Inteligencia Artificial Aplicada à Logistica

Prévia do material em texto

CENTRO DE PROFISSIONALIZAÇÃO E EDUCAÇÃO TÉCNICA 
 
 
 
 
 
Curso de Técnico em Administração
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO 
 
 
 
 
Inteligência artificial aplicada à logística.
 
 TATIANA BARRETO MEDEIROS 
 
 
 
 
 
 
Campos dos Goytacazes – RJ
Julho / 2021
CENTRO DE PROFISSIONALIZAÇÃO E EDUCAÇÃO TÉCNICA 
Curso de Técnico em Administração
Trabalho de Conclusão de Curso
Inteligência artificial aplicada à logística.
Trabalho de Conclusão de Curso
apresentado ao Curso Técnico em
Administração do Centro de
Profissionalização e Educação Técnica de
Campos dos Goytacazes como requisito à
obtenção do título do grau de Técnico em
Administração. 
Por: Tatiana Barreto Medeiros
Campos dos Goytacazes – RJ
Julho / 2021
RESUMO
Conforme os avanços no âmbito tecnológico se ampliam, cada vez mais empresas
alteram a sua estrutura no mercado de modo a agilizar processos, reduzir custos e
aumentar os lucros. Na logística, a aplicação de tecnologia permite uma conexão
entre setores e tarefas, assim como reduz a mão de obra ociosa. Trabalhos
repetitivos e sequenciais podem ser realizados por máquinas e softwares. A
inteligência artificial vem nesse cenário para que os próprios processos atualizem-se
por si só, onde máquinas possam aprimorar e expandir suas habilidades através de
banco de dados e, até mesmo, através de tentativa e erro como os seres humanos
fazem. Entender as mudanças permite que organizações permaneçam competitivas,
ágeis e eficazes.
Palavras-chave: Logística, Empresas, Tecnologia, Inteligência Artificial.
ABSTRACT
As advances in the technological field expand, more and more companies change
their market structure in order to streamline processes, reduce costs and increase
profits. In logistics, the application of technology allows a connection between sectors
and tasks, as well as reducing idle labor. Repetitive and sequential jobs can be
performed by machines and software. Artificial intelligence comes into this scenario
for the processes update themselves using their own knowledge, where machines
can improve and expand their abilities through databases and even through trial and
error as human beings do. Understanding change allows organizations to remain
competitive, agile and effective.
Keywords: Logistics, Company, Technology, Artificial intelligence.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO...........................................................................................................6
2 LOGÍSTICA................................................................................................................7
2.1 Logística no Brasil...............................................................................................8
3 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL.....................................................................................8
3.1 Evolução da inteligência artificial........................................................................9
3.2 Características da inteligência artificial.............................................................11
4 A IMPORTÂNCIA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS EMPRESAS.................13
5 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA LOGÍSTICA........................................................14
6 APLICAÇÕES DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS ATIVIDADES PRIMÁRIAS 
DA LOGÍSTICA...........................................................................................................17
6.1 Transportes.......................................................................................................18
6.2 Manutenção de estoques..................................................................................19
6.3 Processamento de pedidos..............................................................................20
7 EMPRESA IFOOD COM AGÊNCIA DE RESTAURANTES ONLINE S.A..............21
8 CONSIDERAÇÕES FINAIS.....................................................................................22
REFERÊNCIAS...........................................................................................................23
1 INTRODUÇÃO 
 
A produção, a movimentação e a entrega de mercadorias e serviços está
cada vez mais conectada, rápida e eficiente. No mundo atual a velocidade é o fator
chave do sucesso, pois nunca antes na história da humanidade ocorreram
alterações tão drásticas em tão pouco tempo. Graças à Internet, ao acesso universal
da informação e a expansão do desenvolvimento tecnológico as empresas estão
obrigadas, por questão de sobrevivência, a desenvolver os seus negócios com
espaço de tempo menor do que era no passado. O uso de inteligência artificial neste
cenário é cada dia mais real e palpável. 
A inteligência artificial tem potencial para impactar muito o setor logístico
(DELLOT, et al., 2017). De acordo com Hess et al. (2016), por conta das
transformações digitais o modelo de negócios de uma empresa, por consequência,
acaba sofrendo alterações em seus produtos ou estruturas organizacionais e, até
mesmo, ocorre a inserção de automação em seus processos ocasionando uma
reconfiguração dos ativos da organização. 
Os investimentos em inteligência artificial precisam ser realizados de forma
otimizada e adequada ao tipo do negócio e objetivos empresariais. Segundo a
Gartner Inc. (2020), que é líder mundial em pesquisa e aconselhamento para
empresas, 24% das organizações aumentaram seus investimentos relacionados à
aplicação de inteligência artificial ao negócio e, ainda, 42% os mantiveram
inalterados desde o início da Covid-19. A pesquisa foi realizada com cerca de 200
profissionais de negócios e de tecnologia da informação em setembro de 2020.
Para as companhias não basta apenas oferecer produtos ou serviços para um
mercado consumidor, mas sim é necessário levar em consideração estudos de
mercado de modo a incluir fatores importantes para a manutenção da produção e
vendas nessas empresas. Isto significa a falência ou a permanência de uma
organização, a todo momento novas formas de consumo, novas estruturas de
produção e vendas são desenvolvidas, portanto, entender como as mudanças estão
ocorrendo auxilia na moldagem da empresa diante do mercado ao qual faz parte. 
A tecnologia atua como um fator extremamente importante em processos que
envolvam análise de dados em grande escala, planejamento, implementação e
controle. Os avanços tecnológicos são inevitáveis assim como o seu uso crescente,
6
deste modo, ações voltadas para a inovação de processos, a flexibilização de
tarefas e a redução de custos são de suma importância. 
2 LOGÍSTICA 
A logística é a reunião de atividades responsáveis pela disponibilização de
bens e serviços aos consumidores (BALLOU, 2001). Inserido à logística estão a
estocagem, o fluxo e a movimentação de materiais, onde o foco da preocupação
encontra-se na movimentação e no transporte dos materiais (CHIAVENATO, 1991).
Seguindo no conceito de logística, Ballou (2006, p. 29) afirma que:
A logística é um conjunto de atividades funcionais inter-relacionadas
(transportes, controles de estoques, etc.), que se repetem inúmeras
vezes ao longo do canal pelo qual matérias-primas vão sendo
convertidas em produtos acabados, aos quais se agrega valor ao
consumidor.
De acordo com Council of Logistics Management (apud PIRES, 2007, p. 58):
Logística é a parte dos processos da cadeia de suprimentos (SC)
que planeja, implementa e controla o efetivo fluxo de estocagem de
bens, serviços e informações correlatas desde o ponto de origem até
o ponto de consumo, com o objetivo de atender as necessidades dos
clientes.
Pode-se definir logística como a entrega de produtos ou serviços no tempo
certo, em local determinado e em condições adequadas. Para Carvalho (2002),
logística envolve ações de planejamento, implementação, controle e movimentação
de produtos,sendo estes desde insumos até mercadorias prontas para o consumo.
O propósito da logística é encontrar meios de tornar as suas ações econômicas e
desenvolver um atendimento de alto nível ao mercado.
Pensar em logística é avaliar a sua importância e extensão pelo mundo.
Desde o momento em que matérias-primas são levadas à manufatura para se
transformarem em produtos, onde estes são movimentados e levados ao cliente, há
o que se conhece como cadeia de suprimentos (do inglês “supply chain”). Todas as
tarefas logísticas se interligam como elos que em conjunto formam um sistema que
possibilita e viabiliza todas as atividades produtivas, assim como a obtenção, a
transformação, a movimentação e a entrega de bens (produtos e serviços). 
7
2.1 Logística no Brasil
No Brasil os custos em logística tendem a ser elevados, especialmente
quando se trata do setor de transporte. Os asfaltos em sua maioria são
esburacados, o trânsito apresenta lentidão, há excesso quanto à burocracia
governamental e ainda existe a falta de segurança nas estradas que facilita o roubo
de cargas e acidentes. A Empresa de Planejamento e Logística (2015), verificou que
mais de 60 % do transporte de mercadorias no país é realizado pelo modal
rodoviário. 
Medaglia (2016), que é diretor-presidente da EPL, diz que é necessário
ocorrer investimentos para a criação de uma malha de transporte mais diversificada
e que seja simultaneamente capaz de conectar os diversos modais de modo a atuar
de forma estratégica trazendo benefícios econômicos. O objetivo é aumentar a
eficiência e a redução de custos, permitindo usar as rodovias somente quando mais
convenientes e explorando outros meios de movimentação como ferrovias,
hidrovias, cabotagens e dutovias. 
Para consentir o desenvolvimento no setor de transporte e logística no Brasil
é fundamental que ocorra investimentos em tecnologia, tornando os modais mais
seguros, estratégicos e sustentáveis. Como existe uma tendência mundial à
automação no setor, é de suma importância qualificar o capital humano, criando um
ambiente mais propício à aplicação de inovações (CNT, 2018).
3 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
A Inteligência artificial é a aplicação de sistemas que utilizam grandes bancos
de dados para simular a inteligência humana. O objetivo é tomar decisões de forma
rápida e precisa, além de contribuir e complementar o trabalho humano.
Basicamente, esses sistemas visam imitar a capacidade do cérebro em aprender,
resolver problemas e se desenvolver. Naturalmente, quanto melhor os dados forem
disponibilizados e através de repetições, essa tecnologia tende a ficar
gradativamente mais precisa e inserida no contexto da economia.
A I.A. consegue armazenar e acessar grandes volumes de informações de
modo progressivamente mais veloz e preciso. Seu uso permite potencializar as
8
capacidades humanas de modo a liberar profissionais de tarefas mecânicas,
perigosas e repetitivas. As grandes tecnologias claramente impulsionam enormes
acontecimentos na humanidade, mas toda mudança requer supervisão para que os
benefícios sejam sabiamente usufruídos.
O desenvolvimento de sistemas inteligentes está direcionado basicamente
para duas atividades: autonomia e adaptabilidade. A primeira visa a execução de
tarefas complexas com pouca ou até mesmo nenhuma intervenção humana. A
segunda é a aplicação do aprendizado através de experiências e tentativas
(RUSSELL; NORVIG, 2020). Na atualidade isto significa que não há apenas
respostas aos comandos inseridos pelo programador na criação de um programa,
mas sim a expansão dessas ordens, criando situações onde máquinas e softwares
possam por si só gerar novos comandos.
A capacidade de raciocínio está atrelada à capacidade de aprendizado,
tecnologias baseadas em I.A. permitem a redução de manipulação humana em
resoluções empresariais. Aplicações de sistemas inteligentes tendem a serem
inseridas nos mais diferentes campos do conhecimento, especialmente quando se
fala em tecnologias sofisticadas que desenvolvem interação entre máquinas e seres
humanos (RUSSELL; NORVIG, 2009).
No campo da I.A. existe o aprendizado de máquina (do inglês “machine
learning”) e a aprendizagem profunda (do inglês “deep learning”). O primeiro está
relacionado ao melhoramento de algoritmos através de experiências e banco de
dados. Já o segundo é a imitação da capacidade de processamento de informações
do cérebro humano, onde é possível identificar padrões e gerar soluções para
problemas.
3.1 Evolução da inteligência artificial 
A inteligência artificial encontra-se no cotidiano de pessoas e empresas, um
bom exemplo disso são os recursos de reconhecimento de voz, de face e sugestões
de escrita que são facilmente encontrados em smartphones (MAKRIDAKIS, 2017).
Uma das características da I.A. é a capacidade de revisar e consumir uma grande
quantidade de dados sem as limitações próprias das análises que fazem os seres
humanos. 
9
Deste modo, é possível uma melhor tomada de decisões que em conjunto se
alinham com a estratégia de negócios da indústria, deixando para trás análises
isoladas de áreas ou de cenários, levando ao desenvolvimento de uma área que
consiga ter uma visão ampla de todas as operações. 
Nespoli (2004, p. 7) define a Inteligência Artificial como:
A Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que
quer dotar os computadores de inteligência. Desde os primeiros
computadores, a questão da inteligência ligada a estas máquinas
tem sido tema de debates acalorados, muitas vezes com base mais
em informações imaginárias do que em fatos objetivos.
“Ao mesmo tempo em que a ideia de que o homem seja capaz de construir
uma máquina ‘inteligente’ nos maravilha, ela nos assombra” (FRANCO, 2017, p. III).
O neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts no ano de 1943
usaram circuitos elétricos para exemplificar o funcionamento de uma rede neural
simples. Essa exemplificação dos neurônios colaborou para a precursão de estudos
sobre como a inteligência cerebral se desenvolve de modo a ser acoplada e
desenvolvida em máquinas.
Durante o início da Segunda Guerra Mundial, o inglês Alan Turing conseguiu
captar e traduzir códigos usados pelos alemães para trocarem informações entre si
de modo a planejar suas futuras ações sem serem descobertos por outras nações.
Com este feito a guerra perdurou por tempo inferior ao esperado, deste modo,
poupando muitas vidas. Mas a contribuição de Turing ultrapassou os benefícios ao
governo inglês, seus estudos serviram como base para outros no campo da ciência
da computação. 
Em um artigo de 1950, Alan desenvolveu questionamentos quanto à
capacidade de pensamento que as máquinas teriam. Franco (2017, p. 7), relata que:
O Teste de Turing ponderava sobre a possibilidade de uma máquina
inteligente emular o comportamento de um ser humano. Turing
propunha colocar um interlocutor conversando com duas entidades
distintas sem a possibilidade de vê-las. Uma das entidades era uma
pessoa e a outra uma máquina inteligente. O interlocutor deveria
descobrir qual das duas entidades seria a máquina através de um
interrogatório. 
Os testes propunham que se não fosse possível distinguir o comportamento
da máquina com o do ser humano, ou seja, hipótese em que o interlocutor pudesse
acreditar que a máquina fosse uma pessoa, seria deduzido que a máquina é dotada
de inteligência. A ideia por trás desse teste é de que a capacidade de pensar,
10
identificar padrões e demais processos de raciocínio advindos do cérebro humano
não se limita somente às pessoas, podendo, assim, ser desenvolvida em máquinas.
O termo “inteligência artificial” foi dito pela primeira vez em umprojeto de
pesquisa realizado no ano de 1956 no Dartmouth College, EUA. O evento foi
liderado por vários pesquisadores, tais como Claude Shannon, Nathaniel Rochester,
Marvin Minsky e John McCarthy. O objetivo seria avaliar a capacidade que máquinas
possuíam em usar a linguagem, entender abstrações e resolver problemas com o
objetivo em auxiliar o trabalho humano. Apesar de descobertas não terem sido
feitas, os estudos permitiram o nascimento de mais um campo do conhecimento,
envolvendo pesquisas no âmbito da aplicação e desenvolvimento de inteligência em
máquinas (RUSSELL; NORVIG, 2009).
3.2 Características da inteligência artificial
A I.A. torna as tarefas mais ágeis, diminui os erros e eleva a produtividade.
Por meio de sua capacidade em analisar uma quantidade enorme de informações,
consegue auxiliar na compreensão do mercado consumidor e, assim, prever
escolhas de compra e tendências comportamentais. No âmbito logístico auxilia em
tomadas de decisões, gerenciamento de estoques, conferência de produtos,
movimentação e entrega de itens.
No mundo atual a I.A. é baseada em modelos específicos onde sua criação
está atrelada a objetivos determinados. Uma máquina pode ser treinada para
aprender a cozinhar, no início de seu aprendizado tende a realizar tarefas menos
elaboradas, como tentativas para virar uma simples panqueca. Unido à colaboração
de humanos, como programadores e engenheiros, e atrelado à sua capacidade de
aprendizado consegue desenvolver outras habilidades culinárias. Há uma
personalização no desenvolvimento dessas tecnologias, por isso, cada organização
precisa avaliar o que é mais conveniente ao seu negócio quanto à aplicação de
sistemas inteligentes.
Na atualidade o imediatismo virou padrão comportamental, a velocidade com
que tudo deve ser feito vai de encontro ao crescente poder computacional que as
máquinas estão adquirindo. Habilidades empresariais precisam ser reinventadas,
11
como a elaboração de atendimento mais personalizado, o aperfeiçoamento da
previsão de vendas e uma maior precisão nos resultados de buscas em websites.
A tecnologia está introduzida no cotidiano dos seres humanos, inclusive
participando de suas decisões. Como exemplo, há o aplicativo Waze que realiza
cálculos matemáticos para exibir as melhores rotas aos motoristas. O software
pertence à empresa Google, encontra-se comumente acoplado em automóveis
modernos e em celulares com funções computacionais. Através das experiências
dos usuários, o aplicativo consegue aumentar seus acertos em exibir as melhores
coordenadas.
Naturalmente temas como ética e direito social devem ser observados no
desenvolvimento e utilização de sistemas inteligentes. Para Dirican (2015), o
impacto de tarefas automatizadas e o uso de inteligência artificial afeta os diversos
setores da sociedade, isso obrigará a criação de leis para regulamentar o uso
dessas tecnologias. Essas transformações obrigam os profissionais a se
qualificarem constantemente e que novos modelos no setor de serviços sejam
empregados.
Em 2017, a Comissão de Assuntos Jurídicos do Parlamento Europeu,
aprovou um relatório que tratava sobre direito civil aplicado à robótica, onde abarcou
regras quanto à construção de sistemas e robôs. Os motivos dessa ação se dão
pela constante evolução e autonomia dessas máquinas que conseguem aprender e
se desenvolver através da coleta de dados, isto torna suas ações cada vez mais
imprevisíveis e seus impactos com proporções nunca vistas na história da
humanidade. Contudo, é apenas o início, a tendência é que grandes corporações e
instituições desenvolvam mais assuntos jurídicos no âmbito da inteligência artificial
para que haja mais transparência, uso de algoritmos confiáveis e, ainda, segurança
e proteção de dados.
 
4 A IMPORTÂNCIA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS EMPRESAS 
O ambiente de negócios passa por transformações advindas das tecnologias
da informação, neste cenário a força do homem não é mais a protagonista, mas sim
o seu cérebro. A nova economia mundial foca em inovações relacionadas aos
12
processos, objetos e serviços. O mundo abstrato e virtual se destaca, novos
cenários econômicos e empresariais surgem (TAPSCOTT, 1997).
A inteligência artificial pode atuar como um colaborador da empresa agindo de
forma autônoma. A Amazon, através de seu sistema de recomendação baseado em
algoritmos, consegue indicar produtos aos clientes baseando-se não somente em
histórico de compras, mas também em comportamento do consumidor, avaliando
filmes que assiste e gostos musicais, alinhando com tendências de consumo, como
roupas da moda e avanços tecnológicos.
A Amazon Web Services, uma empresa subsidiária da Amazon, possui o
programa Amazon Personalize que permite que desenvolvedores possam utilizar
bancos de dados e gerar melhores resultados para buscas dos clientes a partir de
aprendizado de máquina. Em seu site, a Amazon Web Services cita benefícios na
utilização do Amazon Personalize:
O Amazon Personalize é um serviço de machine learning totalmente
gerenciado que vai além de sistemas de recomendação baseados
em regras estáticas rígidas e treina, ajusta e implanta modelos de ML
personalizados para fornecer recomendações altamente
personalizadas para clientes em setores como varejo, mídia e
entretenimento (AMAZON, 2021).
 Os avanços tecnológicos permitem que uma quantidade ilimitada de dados
sejam armazenados e compartilhados por organizações, bem como, pela população.
Gerenciar todas essas informações requer sistemas de alta capacidade de
processamento e que consiga tanto gerenciar dados externos à empresa, como
decisões governamentais e alteração de cálculos trabalhistas.
Dados internos, relacionados aos fornecedores, colaboradores e clientes são
muito valiosos, não somente porque contêm informações sobre as empresas, como
também podem respaldar mudanças organizacionais. Neste cenário a I.A. consegue
avaliar bancos de dados com quantidades gigantescas de informações, algo que
para um humano é impossível. Ainda consegue organizar averiguações,
identificando repetições e tendências.
As funções da I.A. não se limitam ao campo de gerenciamento de dados,
podem desenvolver funções repetitivas, tarefas insalubres, reconhecimento de face,
reconhecimento de voz, cálculos extensos e complexos. Schwab e Davis (2018),
afirmam que a I.A. está se inserindo na rotina dos consumidores e trazendo
facilidades de diversas maneiras. Um exemplo são os assistentes virtuais, como a
13
Siri da Apple, que agilizam o atendimento online. Direcionamento de anúncios para o
público com maior tendência a comprar, resumos de trabalhos textuais e até
diagnósticos de doenças podem ser realizados por sistemas com inteligência
artificial.
O mercado é cada vez mais aberto a entrada de concorrentes no meio digital,
uma vez que é menos burocrático, empresas precisam se adaptar ao novo estilo
comportamental dos consumidores, avaliando a forma com que outras empresas
estão fornecendo produtos e serviços aos seus clientes e gerenciando todo o
emaranhado de dados que pode ser usado a seu favor. Todo e qualquer recurso
deve ser relacionado com as metas, objetivos e requisitos empresariais. Usufruir do
desenvolvimento tecnológico crescente é uma excelente escolha para alavancar o
negócio, tornando a organização mais competitiva e ainda reduzindo custos.
 
5 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA LOGÍSTICA
Conforme o porte de uma empresa aumenta, mais complexa e desafiadora é
a sua área logística. Com o desenvolvimento tecnológico se expandindo, as
empresas tornam-se dependentes de softwares, máquinas e sistemas inteligentes.
Segundo Sterne (2017), através do uso de inteligência artificial empresasconseguem explorar informações de consumidores e usá-las em seu benefício. É
possível descobrir a liguaguem indicada para cada tipo de pessoa, as melhores
formas de oferecer um produto e até mesmo em quais casos antecipar pedidos.
Conhecer o cliente torna o processo de venda mais personalizado, eficiente e eficaz.
O uso de I.A. nunca esteve tão acessível e não implantá-la nas companhias
aumenta consideravelmente o risco de obsolescência a longo prazo. A estrutura da
cadeia logística facilita a implementação e escalonamento de sistemas inteligentes,
podendo ser altamente beneficiada, tal como, extraindo ideias que viabilizem
práticas mais competentes através da exploração do alto volume de informações
geradas diariamente pelas transações do setor (DHL; IBM, 2018).
O volume de dados no setor logístico aumenta constantemente, por
consequência erros de verificação tornam-se mais presentes. A inspeção visual
baseada em inteligência artificial reduz o tempo de inspeção e auxilia na detecção
de avarias (DHL; IBM, 2018).
14
Toda e qualquer empresa, independente do seu tamanho, precisa
desenvolver estratégias para alcançar os seus objetivos. A tecnologia visa resolver
problemas e ao mesmo tempo tornar as tarefas mais otimizadas e precisas.
Logística baseada em I.A. permite a escalabilidade do negócio, toda a cadeia de
suprimento se torna conectada, tecnologicamente monitorada e gerenciada.
O uso de machine learning capacita máquinas na projeção e otimização de
processos. Produtos podem ser armazenados de forma estratégica, gerando
movimentações mais seguras e velozes. O uso da ciência de dados (do inglês “big
data”), que simboliza o estudo e o gerenciamento de uma grande quantidade de
dados, viabiliza o incremento de novas soluções continuamente conforme mais
informações e retornos entram no sistema. Na gestão de frotas o gerenciamento de
rotas atualizado define melhores procedimentos na roteirização de entregas, torna o
prazo de entrega menor, permite que o rastreamento seja mais preciso e, ainda,
reduz custos com recursos, como combustível e pneus.
Simular a inteligência humana em máquinas permite, por exemplo, que um
robô empacote produtos de uma esteira, mas este pode não saber o que fazer caso
apareça um produto na seção errada, mas isto, através do aprendizado que a
máquina é capaz de ter, possibilita uma melhor tomada de decisão da ocorrência em
diante. Do mesmo modo que humanos usam respostas do ambiente para se basear
em suas futuras ações, a I.A. consegue simular decisões futuras baseadas em
respostas já obtidas.
Através da utilização de algoritmos de Processamento de Linguagem Natural
(PLN) os chatbots conseguem simular conversas como se fossem seres humanos
(COMARELLA; CAFÉ, 2008). No comércio eletrônico o uso de chatbots é recorrente,
através de bancos de dados respostas são formuladas para resolver problemas e
auxiliar clientes. Ainda assim, pessoas são necessárias caso a resposta não seja
eficiente, contudo, o ganho de agilidade e escalabilidade no atendimento é imenso.
O campo da inteligência artificial é imenso quando se trata de funcionalidade, para
cada necessidade existe um sistema adequado.
A digitalização da cadeia de suprimentos eleva a automação de tarefas e
desenvolve uma logística mais inteligente, onde as capacidades humanas podem
ser melhor aproveitadas. A transformação digital deve ser pautada na harmonia
entre a parte física e a parte tecnológica das companhias. Otimizar a rede logística
redefine práticas, torna operações mais proativas e preditivas (DHL; IBM, 2018).
15
O gerenciamento inteligente da logística possibilita o aumento da
competitividade de uma organização diante dos concorrentes. O mercado encontra-
se cada vez mais irrestrito, amplo e com alta demanda. Atualmente não é necessário
que o ponto de produção esteja próximo ao ponto de consumo. A visão sistêmica
dos métodos logísticos é facilitada pela tecnologia, o uso de ferramentas digitais e
softwares avançados.
Atualmente, existem muitas plataformas digitais onde diversas marcas e lojas
oferecem os seus produtos, tudo isso em um só lugar. Apesar de toda essa
facilidade nas vendas, existe um trabalhoso gerenciamento logístico por trás. O
comércio on-line vem apresentando um crescimento expressivo e para lidar com
tamanha demanda logística o uso de tecnologia torna-se imprescindível. “Segundo o
indicador Mastercard SpendingPulse, o crescimento do e-commerce no Brasil foi de
75% em 2020 comparado ao ano anterior, com faturamento da ordem de R$ 87,4
milhões” (BBM LOGÍSTICA, 2021, on-line).
O diretor de e-commerce da BBM complementa que:
Do ponto de vista do consumidor, mais do que nunca, há a busca por
uma experiência de compra bem-sucedida e completa e isso inclui o
transporte e o recebimento da mercadoria. No caso do e-commerce,
por exemplo, não basta o cliente ter uma ótima navegação dentro do
site ou outro canal de compra se o produto chegar fora prazo
estimado, com avarias ou em uma configuração diferente do que foi
adquirido. Embora esse fundamento sempre tenha sido um dos
pilares da logística, hoje ele é ainda mais visível, fundamental e
complexo (HOERDE, 2021, on-line).
A expansão de tecnologias robustas pautadas em inteligência artificial
ocasiona ganho de assertividade ao comércio eletrônico, melhor experiência de
compra, expansão dos sistemas de recomendação e personalização do
atendimento ao cliente. O fluxo de compras e o direcionamento de mercadorias
envolve muitos desafios, comandar um emaranhado de tarefas que não envolvem
somente o setor de logística, mas também vendas, marketing, financeiro e demais
funções organizacionais, é cada vez mais complexo e a necessidade de reinvenção
é constante.
 
16
6 APLICAÇÕES DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS ATIVIDADES PRIMÁRIAS 
DA LOGÍSTICA
Os processos logísticos são compostos por várias etapas, desde a entrada de
insumos nas organizações até a entrega de produtos aos clientes. Para Daft (2005),
a logística envolve a movimentação de insumos para o setor de produção e,
posteriormente, a movimentação de itens prontos para serem levados aos clientes.
As atividades primárias auxiliam na gestão da logística por representarem
importância na busca do menor custo e o melhor nível de serviço oferecido ao
cliente. Segundo Ballou (2001), as atividades primárias são essenciais para que as
tarefas logísticas ocorram, além de representarem uma parte considerável dos
custos logísticos, são elas: transporte, manutenção de estoques e processamento
de pedidos.
Campos (2008), complementa que essas atividades, entre outras, visam
otimizar fluxos de informações e materiais desde o ponto de origem até o ponto de
consumo, com o objetivo de proporcionar níveis satisfatórios na prestação de serviço
com um custo competitivo.
"A logística envolve a gestão do processamento de pedidos, estoques,
transportes e a combinação de armazenamento, manuseio de materiais e
embalagens, todos integrados por uma rede de instalações e informações”
(BOWERSOX et al., 2014, p. 32).
6.1 Transportes 
A logística de transporte é o deslocamento de cargas e envolve atividades
integradas, seres humanos e os materiais a serem movimentados (CARRILHO,
2012 apud D’AGOSTO, 2008). Transportar é movimentar e armazenar produtos
acabados ou mesmo matérias primas. Quanto se trata de longas distâncias a
escolha da via a qual o produto ou insumo seguirá deve agregar vantagem
competitiva no mercado, alinhando custos aos ganhos.
O transporte na logística possui alta visibilidade, especialmente pelos modais
que costumam ser robustos, como caminhões e navios, e demais equipamentos
utilizados em movimentações. Por vezes, a logísticaacaba sendo lembrada pelo
17
público em geral somente como trajeto de cargas e materiais. Apesar do processo
logístico envolver diversas atividades, o transporte possui enorme destaque tanto
pelo ganho de eficiência que pode gerar como pelo alto custo agregado.
A agilidade com que tudo ocorre na atualidade obriga empresas a entregarem
os seus produtos em espaços de tempos cada vez mais curtos. A qualidade
esperada quanto ao produto e a entrega no endereço certo envolvem a escolha
apropriada da embalagem protetora, o modal adequado, profissionais capacitados
para o trabalho e uma administração eficiente quanto às entregas.
O impacto da inteligência artificial no setor logístico e de transporte é
possivelmente enorme (DELLOT, et al., 2017). Ações como armazenamento e
estocagem podem ser realizadas por máquinas controladas através de I.A. onde é
possível a análise de mercadorias, contagem de produtos, cálculos e previsão de
demandas. O controle do estoque pode se tornar mais preciso, os processos mais
enxutos e os desperdícios serem eliminados.
A inteligência artificial permite o controle integral e em tempo real de frotas,
além disso, utiliza informações do GPS dos veículos de modo a oferecer rotas mais
adequadas, planejando as entregas de forma eficiente, utilizando recursos
disponíveis de forma inteligente e combatendo falhas. Motoristas podem se
comunicar com plataformas inteligentes durante o percurso, isto permite auxílio em
tempo oportuno e um melhor direcionamento no trajeto, em especial quando há
ocorrência de acontecimentos inesperados.
O objetivo é um controle amplo para que o tempo e os recursos envolvidos
nos processos logísticos sejam utilizados a fim de trazer vantagem competitiva à
organização, evitando retrabalhos e elevando lucros. A garantia que o uso de
tecnologias constitui na melhoria da produtividade está atrelada à possibilidade em
agilizar tarefas obrigatórias e rotineiras, mas que requerem altos custos operacionais
e de tempo.
6.2 Manutenção de estoques 
A manutenção de estoques é de suma importância porque atua diretamente
com a satisfação da demanda e com o gerenciamento do armazenamento de
materiais e produtos. É um setor que envolve outras áreas da empresa, como a
18
parte de finanças, vendas e marketing. Caso não seja gerenciado de forma
adequada pode prejudicar esses setores causando uma cascata de prejuízos à
empresa. Para Slack, Chambers e Johnston (2002, p. 381), estoque é “a
acumulação armazenada de recursos materiais em um sistema de transformação”.
A atividade de manter estoques se destaca dentre as atividades logísticas
porque atua como amortecedor entre oferta e demanda, além disso, configura como
uma atividade chave por representar em média de um a dois terços dos custos
logísticos (BOWERSOX; CLOSS; COOPER, 2007). Conforme Monk (2013), a
manutenção de estoques eleva o custo dos produtos, reduzindo deste modo os
lucros da empresa, por isso, ao tornar o produto disponível ao cliente deve-se
equilibrar o que é ofertado e o que é demandado.
Ferramentas de I.A. permitem empresas mais proativas com uma previsão de
demanda melhorada, antecipando necessidades de mercado com maior rapidez e
precisão. Com o uso de banco de dados os recursos disponíveis são melhor
aproveitados, decisões se tornam mais assertivas e melhor gerenciadas, isso porque
aplicações inteligentes garantem informações mais organizadas e personalizadas,
conforme necessidade e conveniência. Menos desperdícios, mais otimização,
negócio mais forte e flexível.
Os avanços tecnológicos permitem que empresas caminhem à automatização
de seus processos, transferindo responsabilidades cada vez mais amplas para
sistemas computacionais e robôs. Do ponto de vista da logística de estoques e
supply chain, sistemas inteligentes permitem que informações sobre movimentação
de pessoas, materiais e informações sejam compartilhados em tempo estratégico,
todo esse fluxo ganha uma maior visibilidade e um gerenciamento mais efetivo. Os
estoques são reduzidos, assim como também o transporte e as movimentações,
enquanto que de forma inversamente proporcional a qualidade dos serviços, o
market share e a lucratividade se elevam.
 
6.3 Processamento de pedidos 
O processamento de pedidos envolve desde o momento em que o interesse
de compra do cliente é formalizado até a entrega do produto requisitado. Esses
objetivos envolvem uma série de tarefas que precisam ser realizadas para que o
19
ciclo do pedido seja efetivado. Quanto menor o espaço de tempo e de burocracias
entre uma tarefa e outra, melhor tendem a ser os resultados, isto porque os clientes
querem prazos de entrega cada vez mais curtos.
De acordo com Ballou (2009, p. 263):
Processamento de pedidos é a análise dos fluxos de informações e
de produtos, composto por algumas atividades como: entrada,
preparação, transmissão do pedido, programação do transporte,
efetivação do transporte, execução do serviço e pagamento da fatura
pelo cliente.
Segundo Taylor (2005), antes da revolução tecnológica o processamento de
pedidos eram realizados e descritos por meio de cartas ou ligações telefônicas, isto
demandava muito tempo das empresas para concretizar essa atividade. Para Ballou
(2001), conforme ocorrem os avanços tecnológicos, o espaço de tempo é menor no
trânsito de informações, enquanto que os custos com mão de obra especializada se
elevam de forma considerável. 
Investir em métodos automatizados pode reduzir custos logísticos e gerir o
processamento da cadeia de suprimentos de modo mais eficiente. A minimização de
falhas reduz desperdícios de recursos que causam a elevação dos custos. Sistemas
inteligentes conseguem facilmente realizar previsões no ciclo de pedidos e
automatizar as ações necessárias para que o mesmo seja concretizado da melhor
forma.
7 EMPRESA IFOOD COM AGÊNCIA DE RESTAURANTES ONLINE S.A. 
A empresa Ifood com Agência de Restaurantes Online S.A., popularmente
conhecida como Ifood e mais recentemente como FoodTech, é uma empresa
brasileira de tecnologia que atua basicamente com pedidos e entregas de comida
on-line no Brasil e na Colômbia. Nasceu em 2011 e com a fusão de outras empresas
cresceu rapidamente, alcançando o primeiro milhão de pedidos em 2015. O
aplicativo ifood Delivery de Comida e Mercado já atingiu a marca de mais de 50
milhões de downloads, sendo o número um da lista dos principais aplicativos
gratuitos na categoria “comer e beber” na loja de aplicativos oficial do Google, mas
conhecido como Google Play.
20
A FoodTech aproxima clientes, restaurantes e entregadores de forma prática e
pautada no uso de investimentos tecnológicos. A empresa visa tornar as entregas
cada vez mais precisas, reduzindo o tempo envolvido entre o pedido do cliente e o
recebimento da comida. Os picos de demanda ao longo de um dia, horário do
almoço e do jantar, torna a gestão dos usuários do aplicativo mais complexa e as
operações com tendência à instabilidade. Sincronizar toda a estrutura off-line com a
on-line é um dos seus desafios operacionais, para equilibrar oferta e demanda entra
em cena a inteligência artificial (SASAKI, 2021).
O uso de I.A. no aplicativo permite sincronizar a realização do pedido, o
preparo do prato, a movimentação do entregador e a entrega ao cliente, de modo a
calibrar o momento ideal de cada ação. Neste cenário o objetivo é obter e organizar
o máximo de informações possíveis, para então gerar soluções e respaldar
decisões. Através dos usuários cadastrados e o histórico de operações do próprio
aplicativo é possível criar uma estimativa quanto ao tempo de entrega, assim como,
lidar com imprevistos e permitir um gerenciamento mais hábil. Estimativas são feitas
com uma maior acuracidade,eficiência e são dinamicamente ajustadas através do
uso de inteligência de dados em tempo real (SASAKI, 2021).
Ainda para Sasaki (2021), na roteirização dos pedidos é utilizado um sistema
baseado em I.A. que permite simular tempo de entrega, número de entregadores
disponíveis, tempo de preparo de pratos, entre outras condições dentro de uma
região determinada. Replicando todas essas variáveis dentro do contexto de pedidos
diários, a FoodTech consegue:
• descobrir tendências de comportamento; 
• identificar demanda reprimida; 
• fornecer fretes econômicos; 
• oferecer novas modalidades de entrega; 
• permitir maior agrupamento de pedidos; 
• gerar oportunidades de expansão do negócio; 
• elevar as vendas.
 
Amazon SageMaker, Amazon Kinesis e Amazon Elastic Kubernetes Service,
estão entre as plataformas de inteligência artificial utilizadas nas simulações da
FoodTech, sendo todas estas desenvolvidas pela Amazon Web Services. “O uso
destes algoritmos acelerou o processo de descoberta de novos parâmetros e, com
21
isso, nossa área de Logística hoje é muito mais eficiente. Entregamos mais do que
há dois anos” (CAETANO, 2020 apud AWS, 2020, on-line).
8 CONSIDERAÇÕES FINAIS
As inovações tecnológicas podem ser vistas como uma extensão das
habilidades humanas e empresariais, fornecendo suporte em decisões operacionais,
gerenciamento do negócio e melhoramento dos processos logísticos. A inteligência
artificial pode agir como grande aliada da empresa, adicionando vantagens
competitivas e impulsionando o seu crescimento.
O mundo atual é caracterizado por volatilidade e incertezas, este cenário
força o mercado a ser cada vez mais flexível e aberto à inovação. Portanto, é
fundamental o emprego correto de ferramentas tecnológicas para que os resultados
obtidos sejam positivamente maximizados. A I.A. tem a capacidade de integrar a
cadeia logística de modo a torná-la mais produtiva elevando sua competitividade no
mercado. Processos organizacionais devem ser repensados e redesenhados para
satisfazer as necessidades dos clientes através de novas soluções logísticas e
tecnológicas.
A inteligência artificial funciona como base para o desenvolvimento de outras
tecnologias que forneçam um melhor gerenciamento de operações logísticas. É
possível também unir sua aplicação com outras ciências como Internet das Coisas
(internet of things), Computação em Nuvem (cloud computing) e Impressão 3D (3D
printing). Divide-se em diversos sistemas de aprendizagem, dentre estes estão
Aprendizagem de Máquina (machine learning) e Linguagem Profunda (deep
learning). Ainda há a Ciência de Dados (big data) e que através da I.A. é melhor
explorada e utilizada por organizações.
Conquistar a satisfação e a fidelização dos clientes é um dos principais
propósitos das companhias, pois é imprescindível para a permanência no mercado.
Sistemas inteligentes permitem reduzir ou até eliminar tarefas repetitivas, permitindo
assim alocar mais tempo em ocupações que não podem ser automatizadas.
Portanto, conclui-se que a inteligência artificial é uma excelente escolha para
empresas que visam o crescimento do seu negócio e que buscam ser mais
lucrativas, atendendo cada vez melhor seus clientes com eficácia e rapidez.
22
REFERÊNCIAS 
DELLOT, Benedict. The Age of Automation: Artificial intelligence, robotics and
the future of low-skilled work. thersa.org, 2017. Disponível em:
<https://www.thersa.org/globalassets/pdfs/reports/rsa_the-age-of-automation-
report.pdf>. Acesso em: 12 mar. 2021.
HESS, T., BENLIAN, A., MATT, C., & WIESBÖCK, F. Options for Formulating a
Digital Transformation Strategy. researchgate.net, 2016. Disponível em:
<https://www.researchgate.net/publication/291349362_Options_for_Formulating_a_D
igital_Transformation_Strategy>. Acesso em: 18 maio 2021.
GARTNER, Inc. Cost Optimization, Customer Experience, and Revenue Growth
are Top Focus Areas for AI Initiatives. gartner.com, 2020. Disponível em:
<https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-10-01-gartner-survey-
revels-66-percent-of-orgnizations-increased-or-did-not-change-ai-investments-since-
the-onset-of-covid-19>. Acesso em: 19 maio 2021.
BALLOU, Ronald H. Gerenciamento da cadeia de suprimentos: planejamento,
organização e logística empresarial. 4ª ed. Porto Alegre: Editora Bookmann, 2001.
CHIAVENATO, Idalberto. Iniciação à administração de materiais. São Paulo:
Editora Makoron, McGraw-Hill, 1991.
BALLOU, Ronald H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos/Logística
Empresarial. 5° ed., São Paulo: Editora Bookman, 2006.
PIRES, Sílvio R.I. Gestão da Cadeia de Suprimentos (Supply Chain
Management): conceitos, estratégias, práticas e casos. São Paulo: Editora Atlas
S.A., 2007.
CARVALHO, José M. C. de. Logística. 3ª ed. Lisboa: Edições Silabo, 2002. 
23
Empresa de Planejamento e Logística S.A. (EPL). 65% das mercadorias são
transportadas por rodovia no Brasil, diz estudo da EPL. Epl.gov.br, 2016.
Disponível em: <https://www.epl.gov.br/das-mercadorias-sao-transportadas-por-
rodovia-no-brasil-diz-estudo-da-epl>. Acesso em: 10 jun. 2021.
Confederação Nacional do Transporte (CNT). O Transporte Move o Brasil:
resumo das propostas da CNT ao país. Brasília, 2019.
RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4ª ed.
Hoboken, New Jersey: Editora Pearson Education, Inc., 2020.
RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3ª ed.
Hoboken, New Jersey: Editora Pearson Education, Inc., 2009.
MAKRIDAKIS, S. The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its
impact on society and firms. Elsevier Ltd., 2017. Disponível em:
<https://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006>. Acesso em: 12 jun. 2021.
NESPOLI, Z. B. Ciência, Inteligência Artificial e Pós-Modernidade. Curitiba,
Paraná: Revista Diálogo Educacional, v. 4, n.13, p.31-42, 2004. Disponível em:
<http://dx.doi.org/10.7213/rde.v4i13.7004>. Acesso em: 13 jun. 2021. 
FRANCO, C. R. Inteligência Artificial. Indaial, Santa Catarina: UNIASSELVI, 2017.
DIRICAN, C. The Impacts of Robotics, Artificial Intelligence On Business and
Economics. Istanbul, Turkey: World Conference on Technology, Innovation and
Entrepreneurship, 2015.
Resolução do Parlamento Europeu. Disposições de Direito Civil sobre
Robótica [(2015/2103(INL)]. Legislative Observatory, European Parliament, 2017.
Disponível em:
<https://oeil.secure.europarl.europa.eu/oeil/popups/ficheprocedure.do?
lang=en&reference=2015/2103(INL)>. Acesso em: 15 jun. 2021.
24
TAPSCOTT, D. Growing Up Digital: The Rise of the Net Generation. New York:
Editora McGraw Hill, 1997.
Amazon Web Services, Inc. Amazon Personalize: Criação de experiências de
usuários personalizadas mais rápido e em escala. aws.amazon, c2021. Página
de recomendações personalizadas. Disponível em:
<https://aws.amazon.com/pt/personalize/>. Acesso em: 13 jun. 2021. 
SCHWAB, K., DAVIS, N. Aplicando a Quarta Revolução Industrial. São Paulo:
Editora Edipro, 2018.
STERNE, J. Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications.
Hoboken, New Jersey: Editora John Wiley & Sons, Inc., 2017.
DHL, IBM. Artificial Intelligence In Logistics: a collaborative report by DHL and
IBM on implications and use cases for the logistics industry, 2018. Disponível
em: <https://www.dhl.com/global-en/home/insights-and-innovation/insights/artificial-
intelligence.html>. Acesso em: 15 jun. 2021.
COMARELLA, R.L., CAFÉ, L.M.A. Chatterbot: conceito, características,
tipologia e construção. Informação & Sociedade: Estudos. João Pessoa, 2008.
DAFT, R. L. Administração. 6ª ed. São Paulo: Editora Pioneira Thomson Learning,
2005.
CAMPOS, D.M.A. Os resultados do processo de terceirização na logística de
transportes:Um estudo na assunção distribuidora de produtos químicos do
Nordeste. Trabalho de Conclusão de Curso. João Pessoa: Universidade Federal da
Paraíba - Centro de Ciências Sociais Aplicadas, 2008.
BOWERSOX, D. J., CLOSS, D. J., COOPER, M. B., BOWERSOX, J. C. Gestão
Logística da cadeia de suprimentos, 4ª ed. São Paulo: Editora Bookman, 2014.
25
CARRILHO, D. L. Atualização de dados para o modelo alok de alocação
multimodal-multiproduto. Estudo de caso: região centro-oeste do Brasil.
Dissertação. Programa de mestrado Pontifícia Universidade Católica do Rio de
Janeiro. Departamento de Engenharia Industrial, 2012. 
SLACK, N., CHAMBERS, S., JOHNSTON, R. Administração da produção. São
Paulo: Editora Atlas, 2002. 
BOWERSOX, D., CLOSS, D., COOPER, M. Gestão da cadeia de suprimentos e
logística. Rio de Janeiro: Editora Elsevier, 2007. 
MONK, S. Tecnologia da informação para gestão: em busca de um melhor
desempenho estratégico e operacional. 8ª ed. São Paulo: Editora Bookman,
2013. 
BALLOU, R. H. Logística empresarial: transportes, administração de materiais
e distribuição física. São Paulo: Editora Atlas, 2009.
TAYLOR, D. A. Logística na Cadeia de Suprimentos. São Paulo: Editora Atlas,
2005. 
SASAKI, A. Case iFood: Inteligência Artificial auxiliando os desafios na Logística.
Live University, 2021. Disponível em: <https://youtu.be/y5E1Qyt4glM>. Acesso em:
10 jun. 2021.
Amazon Web Services, Inc. (AWS). Com tecnologia AWS, iFood implementa
área de IA para melhorar experiência de clientes e restaurantes. aws.amazon,
2020. Disponível em: <https://aws.amazon.com/pt/solutions/case-studies/ifoodai/>.
Acesso em: 10 jun. 2021.
BBM Logística. Crescimento do e-commerce brasileiro potencializa o setor de
logística do país bbmlogistica.com.br, 2021. Disponível em:
<https://www.bbmlogistica.com.br/crescimento-do-e-commerce-brasileiro-
potencializa-o-setor-de-logistica-do-pais/>. Acesso em: 20 jun. 2021.
26
	1 INTRODUÇÃO
	2 LOGÍSTICA
	2.1 Logística no Brasil
	3 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	3.1 Evolução da inteligência artificial
	3.2 Características da inteligência artificial
	4 A IMPORTÂNCIA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS EMPRESAS
	5 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA LOGÍSTICA
	6 APLICAÇÕES DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS ATIVIDADES PRIMÁRIAS DA LOGÍSTICA
	6.1 Transportes
	6.2 Manutenção de estoques
	6.3 Processamento de pedidos
	7 EMPRESA IFOOD COM AGÊNCIA DE RESTAURANTES ONLINE S.A.
	8 CONSIDERAÇÕES FINAIS
	REFERÊNCIAS