Gestão de frotas e otimização da logística: reduzindo erros no processo de entrega de e-commerce

Abstract

Este trabalho tem como objetivo analisar a influência da gestão de frotas na eficiência das entregas no setor de comércio eletrônico, destacando o papel das tecnologias emergentes, como inteligência artificial e sistemas de rastreamento em tempo real, na otimização dos processos logísticos. Por meio de uma pesquisa bibliográfica fundamentada em autores como Bowersox et al. (2013), Christopher (2016), Chopra e Meindl (2013) e outros, o estudo evidencia que a adoção dessas inovações pode reduzir significativamente erros, atrasos e custos operacionais, além de promover práticas sustentáveis ao diminuir o consumo de combustível e as emissões de carbono. Os objetivos específicos incluem a análise dos fatores que contribuem para atrasos na entrega, a avaliação do impacto da IA na gestão de frotas e o desenvolvimento de um sistema automatizado para otimizar rotas e monitorar condições em tempo real. A relevância do tema justifica-se pela necessidade de aprimorar a eficiência logística no crescimento exponencial do comércio eletrônico, promovendo melhorias contínuas na experiência do cliente e na competitividade das empresas. Como hipóteses, assume-se que a implementação de rastreamento em tempo real e de sistemas inteligentes pode minimizar erros e atrasos nas entregas, contribuindo para melhorias operacionais e satisfação do cliente.

This paper aims to analyze the influence of fleet management on delivery efficiency in the e-commerce sector, highlighting the role of emerging technologies, such as artificial intelligence and real-time tracking systems, in optimizing logistics processes. Through a bibliographic review based on authors like Bowersox et al. (2013), Christopher (2016), Chopra and Meindl (2013), and others, the study shows that the adoption of these innovations can significantly reduce errors, delays, and operational costs, as well as promote sustainable practices by decreasing fuel consumption and carbon emissions. The specific objectives include analyzing the factors that contribute to delivery delays, evaluating the impact of AI on fleet management, and developing an automated system to optimize routes and monitor real-time conditions. The relevance of the topic is justified by the need to enhance logistical efficiency in the exponential growth of e-commerce, fostering continuous improvements in customer experience and business competitiveness. As hypotheses, it is assumed that the implementation of real-time tracking and intelligent systems can minimize errors and delays in deliveries, contributing to operational improvements and customer satisfaction.