Chronos

software de análise e previsão de estoque através de inteligência artificial

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47385/tudoeciencia.1802.2024

Palavras-chave:

Predição de estoque, aprendizado de máquina, gerenciamento de estoque, sistema inteligente de análise, inteligência artificial.

Resumo

A aplicação de inteligência artificial nos processos de gerenciamento de estoque pode oferecer diversos benefícios significativos, como a otimização e automação de processo. Apesar de existirem soluções de inteligência artificial para gestão de estoque no mercado, tais sistemas tem como público-alvo grandes empresas, e fatores como funcionalidades excessivas, necessidade de treinamento especializado e complexidade de implementação os tornam não acessíveis para PMEs (pequenas e médias empresas). Diante dessa lacuna, realizou-se uma pesquisa de campo para entender as necessidades desses empreendedores, sendo proposto o sistema Chronos, um software de previsão de estoque que utiliza inteligência artificial para analisar dados históricos de vendas e gerar insights. O sistema proposto tem como missão capacitar PMEs a melhorar suas operações relacionadas a estoque através de uma interface amigável. O sistema é capaz de realizar previsões sobre a demanda de produtos nos próximos dias e identificar padrões de consumo, permitindo que as empresas e seus gestores tomem decisões informadas e proativas quanto ao estoque. O desenvolvimento do projeto foi embasado em uma revisão bibliográfica sobre inteligência artificial e machine learning, juntamente com a metodologia PjBL (Aprendizagem Baseada em Projeto). Também aplicada a metodologia Lean Startup, por meio da qual foi criado um MVP (Minimum Viable Product) utilizando tecnologias como .NET Core, React e bibliotecas de Machine Learning em Python.  

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Referências

BISHOP, Christopher M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.

GOODMAN, Brandon. Project-Based Learning. 2010. Disponível em: https://www.fsmilitary.org/pdf/Project_Based_Learning.pdf. Acesso em: 24 fev. 2024.

JONES, Michael. Navigating inventory management challenges for SMEs​ - Hydrian. Disponível em: <https://hydrian.com/blog/inventory-management-challenges-for-smes/>. Acesso em: 10 ago. 2024.

RIES, Eric. The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses. Crown Business, 2011.

SARKER, Iqbal H. “Machine Learning: Algorithms, Real-World Applications and Research Directions”. SN Computer Science, vol. 2, no. 3, 22 Mar. 2021.

MOREIRA, W. Revisão de literature e desenvolvimento científico: conceitos e estratégias para confecção. Janus, Lorena, 2004.

MORIMURA, Fumikazu; SAKAGAWA, Yuji. “The Intermediating Role of Big Data Analytics Capability between Responsive and Proactive Market Orientations and Firm Performance in the Retail Industry.” Journal of Retailing and Consumer Services, vol. 71, 1 Mar. 2023, p. 103193.

TOOMEY, John W. Inventory Management. Springer Science & Business Media, 6 Dec. 2012.

ALBAYRAK, Ünal; Erkayman, Betül; USANMAZ, Osman. “Applications of Artificial Intelligence in Inventory Management: A Systematic Review of the Literature”. Archives of Computational Methods in Engineering. Springer, 2023.

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Publicado

21-01-2025

Como Citar

Carla Souza, S., da Silva Almeida, M., de Freitas Oliveira, L., Lamon Lopes, G., Siqueira Filho, V., & Moraes Figueiredo, A. (2025). Chronos: software de análise e previsão de estoque através de inteligência artificial. Tudo é Ciência: Congresso Brasileiro De Ciências E Saberes Multidisciplinares, (3), 1–7. https://doi.org/10.47385/tudoeciencia.1802.2024

Edição

Seção

Ciências Exatas, Tecnologias e Engenharias

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