-inventory. Acesso em: 04, abr. 2025.

JOHNSON, RB E ONWUEGBUZIE, AJ (2004) Pesquisa de Métodos Mistos: Um Paradigma de Pesquisa Cuja Hora Chegou. Educational Researcher, 33, 14-26.

KPMG. Cost reduction through AI automation. Amstelveen, 2023. Disponível em: https://home.kpmg/ai-automation-costs. Acesso em: 04, abr. 2025.

MCKINSEY & COMPANY. The future of automated warehousing. New York, 2023. Disponível em: https://www.mckinsey.com/automated-warehousing. Acesso em: 04, abr. 2025.

MIT CENTER FOR TRANSPORTATION & LOGISTICS. AI in route optimization. Cambridge, 2023. Disponível em: https://ctl.mit.edu/ai-route-optimization. Acesso em: 04, abr. 2025.

PORTER, ME e HEPPELMANN, JE (2015) Como produtos inteligentes e conectados estão transformando empresas. Harvard Business Review, 93, 1-37.

PRODANOV, CC e FREITAS, EC (2013). Metodologia do trabalho científico: Métodos e técnicas de pesquisa e do trabalho acadêmico (2ª ed.). Novo Hamburgo

SAUNDERS, M., LEWIS, P. E THORNHILL, A. (2016) Métodos de pesquisa para estudantes de negócios. 7ª edição, Pearson, Harlow.

PWC. AI-driven cost reduction. London, 2022. Disponível em: https://www.pwc.com/ai-cost-reduction. Acesso em: 04, abr. 2025

YIN, Robert K. Estudo de caso: Planejamentos e Métodos. 5.ed. Bookman Editora, 2015

Downloads

Publicado

15-09-2025

Como Citar

Inteligência Artificial na Gestão de Estoque inovação e eficiência para a logística do futuro. (2025). Revista Brasileira De Logística & Gestão [RBL&G], 1, e111163. https://doi.org/10.5281/zenodo.20417070

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)

Artigos Semelhantes

1-10 de 20

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.