Inteligência Artificial aplicada à Logistica
Objetivos Gerais
Objetivos Específicos
Conteúdo Programático
Metodologia
Avaliação
Recursos e Materiais
Sessões e Ações de Formação
Objetivos
Capacitar os participantes para utilizar ferramentas de Inteligência Artificial como suporte à gestão logística, otimizando processos, melhorando a análise de dados operacionais e aumentando a eficiência das operações através da criação de documentação, simulação, diagnóstico e recomendações de melhoria.
Objetivos Específicos
-Criar checklists, SOPs (Standard Operating Procedures) e instruções de trabalho com apoio da IA, melhorando a normalização e a clareza dos processos.
-Simular fluxos operacionais e identificar gargalos, riscos e ineficiências através de descrições orientadas por prompting.
-Analisar dados operacionais (inventários, prazos, custos, tempos de ciclo) e gerar resumos objetivos e ações corretivas.
-Apoiar a gestão da qualidade verificando conformidades, procedimentos e propondo melhorias.
-Criar relatórios de incidentes, desvios e ocorrências com maior detalhe, consistência e precisão.
Conteúdo Programático
1. Introdução à Inteligência Artificial em Contexto Logístico
-O que é (e não é) IA: aplicações verdadeiramente úteis na logística
-Limitações, riscos e boas práticas (incluindo supervisão humana)
-Tipos de IA e ferramentas aplicáveis à logística (generalistas e específicas)
2. Criação de Documentação Operacional com IA
-Como estruturar prompting para documentos técnicos
-Criação de:Checklists operacionais (receção, expedição, picking, inventário)-SOPs (Standard Operating Procedures)-Instruções de trabalho passo-a-passo
-Garantia de clareza, rigor e verificabilidade
3. Simulação e Diagnóstico de Fluxos Operacionais
-Como escrever processos logísticos para IA (prompt engineering)
-Construção de fluxos: receção ? armazenamento ? preparação ? expedição
-Identificação de gargalos:tempos de espera-cruzamento de trajetos-erros de etiquetagem-desperdício de recursos
-Simulação de cenários:aumento de encomendas-redução de equipa-rotas internas alternativas
4. Análise de Dados Logísticos com IA
-Como preparar dados para análise assistida
-Tabelas de inventário, consumos, prazos, tempos de operação
-Geração de: resumos operacionais-identificação de tendências-recomendações automáticas de ação-deteção de desvios e anomalias
-Apoio à decisão:priorização de tarefas-otimização de rotas interna-previsões simples (stock, tempo, esforço)
5. Suporte à Gestão da Qualidade e Relatórios Operacionais
-Verificação de conformidades usando descrições de processos
-Sugestão de melhorias baseadas em problemas recorrentes
-Criação de documentos de qualidade: relatórios de incidentes-análises de desvios-registos de não conformidades-relatórios de ações corretivas
-Melhoria contínua orientada por IA
Metodologia
A formação é integrada numa óptica de sessões mistas de teoria e prática onde se recorre a metodologias expositivas e activas com análise de casos práticos.