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Título: Inteligência artificial na previsão de demanda: aplicação em cadeia de suprimentos do setor varejista.
Título(s) alternativo(s): Artificial intelligence in demand forecasting: applications in supply chains of the retail sector.
Autor(es): TACARA, Andreina Eduarda Melo
SANTOS, Rodrigo Lira dos
Orientador(es): PEREIRA, Glauco Roberto
Outro(s) contribuidor(es): ARAÚJO, Alex Macedo de
TORRECILLAS, Adelia Cristina
Tipo documental: Artigo Científico
Palavras-chave: Inteligência artificial;Cadeia de suprimentos;Logistica empresarial
Data do documento: 3-Dez-2025
Editor: 137
Referência Bibliográfica: TACARA, Andreina Eduarda Melo; SANTOS, Rodrigo Lira dos. Inteligência artificial na previsão de demanda: aplicação em cadeia de suprimentosdo setor varejista. Trabalho de Conclusão de Curso (Curso Superio em Tecnologia em Logística) – Faculdade de Tecnologia Zona Sul: São Paulo, 2025.
Resumo: Este artigo analisa a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na previsão de demanda como estratégia para promover a sustentabilidade na cadeia de suprimentos do setor varejista. A volatilidade do mercado e a dinamicidade do comportamento do consumidor tornaram os métodos tradicionais de previsão menos eficazes, resultando em estoques excessivos, custos logísticos elevados e impactos ambientais negativos. Nesse cenário, a IA surge como uma ferramenta estratégica, capaz de processar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos de consumo, proporcionando maior acuracidade das previsões. A metodologia utilizada baseou-se em pesquisa bibliográfica e análise de aplicações práticas. Os resultados indicam que a integração da IA na previsão de demanda pode contribuir para a redução de desperdícios, a otimização de estoques e a melhoria da sustentabilidade operacional no varejo.
Descrição: This article analyzes the application of Artificial Intelligence (AI) in demand forecasting as a strategy to promote sustainability in the retail supply chain. Market volatility and dynamic consumer behavior have rendered traditional forecasting methods less effective, resulting in excessive inventory, high logistics costs, and negative environmental impacts. In this context, AI emerges as a strategic tool capable of processing large volumes of data and identifying complex consumption patterns, providing greater forecasting accuracy. The methodology adopted was based on bibliographic research and practical application analysis. The results indicate that integrating AI into demand forecasting can contribute to waste reduction, inventory optimization, and improvement of operational sustainability in retail.
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/42420
Aparece nas coleções:Trabalhos de Conclusão de Curso

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