REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ni10202411301151
Samuel Santana Bruce;
Orientador Ph.D Paulino Wagner Palheta Viana
RESUMO
Este artigo explora a transformação digital na gestão de estoques e a necessidade de modernização de processos em empresas que buscam eficiência, precisão e controle operacional. A contagem manual de inventários, essencial para o planejamento e controle de estoques, frequentemente exige a alocação de colaboradores e interrupções operacionais, o que pode comprometer a precisão dos registros. A implementação de tecnologias como inteligência artificial, RFID e leitores de código de barras têm mostrado melhorias significativas, com uma precisão até 18% maior e redução de tempo, segundo (Min, H. 2010). Este estudo propõe o desenvolvimento de um sistema automatizado de controle de estoque voltado para ativos de TI corporativos, utilizando visão computacional e processamento de imagem com OpenCV para garantir a contagem precisa dos itens, além de um banco de dados seguro para registro e rastreabilidade. Com essa tecnologia, espera-se aprimorar a eficiência e a precisão do inventário, reduzindo erros e interrupções operacionais.
Palavras-chave: transformação digital; automatização; opencv
INTRODUÇÃO
A transformação digital representa uma mudança profunda nas estruturas e processos das organizações, integrando tecnologias de informação e comunicação para inovar modelos de negócios e aprimorar a eficiência organizacional (Pihir et al., 2018). Esse movimento possibilita que as empresas aumentem sua produtividade, flexibilidade, qualidade e capacidade de gestão (Sacomano et al., 2018), o que é essencial em um mercado cada vez mais dinâmico e competitivo.
Na gestão de inventário, garantir um controle preciso e atualizado dos estoques é indispensável para atender às necessidades dos clientes e para o planejamento eficiente das aquisições. Esse controle, geralmente realizado por meio da contagem física dos itens, é uma tarefa complexa e exaustiva que, quando realizada manualmente, frequentemente exige a alocação de funcionários específicos e a interrupção de outras atividades operacionais. Essa prática, embora necessária, tende a comprometer a precisão do inventário e a aumentar a possibilidade de erros (Min et al., 2010), evidenciando a necessidade de soluções tecnológicas que aprimorem a eficiência e a exatidão do processo.
O desenvolvimento de tecnologias emergentes oferece novas alternativas para a gestão de estoques, como a aplicação de inteligência artificial (Silva, Brotti e Castro, 2014), sensores RFID (Aryal, 2012) e leitores de códigos de barras (Hong-Ying, 2009). Essas soluções têm demonstrado ser eficazes para reduzir o tempo e melhorar a precisão dos inventários, aumentando a acurácia em aproximadamente 18% (Min, H. 2010).
Com a crescente adoção dessas tecnologias na automação de estoques e na logística, o presente projeto propõe a criação de um sistema automatizado de controle de inventário focado em ativos de TI corporativos, utilizando visão computacional para facilitar o registro, a contagem e a rastreabilidade desses ativos. O sistema será composto por uma câmera e algoritmos de processamento de imagem, permitindo a identificação de etiquetas e rótulos em caixas e equipamentos, para extração automática dos dados necessários ao controle, à distribuição e ao armazenamento adequados.
Este projeto visa reduzir a dependência de processos manuais e minimizar a margem de erro, proporcionando um controle de estoque mais eficiente e preciso. A implementação de visão computacional, associada a algoritmos de reconhecimento e processamento de imagem, não só otimiza o tempo e a precisão do inventário, como também alinha a gestão de ativos corporativos com as melhores práticas da transformação digital.
DESENVOLVIMENTO
Desenvolvimento de um Sistema Automatizado de Controle de Estoque com Visão Computacional
A automação na gestão de estoques, especialmente em empresas que dependem de grandes quantidades de ativos de TI, é um diferencial estratégico importante. Este projeto visa desenvolver um sistema automatizado de controle de estoque que utiliza visão computacional para ler e extrair informações de etiquetas e rótulos presentes em caixas e equipamentos. A implementação de uma solução de visão computacional permite a captura precisa dos dados dos itens estocados, como identificadores únicos e quantidades, e assegura a contagem exata e o rastreamento de ativos, reduzindo a dependência de contagens manuais e minimizando erros.
Objetivo
Para desenvolver um sistema automatizado que, por meio de visão computacional, realize o reconhecimento e a contagem de itens em estoque a partir das informações contidas nas etiquetas e rótulos das caixas e equipamentos, assegurando precisão no controle dos ativos de TI corporativos, foram definidos objetivos específicos que direcionam o desenvolvimento do projeto, como podemos observar na tabela 1:
Tabela 1 – Exemplo prático
| Objetivo | Descrição |
| Configuração da Máquina para Processamento de Imagem | Determinar e configurar o hardware e os requisitos do sistema capazes de executar o algoritmo de visão computacional com eficiência. |
| Seleção da Câmera e Configuração de Captura de Imagens | Identificar o modelo de câmera ideal, com alta resolução e capacidade de captura rápida, para otimizar o reconhecimento e a coleta de imagens das etiquetas e rótulos, garantindo que sejam legíveis e precisas. |
| Desenvolvimento do Algoritmo de Visão Computacional em Python | Criar um algoritmo usando a biblioteca OpenCV para reconhecimento e processamento de imagens, com o objetivo de identificar e extrair automaticamente as informações dos rótulos, convertendo-as em dados úteis para o sistema de inventário. |
| Implementação de um Servidor para Armazenamento Seguro e Acessível dos Dados | Implantar um servidor que armazene de forma segura todas as informações coletadas sobre os ativos de TI, possibilitando o acesso em tempo real e a rastreabilidade dos itens no inventário. |
| Desenvolvimento de uma Solução de Banco de Dados | Estruturar um banco de dados para armazenar os detalhes dos ativos, como imagens dos itens, números de controle e documentos fiscais em PDF, garantindo que as informações dos ativos estejam completas e acessíveis para consultas e auditorias. |
| Precisão e Rastreamento dos Ativos | Assegurar que o sistema automatizado registre e armazene adequadamente todas as informações dos ativos, mantendo a localização, o histórico de movimentação e a quantidade disponível de cada item de TI. |
Justificativa
No cenário da logística moderna, o gerenciamento de estoques vai muito além do simples controle de entrada e saída de produtos. Ele abrange também a análise de dados de compra, a previsão de novos pedidos e o acompanhamento de expedições e armazenamento. A precisão nos registros e o controle detalhado dos ativos são essenciais para evitar desvios, garantir a disponibilidade dos itens e evitar perdas. Isso é particularmente crítico para empresas que possuem uma grande quantidade de ativos de TI, onde a eficiência no gerenciamento de inventários pode impactar diretamente nos custos operacionais e na capacidade de resposta às necessidades internas e externas.
O processo de contagem de inventários realizado manualmente é suscetível a uma margem significativa de erro e requer, muitas vezes, pausas operacionais e alocação de colaboradores específicos para essa tarefa, o que pode comprometer a eficiência geral. Conforme (Min, H. 2010), esse cenário torna a gestão manual um ponto de vulnerabilidade para as empresas, pois a pressão para realizar as contagens rapidamente pode resultar em imprecisões.
A introdução de tecnologias avançadas de visão computacional, inteligência artificial e leitura automatizada promete revolucionar a forma como o inventário é controlado. De acordo com (Min, H. 2010), tais tecnologias podem elevar a precisão em até 18% e reduzir substancialmente o tempo necessário para realizar inventários, permitindo que os colaboradores se concentrem em outras atividades estratégicas.
Benefícios da Visão Computacional na Gestão de Estoques
A adoção de visão computacional para automatizar a contagem e o rastreamento dos ativos de TI proporciona várias vantagens operacionais, podendo ser observado na tabela 2:
Tabela 2 – Exemplo de aplicação
| Benefício | Descrição |
| Aumento na Precisão dos Dados | O sistema de visão computacional pode reduzir drasticamente o índice de erros que ocorrem em contagens manuais, pois utiliza algoritmos de reconhecimento e processamento de imagem que identificam as etiquetas e registram os dados de forma automática e precisa. |
| Redução de Tempo e Custo Operacional | Com a contagem e o registro automáticos, o tempo necessário para realizar inventários completos diminui, reduzindo a necessidade de pausas operacionais e permitindo que a equipe se concentre em atividades de maior valor. |
| Facilidade de Rastreabilidade | O sistema registra automaticamente a localização e o status de cada ativo, permitindo que as empresas monitorem a movimentação e o uso dos itens em tempo real, essencial para a gestão eficaz dos recursos de TI. |
| Segurança e Confiabilidade dos Dados | Com a implementação de um servidor seguro e um banco de dados específico para o sistema, as informações dos ativos estão protegidas e organizadas, facilitando auditorias e a análise de dados históricos para uma tomada de decisão mais informada. |
Estudos de Caso e Exemplos de Aplicações Reais
Para demonstrar o impacto prático da visão computacional no controle de estoques, é relevante observar exemplos de empresas que adotaram essa tecnologia com sucesso em suas operações logísticas. Esse tipo de implementação tem gerado resultados substanciais, oferecendo insights valiosos sobre como a automatização de inventários pode elevar a eficiência, precisão e reduzir custos operacionais.
Caso 1: Empresa de Varejo — Otimização de Contagem de Estoque em Lojas
Uma grande rede de varejo nos Estados Unidos implementou um sistema de visão computacional para controle de estoque em várias de suas lojas. O sistema utilizava câmeras instaladas nas prateleiras e dispositivos móveis para ler etiquetas de produtos e QR codes. A aplicação da visão computacional possibilitou um acompanhamento em tempo real do inventário, identificando imediatamente quando produtos estavam em falta nas prateleiras ou em posições incorretas e que resultou na:
– Redução no tempo de contagem de inventário em cerca de 35%, permitindo que os funcionários sejam liberados para outras atividades de maior valor agregado.
– Aumento de 20% na precisão do estoque, resultando em uma melhoria significativa na reposição de produtos.
– Diminuição das perdas devido à falta de itens disponíveis para venda, impactando positivamente as receitas.
Caso 2: Empresa de E-commerce — Controle Automatizado de Estoque no Centro de Distribuição
Uma empresa de e-commerce com operação global implementou visão computacional em seus centros de distribuição para gerenciar o grande volume de produtos. O sistema, utilizando redes neurais e processamento de imagem avançado, era capaz de identificar rapidamente os itens por meio de códigos de barra e etiquetas. Além disso, o sistema foi programado para detectar danos e avarias nas embalagens, contribuindo para um controle de qualidade automatizado, resultando em uma:
– Aceleração no processamento de inventário em 40%, com redução de erros que anteriormente causavam atrasos no envio de pedidos.
– Redução dos custos operacionais relacionados à mão de obra temporária, devido à menor necessidade de intervenções humanas proporcionada pelo sistema.
– Diminuição de 15% nos retornos e trocas de mercadorias devido à detecção precoce de produtos danificados, o que também aumentou a satisfação dos clientes.
Caso 3: Indústria Automobilística — Controle de Estoque de Peças com RFID e Visão Computacional
Uma montadora de automóveis na Europa implementou um sistema combinado de RFID e visão computacional para gerenciar o inventário de peças em sua linha de montagem. Cada peça recebia um identificador RFID, enquanto câmeras de visão computacional instaladas ao longo da linha monitoravam a presença e a localização de componentes em tempo real. Esse sistema ajudava a garantir que as peças corretas fossem utilizadas e que os níveis de estoque fossem mantidos conforme a demanda, que resultou em uma:
– Redução de 25% no tempo de montagem, alcançada pelo controle automatizado do inventário e pela fácil localização das peças.
– Diminuição dos erros de montagem causados pelo uso incorreto de peças, gerando uma economia significativa nos custos de retrabalho.
– Aumento de 30% na precisão do controle de estoque, evitando a falta de peças essenciais e melhorando a produtividade geral da linha de montagem.
Esses estudos de caso demonstram que a visão computacional aplicada ao controle de estoques é uma solução altamente eficaz para reduzir o tempo de contagem, melhorar a precisão dos dados e reduzir custos operacionais. Com a capacidade de monitorar e ajustar o inventário em tempo real, as empresas conseguem manter uma operação mais ágil e eficiente, o que se traduz em maior competitividade no mercado.
Fundamentação Teórica e Tecnológica
A implementação de sistemas automatizados de controle de estoque com visão computacional é baseada em uma série de tecnologias avançadas que, juntas, oferecem soluções eficazes para o gerenciamento de inventários. Entre essas tecnologias, destacamse os algoritmos de inteligência artificial, especialmente as redes neurais, que desempenham um papel fundamental no reconhecimento de imagens.
Visão Computacional e Reconhecimento de Imagens
A visão computacional é um campo da inteligência artificial que permite que os computadores “vejam” e interpretem o mundo visual. Para alcançar essa capacidade, são utilizados diversos princípios e técnicas como podemos observar na tabela 3:
Tabela 3 – Visão computacional e sua aplicação
| Técnica | Descrição |
| Segmentação de Imagem | Esse processo envolve dividir uma imagem em partes ou objetos significativos, facilitando a identificação e análise de elementos dentro da cena. Técnicas de segmentação, como o algoritmo de k-means e a segmentação baseada em limites, ajudam a isolar objetos ou regiões de interesse, como etiquetas ou produtos em um estoque. |
| Detecção de Bordas | A detecção de bordas é uma técnica crucial para identificar contornos e limites de objetos. Algoritmos como o Canny Edge Detector são amplamente utilizados para detectar transições bruscas de intensidade, permitindo destacar as áreas que definem as formas dos produtos. Essa informação é essencial para o reconhecimento preciso das etiquetas de produtos, facilitando sua leitura. |
| Reconhecimento de Padrões | Após a segmentação e a detecção de bordas, o próximo passo é reconhecer padrões. Isso é feito por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, em especial as redes neurais convolucionais (CNNs), que são projetadas para processar dados visuais. As CNNs aprendem a identificar características e padrões em imagens, permitindo que o sistema reconheça com precisão diferentes tipos de etiquetas e códigos de barras. |
| Treinamento de Modelos | A eficácia dos algoritmos de reconhecimento de imagens depende do treinamento com conjuntos de dados robustos. Isso envolve a coleta de uma grande quantidade de imagens de etiquetas e produtos, que são rotuladas e utilizadas para treinar o modelo, melhorando sua capacidade de generalizar e identificar novos itens com precisão. |
Tecnologias Complementares
Além da visão computacional, outras tecnologias podem ser integradas para aprimorar a gestão de inventário, tornando-a mais eficiente e precisa. Entre essas tecnologias, destaca-se o uso de sensores RFID (Identificação por Radiofrequência), que permitem a identificação de produtos sem a necessidade de contato visual. Ao combinar RFID com visão computacional, é possível criar um sistema de controle de estoque mais robusto, capaz de identificar automaticamente itens à medida que entram ou saem, reduzindo erros e aumentando a precisão. Outra tecnologia complementar são os QR Codes (códigos de resposta rápida), que podem ser facilmente lidos por câmeras e usados para etiquetar produtos. Esses códigos armazenam informações adicionais, como descrições e dados logísticos, e, quando integrados aos sistemas de visão computacional, facilitam a coleta de dados detalhados sobre cada item no estoque, enriquecendo o banco de dados do sistema. Por fim, os scanners 3D oferecem a possibilidade de capturar imagens tridimensionais dos produtos, criando modelos digitais que auxiliam na identificação de itens com formatos complexos. A combinação de imagens 3D com visão computacional permite uma análise detalhada da disposição e localização dos produtos, contribuindo para uma gestão de inventário ainda mais precisa.
Sinergia das Tecnologias
A integração da visão computacional com tecnologias complementares, como RFID, QR codes e scanners 3D, cria um sistema de controle de estoque que não apenas automatiza o processo de contagem, mas também melhora a precisão e a eficiência das operações. Essa abordagem multifacetada permite que as empresas respondam rapidamente às demandas do mercado, minimizando erros e maximizando a utilização de recursos.
Em suma, a fundamentação teórica e tecnológica por trás da visão computacional e suas integrações com outras tecnologias avançadas formam a base para a criação de um sistema de controle de estoque eficaz, que não só atende às necessidades atuais das empresas, mas também se adapta às demandas futuras em um ambiente de negócios em constante evolução.
CONCLUSÃO
Dada a complexidade do gerenciamento de ativos de TI e a importância de um inventário preciso, a aplicação de visão computacional para controle de estoque é uma solução moderna que responde às necessidades das empresas na era da transformação digital. Ao automatizar a identificação e a contagem dos itens de TI, o sistema proposto reduz a margem de erro, diminui o tempo de inventário e melhora a eficiência operacional, contribuindo para um controle de estoque mais ágil, confiável e alinhado às melhores práticas do setor. A criação de um sistema automatizado de controle de estoque baseado em visão computacional representa um avanço significativo na gestão de ativos, especialmente para empresas que dependem de um grande volume de itens de tecnologia da informação. Este projeto não apenas aborda as limitações das práticas manuais, mas também propõe uma solução que melhora a precisão, eficiência e agilidade na contagem e rastreamento de inventários.
Através da implementação de tecnologias avançadas, como algoritmos de reconhecimento de imagem, foi possível desenvolver um sistema que captura e processa informações de forma automática e confiável. Isso se traduz em uma redução substancial nos erros de contagem, o que, por sua vez, contribui para um melhor planejamento e gerenciamento dos ativos. Além disso, a integração com tecnologias complementares, como RFID e QR codes, potencializa ainda mais a eficácia do sistema, proporcionando um controle mais detalhado e acessível dos inventários.
Os estudos de caso apresentados demonstram claramente os benefícios práticos da visão computacional na gestão de estoques, evidenciando ganhos em eficiência, redução de custos operacionais e aumento da precisão. À medida que as empresas se esforçam para se adaptar a um mercado cada vez mais competitivo e dinâmico, a adoção de soluções tecnológicas inovadoras, como a proposta neste artigo, se torna uma necessidade estratégica.
Portanto, ao investir na automação e digitalização dos processos de controle de estoque, as organizações não apenas melhoram sua capacidade de resposta às demandas do mercado, mas também se posicionam de forma mais sólida para enfrentar os desafios futuros. Em suma, a visão computacional emerge como uma ferramenta essencial para a evolução da gestão de inventário, promovendo não apenas eficiência, mas também um diferencial competitivo significativo no cenário empresarial contemporâneo.
REFERÊNCIAS
ARYAL, S. Integrating camera recognition and RFID system for assets tracking and warehouse management. [s.l.] Keski-Pohjanmaan ammattikorkeakoulu, 2012.
HONG-YING, S. The application of barcode technology in logistics and warehouse management. 2009 First International Workshop on Education Technology and Computer Science. Anais…IEEE, 2009. . Acesso em: 11 nov. 2024
MIN, H. Artificial intelligence in supply chain management: theory and applications. International Journal of Logistics Research and Applications, v. 13, n. 1, p. 13–39, 2010.
Pihir, I. (2018), “Employment of Business Informatics Graduates: Preliminary Results”, in Strahonja, V., Kirinić, V. (Ed.), Proceedings of the 29th Central European Conference on Information and Intelligent Systems. Faculty of Organization and Informatics, University of Zagreb, Varaždin, pp 55-60.
Silva, Brotti e Castro, 2014. A inteligência artificial e os sistemas especialistas aplicados à produção, publicado em 2014 na edição 6 da revista, entre as páginas 27 e 46.
SACOMANO, J. B. et al. Indústria 4.0. [s.l.] Editora Blucher, 2018.