Aplicação de Redes neurais artificiais na classificação de estoques em uma empresa do setor alimentício.

Abstract

A gestão de estoques é uma atividade fundamental para equilíbrio financeiro de uma empresa, responsável pela aquisição, armazenamento e movimentação de produtos. Para auxiliar no controle interno, a classificação de estoques permite que produtos de maior relevância recebam maior atenção, sem afetar a disponibilidade dos menos significativos. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo de classificação ABC dos estoques de matérias-primas e embalagens de uma indústria do setor alimentício. O trabalho incorporou conceitos clássicos da gestão de estoques para desenvolver uma Rede Neural Artificial, modelo computacional de aprendizado de máquina capaz de reconhecer padrões do ambiente em que está inserido. Selecionou-se um subconjunto de produtos para realizar o treinamento da rede, que classificou os itens restantes. A validação dos resultados foi feita por meio de uma abordagem qualitativa, analisando os padrões de compra e consumo reconhecidos pela rede, e uma quantitativa, propondo lotes de compra, estoques de segurança e médio ideais por classe, de modo a comparar indicadores de desempenho ocorridos e propostos. Com a definição desses limiares, projeta-se uma redução de 60% no valor do capital empregado em estoques, sem impacto na disponibilidade dos produtos e aumentando o giro de estoque.