Aplicabilidade da Inteligência Artificial na Cadeia de Suprimentos de Grãos

Anexos

Informações

Título

Aplicabilidade da Inteligência Artificial na Cadeia de Suprimentos de Grãos

Autor(es)

Emerson Rodolfo Abraham

Orientador(es)

Prof. Dr. João Gilberto Mendes dos Reis

Data de Defesa

30/06/2020

Resumo (EN)

Good supply chain management is crucial for Brazil, because in addition to reducing costs, it adds intangible values due to the satisfaction of customers eager for consumption of products that must be delivered quickly and with quality. The most used modal in the country is the road, which has 1.7 million kilometers of roads, and many goods are exported by sea. The busiest products are agribusiness, with a greater share of the soy complex. However, the deficiency of the Brazilian road infrastructure, combined with the natural difficulties in managing the supply chain stimulate creativity for solutions that do not depend on government initiatives. Thus, the validation of intelligent systems that can assist in decision making can be a good strategy. These systems are widely used in the solution and optimization of the supply chain worldwide and the most used techniques are: genetic algorithms, fuzzy logic and artificial neural networks. Systems that employ neural networks in predictions work well with a large volume of data, however the historical series available involving the soybean chain in Brazil entails a small volume to be used. Thus, verifying the possibility of using technologies with Artificial Intelligence in this market niche is a challenge in view of the considerations listed. Hence, the objective is to analyze the effectiveness of neural networks in supply and demand forecasts, in addition to verifying part of the links in the soy supply chain, using a Neuro-fuzzy hybrid model. Therefore, time series data concerning soy supply and demand (foreign market) were collected and simulations were performed with the Matlab software and its aggregates. The results with the neural networks demonstrated that despite the limitations, it was possible to use these technologies with acceptable forecast errors. The Neuro-fuzzy system demonstrated synergy between the two largest ports in the country, with regard to exports.

Resumo

Uma boa gestão da cadeia de suprimentos é crucial para o Brasil, pois além de reduzir custos, agrega valores intangíveis em função da satisfação de clientes ávidos por consumos de produtos que devem ser entregues de forma rápida e com qualidade. O modal mais utilizado no país é o rodoviário, que conta com 1,7 milhões de quilômetros de estradas, sendo que muitas mercadorias são exportadas via marítima. Os produtos mais movimentados são os do agronegócio, com maior participação do complexo da soja. Entretanto, a deficiência da infraestrutura rodoviária brasileira, aliada às dificuldades naturais em gerir a cadeia de suprimentos estimula a criatividade para propor soluções que não dependem de iniciativas do Governo. Desse modo, a validação de sistemas inteligentes que possam auxiliar em tomadas de decisões pode ser uma boa estratégia. Esses sistemas são largamente utilizados na solução e otimização da cadeia de suprimentos em todo o mundo, sendo que as técnicas mais usadas são: algoritmos genéticos, lógica fuzzy e redes neurais artificiais. Os sistemas que empregam redes neurais em previsões funcionam bem com um grande volume de dados, contudo as séries históricas disponíveis envolvendo a cadeia da soja no Brasil possuem um volume pequeno de dados a ser utilizado, assim, verificar a possibilidade da utilização de tecnologias com Inteligência Artificial nesse nicho mercadológico é um desafio. Dessa forma, objetiva-se analisar a eficácia das redes neurais em previsões de oferta e demanda, além de verificar parte dos elos da cadeia de suprimentos da soja, por meio de um modelo híbrido Neurofuzzy. Nessa pesquisa, foram coletados dados de séries temporais concernentes à oferta e demanda (mercado externo) da soja e foram realizadas simulações com o software Matlab e seus agregados. Os resultados demonstraram que, apesar das limitações, com as redes neurais foi possível a utilização dessas tecnologias com erros de previsões aceitáveis. O sistema Neuro-fuzzy demonstrou haver sinergia entre os dois maiores portos do país, no que tange a exportação.

Tipo

Tese

Palavras-chave

Inteligência artificial, Redes neurais artificiais, Neuro-fuzzy, Soja, Cadeia de suprimentos

Área de Concentração

Gestão de Sistemas de Operação

Instituição

UNIP

Direito de Acesso

Acesso Aberto