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Enregistrement W4391096956 · doi:10.12819/2024.21.1.8

Os Impactos da Indústria 4.0 e da Inteligência Artificial nas Atividades Logísticas Empresariais

2024· article· pt· W4391096956 sur OpenAlexaff
Marcos de Oliveira Morais, Gabriel Alves Morais

Notice bibliographique

RevueRevista FSA · 2024
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic Research in Diverse Fields
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesContext (archaeology)Political scienceBusinessArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pretende-se com este artigo discutir e apresentar definições teóricas, benefícios e elementos provenientes da era da quarta Revolução industrial e da inteligência artificial, aplicados ao contexto logístico. Esses conceitos, em conjunto, visam potencializar as ações nas organizações, sejam essas operacionais ou mesmo gerenciais, sendo que por meio deste desenvolvimento as tomadas de decisões passam a ser cada vez mais assertivas e ágeis. Cada vez mais o processo de interação entre departamentos e até mesmo com o cliente final passa a ser de extrema relevância, tornando o nível de competitividade mais acirrado. Utiliza-se pesquisa exploratória e uma revisão bibliográfica, a fim de investigar na literatura os principais componentes da indústria 4.0 e da inteligência artificial, bem como as suas evoluções e os principais desafios para responder às exigências atuais, no intuito de preparar melhor as organizações para uma nova realidade necessária e irreversível. O objetivo principal deste trabalho é verificar como a junção desses importantes elementos tecnológicos pode causar efeitos positivos para as empresas que buscam crescimento organizacional. Palavras-chave : Evolução Logística, Indústria 4.0, Inteligência Artificial, Logística 4.0. ABSTRACT The aim of this article is to discuss and present theoretical definitions, benefits and elements from the era of the fourth industrial revolution and artificial intelligence, applied to the logistics context. These concepts together aim to enhance actions in organizations, whether operational or even managerial where, through this development, decision-making becomes increasingly assertive and agile. Increasingly, the process of interaction between departments and even with the end customer becomes extremely relevant, making the level of competitiveness fierce. Exploratory research and a bibliographic review are used in order to investigate in the literature the main components of industry 4.0, and artificial intelligence, as well as their evolutions and the main challenges to respond to current requirements, in order to better prepare organizations for a new necessary and irreversible reality. The main objective of the work is to verify how the combination of these important technological elements can cause positive effects for companies that seek organizational growth. Keywords : Logistics Evolution, Industry 4.0, Artificial Intelligence, Logistics 4.0

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
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Résumé présentoui

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