Revista Sociedade Científica
Published July 15, 2023 | Version v1
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OTIMIZAÇÃO DAS CADEIAS DE SUPRIMENTOS COM UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA

Creators

  • 1. Universidade Federal do Maranhão, Açailândia, Brasil
  • 2. Faculdade Vale do Aço, Açailândia, Brasil
  • 3. Universidade Estadual da Região Tocantina do Maranhão, Açailândia, Brasil

Description

Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre a aplicação de técnicas de inteligência artificial (IA) na gestão da cadeia de suprimentos. A otimização da cadeia de suprimentos é crucial para o sucesso das empresas, e o uso de técnicas avançadas de IA pode trazer melhorias significativas em eficiência, produtividade e tomada de decisões. Esta revisão procurou identificar estudos que abordam a aplicação de técnicas de IA, como algoritmos genéticos, redes neurais, lógica fuzzy e otimização por enxame de partículas, entre outros, para melhorar a gestão e o desempenho das cadeias de suprimentos. Através das etapas de seleção de artigos, foram selecionados 20 estudos que mostram que as técnicas de IA têm sido amplamente aplicadas na análise de gestão de estoques, produção, previsão de demanda e custos logísticos. Os resultados demonstram melhorias significativas em termos de redução de custos, aumento da eficiência operacional e melhor serviço ao cliente. A utilização de técnicas de IA na otimização das cadeias de suprimentos apresenta um grande potencial, mas são necessárias pesquisas adicionais para aprimorar a integração dessas técnicas com os sistemas existentes e maximizar seus benefícios para as organizações.

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References

  • ACCENTURE. (2020). Transformação Digital em Supply Chain: como as empresas estão adotando tecnologias emergentes para otimizar a gestão da cadeia de suprimentos. Acesso em 4 de abril de 2023, disponível em: https//www.accenture.com
  • ALPAYDIN, E. Introdução à aprendizagem de máquina. São Paulo: LTC, 2010.
  • ARAÚJO, A. B.; PAIVA, E. L. Planejamento da produção e avaliação de desempenho: estudo de caso em uma indústria de transformação. Revista Gestão Industrial, v. 14, n. 2, p. 100-120, 2018.
  • BERTAGLIA, P. R. Logística e gerenciamento da cadeia de abastecimento. São Paulo: Saraiva, 2009.
  • BOWLES, S.; GINTIS, H. Power and Prejudice in AI. Communications of the ACM, v. 63, n. 5, p. 39-41, mai. 2020.
  • CHING, H. Y. Gestão de estoques na cadeia de logística integrada. São Paulo: Atlas, 2011.
  • BOWERSOX, D. J.; CLOSS, D. J.; COOPER, M. B. Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística. Bookman Editora, 2007.
  • BISHOP, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
  • COSTA, J. F. da; CAMPOS, L. M. S. Inteligência artificial: conceitos, definições e técnicas. Revista De Informática Teórica E Aplicada, v. 22, n. 1, p. 7-24, 2015.
  • COOPER, H. The Integrative Research Review: A Systematic Approach. Sage Publications, 1984.
  • CORRÊA, H. L.; CORRÊA, C. A.; GIANESI, I. G. N. Administração de Produção e Operações: Manufatura e Serviços. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2011.
  • COSTA, E. L. Gestão da cadeia de suprimentos: conceitos, estratégias, práticas e casos. Atlas, 2010.
  • CUNHA, J. A. F.; SANTOS, P. G. Inteligência artificial aplicada à gestão da cadeia de suprimentos: uma revisão sistemática da literatura. Revista Produção Online, v. 17, n. 4, p. 1209-1235, 2017.
  • CRUZ, R. C.; MARTINS, M. F. Gestão de fornecedores: estratégias e práticas na indústria automobilística. Revista Eletrônica Gestão & Saúde, v. 8, n. 1, p. 2534-2556, 2017.
  • FLEURY, P. F.; WANKE, P.; FIGUEIREDO, K. Logística empresarial: a perspectiva brasileira. São Paulo: Atlas, 2013
  • GUPTA, A. R. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. Pearson, 2019.
  • FIGUEIREDO, K. F.; FERNANDES, J. A.; LIMA JUNIOR, F. R.; MACHADO, M. A. Implementação de técnicas de inteligência artificial em sistemas de apoio à decisão: uma revisão sistemática da literatura. Revista de Administração e Inovação, v. 13, n. 1, p. 26-45, 2016.
  • GOODFELLOW, I.; Bengio, Y.; Courville, A. Deep Learning. MIT Press, 2016.
  • GOLDBERG, Y. Neural Network Methods for Natural Language Processing. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, v. 10, n. 1, p. 1-309, 2017.
  • HAYKIN, S. Neural Networks and Learning Machines. Pearson Education, 2009.
  • HIGGINS, J. P. T.; GREEN, S. Cochrane handbook for systematic reviews of interventions. John Wiley & Sons, 2011.
  • KURZWEIL, R. A. A era das máquinas espirituais. São Paulo: Aleph, 2005.
  • LACERDA, D. P.; LIMA JUNIOR, F. R.; DA SILVA, J. R.; da COSTA, C. A. Uma Revisão Sistemática da Literatura sobre Aplicações de Blockchain em Cadeias de Suprimentos. Revista de Gestão e Projetos, v. 10, n. 1, p. 98-121, 2019.
  • LECUN, Y.; Bengio, Y.; Hinton, G. Deep learning. Nature, v. 521, n. 7553, p. 436-444, 2015.
  • LIBERATI, A. et al. The PRISMA Statement for Reporting Systematic Reviews and MetaAnalyses of Studies That Evaluate Health Care Interventions: Explanation and Elaboration. PLoS Medicine, v. 6, n. 7,2009.
  • MARTINS, P. G.; Alt, P. R. Administração de materiais e recursos patrimoniais. São Paulo: Saraiva, 2009.
  • MELLO, J. C. C. B. et al. Indústria 4.0 e seus impactos na gestão de operações e manutenção: uma revisão sistemática da literatura. Production, v. 28, 2018.
  • MOHER, D. et al. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: The PRISMA Statement. PLoS Medicine, v. 6, n. 7, 2009.
  • PIRES, S. R. I. Gestão da Cadeia de Suprimentos: Conceitos, Estratégias, Práticas e Casos. São Paulo: Atlas, 2004.
  • OLIVEIRA, R. S.; SILVA, F. A. Roteirização de veículos de distribuição: estudo de caso em uma empresa de bebidas. Revista Gestão & Produção, v. 23, n. 1, p. 59-71, 2016.
  • PAULRAJ, A.; CHEN, I. J. Strategic buyer-supplier partnerships: an empirical study of US and Japanese automotive sectors. Journal of Operations Management, v. 25, n. 3, p. 561-577, 2007.
  • PETTICREW, M.; ROBERTS, H. Systematic Reviews in the Social Sciences: A Practical Guide. Blackwell Publishing, 2006.
  • PIRES, S. R. I.; SIMÃO, D. T.; ROZENFELD, H. Utilização de Sistemas APS para suporte ao Planejamento da Produção: um Estudo de Caso em uma Empresa de Eletroeletrônicos. Revista Produção Online, v. 19, n. 4, p. 1181-1203, 2019.
  • PIMENTEL, J. A. L.; REZENDE, M. A. P. Seleção de fornecedores na gestão da cadeia de suprimentos. Revista de Administração Mackenzie, v. 17, n. 1, p. 147-171, 2016.
  • ROWE, J. E. A knowledge-based approach to decision making. International Journal of ManMachine Studies, v. 17, n. 3, p. 231-247, 1982.
  • RUSSEL, S. J.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. New Jersey: Prentice Hall, 2013.
  • RUMELHART, D. E.; Hinton, G. E.; Williams, R. J. Learning representations by backpropagating errors. Nature, v. 323, n. 6088, p. 533-536, 1986.
  • SANTOS, M. M.; PEREIRA, S. V. Logística de distribuição: análise das estratégias de gestão de estoques nos centros de distribuição. Revista de Gestão e Projetos, v. 8, n. 1, p. 70-90, 2018.
  • SLACK, N. et al. Administração da Produção. São Paulo: Atlas, 2013.
  • SILVA, D. A.; SOARES, A. L. Análise do sistema de planejamento e controle da produção em uma indústria de móveis. Revista Eletrônica de Gestão Organizacional, v. 15, n. 2, p. 130- 157, 2017.
  • SILVA, R. R. da et al. Inteligência artificial na previsão de demanda em cadeias de suprimentos: uma revisão sistemática. Production, v. 3, 2020.
  • TURING, A. M. Computing machinery and intelligence. Mind, v. 59, n. 236, p. 433-460, 1950.
  • TUBINO, D. F. Planejamento e Controle da Produção: Teoria e Prática. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2017.
  • WEIZENBAUM, J. ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, v. 9, n. 1, p. 36-45, 1966