Uso da inteligência artificial aplicada à métodos de previsão de demanda.

Abstract

A previsão de demanda é uma prática estratégica essencial para organizações que buscam eficiência operacional e competitividade em mercados dinâmicos. Este trabalho explora a aplicação da Inteligência Artificial (IA) como alternativa aos métodos estatísticos tradicionais, analisando como algoritmos de aprendizado de máquina, redes neurais e modelos híbridos podem aprimorar a acurácia das estimativas. A pesquisa aborda os principais conceitos, técnicas e desafios envolvidos na integração da IA à gestão da cadeia de suprimentos, destacando seu potencial em ambientes caracterizados por alta volatilidade e complexidade. Ao comparar abordagens clássicas e modernas, o estudo oferece uma visão abrangente sobre as transformações tecnológicas que estão redefinindo o planejamento logístico nas empresas.

Demand forecasting is a strategic practice essential for organizations seeking operational efficiency and competitiveness in dynamic markets. This study explores the application of Artificial Intelligence (AI) as an alternative to traditional statistical methods, analyzing how machine learning algorithms, neural networks, and hybrid models can enhance the accuracy of forecasts. The research addresses key concepts, techniques, and challenges involved in integrating AI into supply chain management, highlighting its potential in environments characterized by high volatility and complexity. By comparing classical and modern approaches, the study offers a comprehensive overview of the technological transformations that are redefining logistical planning in companies.