Aplicação da inteligência artificial em sistemas de logística preditiva

Abstract

A logística preditiva usa números especiais para ver dados antigos em tempo real, tem se mostrado uma ferramenta muito importante para melhorar a ação das firmas. Mesmo com seu grande valor, muitas companhias ainda encontram problemas para usar a IA porque faltam instalações técnicas e dados bons. O uso da IA na entrega pode cortar perdas, melhorar a experiência do cliente e aumentar a eficácia nas ações. Além disso sistemas preditivos ajudam a antever problemas, otimizar estoques e aprimorar o atendimento ao cliente usando novas tecnologias como aprendizado de máquinas e análise grande de informações (grandes quantidades). A gestão boa dos e s toques e a previsão da necessidade são vitais para cortar custos e melhorar competitividade. A logística que prevê, a o ver e ventos futuros baseado em dados passados das soluções para tomar escolhas mais certas especialmente com o uso de ferramentas como sensores e IoT. A manutenção preditiva e o monitoramento em tempo real também ajudam a achar erros antes que se tornem problemas, melhorando os processos e parando paradas do nada. Este trabalho tem como estudo a entender como a inteligência artificial, logística preditiva e suas tecnologias podem mudar a eficiência de operações, abaixar custos e melhorar a experiência tanto para os clientes ou empresas focando-se em pôr estas soluções tecnológicas na área logística. A Inteligência Artificial (IA) é uma área da computação que visa criar máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como aprender, raciocinar e tomar decisões. Se por um lado veículos sem motoristas para realizar entregas, apesar do grande potencial, ainda estão sem previsão para operar no mercado, por outro, podemos destacar que a inteligência artificial já entrou no setor de logística e está apresentando resultados bastante positivos. A logística preditiva é uma abordagem que usa dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para prever eventos futuros e otimizar operações logísticas, análise preditiva na logística. Palavra-chave: Machine learning. Blockchain. Big data. Inteligência artificial. Transporte. Logística.

Predictive logistics uses special numbers to see past data in real time and has proven to be a very importante tool for improving companies’s actions. Despite is great value, many companies still have problems using AI because they lack technical facilities and good data. The use of AI in delivery can cut losses, improve the customer experience and increase the effectiveness of actions. In addition, predictive systems help to anticipate problems, optimize stocks and improve customer servisse using new technologies such as machine learning and big data analysis (large quantities). Good inventory management and forecasting of demand are vital to cutting costs and improving competitiveness. Logic that predicts future events based on past data provides solutions to make better choices, especially with the use of tools such as sensors and IoT. Predictive maintenance and real-time monitoring also help find errors before they become problems, improving processes and preventing sudden downtime. The work is to see how artificial intelligence, predictive logistics and their technologies can change the efficiency of operations, lower costs and improve the experience for both customers and companies , focusing on implementing these technological solutions in the logistics area. Artificial Intelligence (AI) is a computing field that aims to create machines capable of performing tasks that normally disable human intelligence, such as learning, reasoning and making decisions. While driverless vehicles for making deliveries, despite their great potential, are still not expected to operate in the market, on the other hand, we can highlight that a highly artificial intelligence has already entered the logistics sector and is showing positive results. Predictive logistics is an approach that uses data, statistical algorithms and machine learning techniques to predict future events and improve logistics operations, predictive analysis in logistics. Keyword: Machine learning. Blockchain. Big data. Artificial Intelligence. Transportation. Logistics.