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Inteligência Artificial para predição de estoques

ATM e a Tecnologia como Aliada na Previsão de Demanda
Os caixas eletrônicos (ATM - Automated Teller Machines) ainda desempenham um papel essencial no cotidiano, mesmo em uma era digital dominada por cartões, celulares e criptomoedas. Em muitas situações, especialmente em localidades com infraestrutura limitada ou preferências específicas de comerciantes, o uso de cédulas físicas é indispensável.
Entretanto, encontrar notas de menor valor nos ATMs pode ser um desafio. A falta dessa diversificação gera desconfortos, como:
- Risco de segurança: Clientes carregam valores maiores, ficando mais vulneráveis em caso de assaltos.
- Dificuldade no troco: Notas de maior valor complicam compras menores.
Os bancos precisam garantir que seus ATMs sejam abastecidos estrategicamente para atender às necessidades da população. Esse desafio é complexo e depende de dados precisos e ferramentas tecnológicas robustas para uma gestão eficiente.
Leia também: Como reduzir custos com análise preditiva
Modelos Preditivos para Gestão de ATMs com MATLAB e Simulink
A OPENCADD desenvolveu, para alguns de seus clientes, modelos de previsão de consumo de cédulas em ATMs utilizando o MATLAB & Simulink. Esses modelos incorporam dados como número de saques diários e tipos de notas em algoritmos de Inteligência Artificial (Machine Learning e Deep Learning).
Benefícios desses modelos:
- Previsibilidade: Determinam o momento ideal para abastecer os caixas.
- Otimização logística: Reduzem custos operacionais e otimizam rotas de abastecimento.
- Experiência aprimorada: Clientes têm suas necessidades atendidas, melhorando a percepção dos serviços bancários.
Aplicações Além dos ATMs
Os algoritmos preditivos não se limitam ao setor bancário. Eles podem ser aplicados em qualquer processo de abastecimento que dependa de estoques, como:
- Supermercados
- Farmácias
- Indústrias
- Almoxarifados
A modelagem preditiva melhora a gestão de estoques, antecipa cenários e evita perdas, gerando eficiência e lucros em diversos setores.
Veja também: Como reduzir custos com análise preditiva?
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Eduardo Lima é Mestre em Engenharia Mecânica e Doutor pela UNICAMP, atuando na OPENCADD como Engenheiro de Produtos no departamento de Marketing.
Doutor em Engenharia Mecânica pela Unicamp, professor universitário e engenheiro de aplicação.