Previsão de Demanda e Planejamento Produtivo Otimizado por IA para Redução de Perdas e Estoques na Indústria Alimentícia

Descrição

Este projeto de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) propõe o desenvolvimento e validação de uma solução inovadora baseada em Inteligência Artificial e otimização combinatória para aprimorar a previsão de demanda e otimizar o Planejamento e Controle da Produção (PCP) em uma indústria de alimentos com elevada complexidade operacional. A empresa parceira atua no segmento de bens de consumo alimentícios, com produção em larga escala, portfólio superior a 1.300 SKUs e múltiplos canais e regiões de comercialização, operando sob um modelo produtivo híbrido que combina estratégias make-to-stock e make-to-order. O ambiente operacional é caracterizado por alta volatilidade da demanda, baixa previsibilidade, restrições severas de capacidade produtiva, dependência de mão de obra polivalente e tempos elevados de setup associados a restrições sanitárias e de contaminação cruzada. Esse cenário compromete a eficiência do PCP, resultando em produção desalinhada da demanda real, elevação dos estoques, aumento de perdas industriais e degradação do nível de serviço. A proposta contempla o uso integrado de modelos avançados de aprendizado de máquina, redes neurais profundas, métodos probabilísticos e algoritmos evolutivos para desenvolver modelos preditivos de demanda e algoritmos inteligentes de otimização do planejamento produtivo. A solução permitirá estimar com maior acuracidade a demanda futura por SKU, canal e região, antecipar necessidades de insumos, mão de obra e equipamentos, além de gerar planos produtivos otimizados que maximizem a utilização da capacidade instalada, minimizem setups e reduzam perdas industriais.