Estudo de Caso: Mapear o fluxo de processos de um sistema de logística e tranporte de mercadorias.
Neste repositório estão contidos as implementações solicitadas (mapeamento do fluxo de processos de um sistema de logística e transporte de mercadorias) na prova de Inteligência Artificial (IA), do curso de Sistemas de Informação, da Unicep (unidade Rio Claro - SP).
As implementações, tem caracter único e especificamente pedagógico, e não refletem um mundo real (corporativo), mas podem ser usados para consultas e entendimento das implementações.
A criação do repositório (assim como o devido conteúdo), além de ser uma objeto de avaliação (como já citado), também é uma forma de compartilhar o conhecimento aqui presente.
Este estudo de caso está sendo desenvolvido com a premissa da avaliação e verificação do fluxo de um sistema de logística de entrega de mercadorias. Por meio deste, a intenção é, após a análise estatística e analítica da cadeia de processos existentes no objeto de estudos (fluxo de processos de negócios), inferir opções e/ou sugestões de melhorias para aplicação no processo (do ponto de vista de negócios).
Este estudo de caso está sendo realizado com o objetivo de entender como ocorre o fluxo de processos (geral) em um sistema logístico de entregas, assim como, analisar e empregar técnicas de manipulação de dados (estatísticas e analíticas), para, baseado nas informações e artefatos disponíveis, inferir sobre o que poderia ser realizado para melhoria do fluxo, como um todo, com a utilização de automação computacional em alguns pontos específicos do processo.
Além do mais, também empregar técnicas de IA, que possam agregar ao processo mais “performance”. Dentro das técnicas de IA, as que se poderiam aplicar ao estudo de caso, seriam a Smart Data Discovery (ciclo de BI automatizado) para questões de gerenciamento de dados do negócio, visando os níveis táticos e estratégicos, e a Análise Preditiva, auxiliando no ciclo de processos (BPMN), para criar uma automação inteligente e eficiente nas etapas do fluxo de negócios.
Adequando-se a uma metodologia experimental (teste de hipóteses), com carácter qualitativo (buscando uma melhor solução para um determinado conjunto de problemas), o estudo será conduzido, inicialmente analisando e modificando, dentro do necessário os documentos de fluxo de processo disponibilizado para o trabalho.
E, posteriormente, será utilizado um arquivo de dados (com informações coletados do fluxo de processo de negócios), para inserir métricas de avaliação (MTTF, MTTR, MTBF e disponibilidade), e assim, inferir soluções baseados nos dados analisados.
Esse procedimento se assemelha ao que é realizado em ambientes profissionais, quando se é feito uma sugestão e/ou solicitação de mudança de processo, buscando melhorias como um todo.
Como resultados, considerações e/ou conclusões, é verificado, que o processo possui muitos problemas de performance (perda ritmo, tempos altos de parada etc), e que este podem estar relacionado com processos manuais (realizados por pessoas), demonstrando que automação destes, com uso das técnicas de IA já descritas anteriormente, poderiam ser eficazes para aumento de produtividade e melhoria do processo como um todo.
Fluxo em arquivo original (draw.io)
Métricas de avaliação e resultados (Markdown e PDF)
Métricas de Avaliação e Resultados (Python)
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent