REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/dt10202506131706
Gustavo Felipe Balduíno de Oliveira1
Victor Alexandre Santos Oliveira2
Gabriel Ferraz Cusatis3
RESUMO
O presente artigo aborda a crescente relevância e evolução da utilização da inteligência artificial (I.A) no processo de gerenciamento de frotas voltadas ao envio de frutíferas, destacando como a tecnologia tem sido essencial para melhorar a logística e garantir a qualidade do produto até o destino. Inicialmente utilizada em sistemas básicos de rastreamento, a I.A passou a desempenhar um papel estratégico e fundamental, hoje permitindo prever condições ideais de transporte, controlar temperatura e umidade, otimizar rotas com base em variáveis climáticas e de tráfego, além de realizar a manutenção preditiva dos veículos em tempo real. Com isso torna-se possível reduzir perdas, aumentar a eficiência das entregas e garantir que as frutíferas cheguem em perfeitas condições, também demonstrando como a integração progressiva de algoritmos de aprendizado de máquina tem permitido uma gestão mais eficiente, segura e econômica das frotas. Ao final do artigo são apontadas as tendências futuras e os desafios a serem enfrentados, reforçando que a evolução da I.A nesse setor é contínua e essencial para a inovação logística.
PALAVRAS-CHAVE: Gerenciamento de Frotas; I.A; Frutíferas
ABSTRACT
This article addresses the growing relevance and evolution of the use of artificial intelligence (AI) in the process of managing fleets aimed at shipping fruit trees, highlighting how technology has been essential to improve logistics and ensure the quality of the product to the destination. Initially used in basic tracking systems, AI has come to play a strategic and fundamental role, today making it possible to predict ideal transport conditions, control temperature and humidity, optimize routes based on climate and traffic variables, and perform predictive maintenance of vehicles in real time. With this, it becomes possible to reduce losses, increase the efficiency of deliveries and ensure that fruit trees arrive in perfect condition, also demonstrating how the progressive integration of machine learning algorithms has allowed for more efficient, safe and economical fleet management. At the end of the article, future trends and challenges to be faced are pointed out, reinforcing that the evolution of AI in this sector is continuous and essential for logistics innovation.
KEYWORDS: Fleet Management; A.I.; Fruit
1. INTRODUÇÃO
O transporte de frutíferas envolve uma série de desafios logísticos, dada a natureza perecível e sensível das frutas, que exigem cuidados específicos durante seu envio. Aspectos como temperatura controlada, tempo de transporte, manuseio adequado e roteirização eficiente são cruciais para garantir a qualidade do produto ao longo de toda a cadeia de distribuição. Nos últimos anos, a incorporação da inteligência artificial (IA) no gerenciamento de frotas de transporte tem se mostrado uma solução promissora para otimizar essas operações. A IA tem a capacidade de integrar grandes volumes de dados em tempo real, permitindo uma gestão mais precisa e eficiente das rotas, condições dos veículos e comportamento dos motoristas, o que resulta na redução de custos e aumento da eficiência logística.
A crescente demanda por melhorias nos processos logísticos específicos para o transporte de produtos perecíveis, como as frutíferas, que são altamente suscetíveis a perdas por falhas operacionais é imprescindível para a conservação pós-colheita não melhora as qualidades de hortaliças e frutas, apenas às conservam por mais tempo, a fim de que o produto chegue ao consumidor final sem alterações em seu valor nutritivo, aspecto e gosto (GOMES 1996). Dessa forma, a compreensão das vantagens e desafios dessa tecnologia no contexto das frotas de frutíferas podem fornecer subsídios importantes para a melhoria dos processos logísticos e para a inovação no setor.
O objetivo principal deste artigo é investigar a evolução da utilização da inteligência artificial no gerenciamento de frotas voltadas para o envio de frutíferas, identificando as principais aplicações tecnológicas, os benefícios e as limitações associadas a essas soluções. Como objetivos específicos, pretende-se analisar os avanços tecnológicos ao longo do tempo, avaliar a eficácia das soluções de IA adotadas pelas empresas e compreender os principais desafios enfrentados por gestores e profissionais do setor.
A metodologia adotada neste estudo é de natureza qualitativa e exploratória, com base em revisão bibliográfica e análise de estudos de caso. Serão considerados artigos científicos, relatórios técnicos e estudos de empresas que aplicaram IA no gerenciamento de frotas de frutíferas. A análise de tais fontes permitirá identificar tendências, inovações e boas práticas que têm contribuído para a transformação do setor.
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 CONCEITO E EVOLUÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A inteligência artificial (IA) é definida como o campo da ciência da computação dedicado ao desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de simular comportamentos inteligentes, tais como aprendizado, reconhecimento de padrões, tomada de decisões e resolução de problemas complexos (RUSSELL; NORVIG, 2013). Desde sua origem nos anos 1950, com os primeiros estudos de Alan Turing, a IA evoluiu significativamente, incorporando técnicas de aprendizado de máquina (machine learning), redes neurais artificiais e aprendizado profundo (deep learning).
Com o avanço da digitalização e o surgimento da chamada Agricultura 4.0, a IA começou a ser integrada à cadeia produtiva agroindustrial. Segundo Monteiro et al. (2020), o uso de tecnologias digitais como sensores inteligentes, conectividade em tempo real e big data tem promovido um novo paradigma na logística agrícola, tornando possível a tomada de decisões mais precisas e preditivas.
2.2 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO TRANSPORTE E ARMAZENAMENTO DE FRUTÍFERAS
As frutíferas são produtos com alto índice de perecibilidade, exigindo controle rigoroso de variáveis como temperatura, umidade, tempo de armazenamento e manuseio durante o transporte. Estima-se que aproximadamente 45% das frutas e hortaliças produzidas no mundo sejam desperdiçadas, majoritariamente devido à ineficiência logística (FAO, 2019).
Nesse contexto, a aplicação de IA tem se mostrado uma solução estratégica. Conforme Zhou et al. (2021), sensores integrados à Internet das Coisas (IoT) e conectados a sistemas de IA permitem o monitoramento em tempo real de variáveis ambientais dentro de containers e armazéns. Esses dados alimentam algoritmos que detectam padrões de deterioração, classificam lotes por risco e priorizam automaticamente a entrega.
Além disso, algoritmos inteligentes baseados em redes neurais e otimização por enxame de partículas vêm sendo empregados no roteamento logístico de cargas perecíveis, reduzindo tempos de entrega e aumentando a eficiência energética da frota (SANTOS et al., 2022).
2.3 BENEFÍCIOS DA IA PARA A LOGÍSTICA DE FRUTAS
Estudos recentes apontam uma série de benefícios advindos da adoção de IA na logística de frutas. Jiang et al. (2020) observaram os seguintes resultados em operações otimizadas por IA:
“redução média de 22% no desperdício de frutas por deterioração, redução de 15% nos custos operacionais com combustível e manutenção, e aumento de até 30% na eficiência logística” (JIANG et al., 2020, p. 112).
Esses ganhos operacionais decorrem principalmente do uso de IA para ajustar automaticamente as condições de refrigeração, prever falhas logísticas, otimizar o uso da frota e antecipar flutuações de demanda com base em dados climáticos e de mercado.
No armazenamento, os sistemas de IA adaptam os níveis de refrigeração às especificidades de cada fruta, considerando volume, tempo de vida útil e prioridade de saída. Li e Wang (2020) demonstram que essa automação reduz significativamente o consumo energético e o índice de perda pós-colheita.
2.4 SUSTENTABILIDADE E REDUÇÃO DE PERDAS COM IA
A IA contribui diretamente para a sustentabilidade da cadeia de suprimentos agrícolas. Além de reduzir desperdícios, ela também permite o planejamento logístico mais racional, diminuindo o número de viagens e as emissões de carbono.
De acordo com a McKinsey & Company (2021), o uso de IA e digitalização pode reduzir em até 15% as emissões de carbono no setor agroalimentar, principalmente pelo alinhamento dinâmico entre produção, armazenagem e transporte.
Ferreira e Oliveira (2021) destacam que, com o auxílio da IA, torna-se possível prever a demanda por determinadas frutas com base em modelos climáticos, dados históricos de colheita e comportamento do consumidor, possibilitando decisões mais sustentáveis quanto ao volume produzido, armazenado e distribuído.
2.5 LIMITAÇÕES E DESAFIOS
Apesar das vantagens, há obstáculos significativos à ampla adoção de IA na logística de frutíferas. A infraestrutura tecnológica limitada nas áreas rurais, os altos custos de implementação e a falta de qualificação técnica dos profissionais envolvidos são barreiras recorrentes (SILVA; LIMA, 2023).
Além disso, a integração entre sistemas legados e novas plataformas inteligentes requer políticas públicas voltadas à inovação no campo, incentivo à conectividade rural e programas de capacitação profissional.
Figura 1: Desafios no Transporte
Figura 2: Etapas da I.A na Logística
Imagem 3: Evolução dos Impactos da Inteligência Artificial na Eficiência Produtiva e na Redução de Custos (2010–2018)
Figura 1 – Principais desafios no transporte de frutíferas
O gráfico em formato de pizza apresenta os principais obstáculos enfrentados na logística de transporte de frutíferas. Dentre os desafios, a perecibilidade representa 35%, seguida pelo controle térmico (30%), a exigência por uma logística Just-in-Time (20%) e a conformidade sanitária (15%). Tais elementos ressaltam a vulnerabilidade do setor diante de falhas logísticas, exigindo a integração de tecnologias como IA e IoT para monitoramento e mitigação de perdas, especialmente em cadeias de suprimento que demandam precisão e rapidez.
Figura 2 – Etapas da logística inteligente no transporte de frutíferas
A imagem ilustra o fluxo de processos baseados em Inteligência Artificial (IA) aplicados à logística de transporte de frutíferas. O diagrama destaca a coleta de dados em tempo real por meio de sensores e Internet das Coisas (IoT), seguida por análise preditiva e machine learning para otimização de rotas. Em seguida, evidencia-se o monitoramento contínuo das condições ambientais (temperatura, umidade, localização), possibilitando ajustes dinâmicos e resultando em uma entrega mais eficiente e com menores perdas. Essa estrutura demonstra a aplicação da IA como ferramenta para garantir rastreabilidade, segurança alimentar e redução de desperdícios logísticos.
Figura 3 – Evolução percentual do aumento da eficiência e da redução de custos com a implementação de IA (2010–2018)
O gráfico demonstra o impacto progressivo da aplicação de Inteligência Artificial na indústria entre os anos de 2010 e 2018, com ênfase na logística e produção. Os dados mostram que, ao longo dos anos, tanto a eficiência produtiva quanto a redução de custos cresceram consideravelmente, sendo resultado direto da implementação de tecnologias inteligentes. Nota-se que a IA teve papel central no redesenho de processos produtivos e logísticos, com impactos significativos na sustentabilidade e competitividade do setor.
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Para se estruturar esta pesquisa foram utilizadas fontes de ocorrências comuns no âmbito da logística de envio, para implementar os efeitos e resultados que a I.A causou se fez estudo de recorrência em diversas cadeias de abastecimento. O processo de pesquisa se constitui em uma atividade científica básica que, através da indagação e (re)construção da realidade, alimenta a atividade de ensino e a atualiza frente à realidade (LIMA E MIOTO, 2007). Portanto fez-se a utilização de relatórios diversos e análise estatística por meio de dados que sempre se atualizam, em decorrência da volatilidade do tema que foi pesquisado.
Pela visão analítica, foram selecionadas pesquisas utilizando de artigos, livros e sites, com o propósito de avaliar a diversidade de dados, sendo construído o discernimento entre a logística antes e depois da I.A, utilizando do software principal: Microsoft Word®, para expor os resultados obtidos. “Método é ato vivo, concreto, que se revela nas nossas ações, na nossa organização e no desenvolvimento do trabalho de pesquisa, na maneira como olhamos as coisas do mundo” (GATTI, 1999, p.63).
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
A presente pesquisa teve como objetivo investigar a evolução e os impactos da inteligência artificial na logística voltada ao envio de frutíferas, considerando aspectos de armazenamento, transporte, sustentabilidade e inovação tecnológica. A partir da fundamentação teórica e dos dados obtidos por meio de revisão bibliográfica e análise documental, é possível destacar diversos avanços concretos e desafios ainda persistentes no setor.
4.1 AVANÇOS NA LOGÍSTICA COM APLICAÇÃO DE IA
Os resultados apontam que a integração de sistemas inteligentes, especialmente aqueles baseados em machine learning e Internet das Coisas (IoT), trouxe melhorias significativas no controle de variáveis ambientais durante o armazenamento de frutas. Estudos de Zhou et al. (2021) confirmam que sensores inteligentes conectados à IA conseguem reduzir perdas pós-colheita ao identificar, em tempo real, alterações de temperatura, umidade e ventilação, automatizando respostas corretivas.
Além disso, os algoritmos de roteirização inteligente demonstraram eficiência na otimização de rotas logísticas para entregas mais rápidas e com menor gasto energético. Segundo Santos et al. (2022), a utilização de IA nesse contexto reduziu em até 30% o tempo de transporte em regiões produtoras brasileiras, minimizando o risco de deterioração dos produtos perecíveis.
4.2 IMPACTOS NA SUSTENTABILIDADE E EFICIÊNCIA OPERACIONAL
Outro ponto de destaque é o impacto positivo da IA na sustentabilidade das cadeias logísticas. A automação do armazenamento e o transporte inteligente permitiram a redução de perdas e o uso mais racional de recursos. Ferreira e Oliveira (2021) ressaltam que a previsão de demanda, feita por sistemas de IA baseados em dados históricos e climáticos, contribui para a evitação de excedentes produtivos, reduzindo desperdícios desde a origem.
O estudo de caso de Jiang et al. (2020) ilustra, por exemplo, que a IA proporcionou:
“uma redução média de 22% nas perdas por deterioração e de 15% nos custos operacionais relacionados ao transporte refrigerado de frutas” (JIANG et al., 2020, p. 112).
Tais indicadores reforçam o potencial da IA como ferramenta de inovação sustentável no agronegócio.
4.3 DESAFIOS E LIMITAÇÕES ESTRUTURAIS
Apesar dos avanços, os resultados também revelam desafios críticos. A infraestrutura tecnológica precária nas zonas rurais, especialmente no que tange à conectividade e cobertura de rede, ainda limita a plena implementação de sistemas baseados em IA. Silva e Lima (2023) apontam que a baixa digitalização de pequenas propriedades impede o monitoramento em tempo real e o uso de plataformas logísticas inteligentes.
Adicionalmente, foi observada uma lacuna na formação técnica dos operadores logísticos e produtores. A ausência de mão de obra qualificada para operar e interpretar dados gerados por sistemas inteligentes dificulta a consolidação da IA como ferramenta cotidiana no campo (FERREIRA; OLIVEIRA, 2021).
4.4 DISCUSSÃO INTEGRADA DOS RESULTADOS
A análise integrada dos achados permite concluir que a IA vem transformando, de forma concreta, os processos de armazenamento, monitoramento e transporte de frutas perecíveis. Os resultados reforçam a importância de políticas públicas voltadas à conectividade rural, à capacitação técnica e ao subsídio tecnológico como pilares para ampliação dessa inovação.
Ademais, os estudos de caso analisados evidenciam que os benefícios econômicos da IA não estão dissociados dos ambientais. Pelo contrário, a eficiência operacional promovida pela inteligência artificial caminha paralelamente à redução de perdas e impactos ecológicos, evidenciando um alinhamento entre tecnologia e sustentabilidade no agronegócio moderno.
Torna-se evidente, portanto, que a adoção estratégica da inteligência artificial representa não apenas uma inovação tecnológica, mas uma resposta sistêmica e integrada aos desafios logísticos enfrentados no transporte de frutíferas, agregando valor ao produto, competitividade à cadeia produtiva e sustentabilidade ao sistema agroalimentar.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A presente pesquisa teve como propósito analisar como a evolução tecnológica, em especial o uso da Inteligência Artificial (IA), tem contribuído para a melhoria da logística de conservação de frutas. Os dados analisados evidenciaram que a aplicação dessas tecnologias resultou em transformações significativas no setor, proporcionando uma gestão financeira mais eficiente e equilibrada, com benefícios tanto para produtores quanto para consumidores finais.
Observou-se que a IA tem sido utilizada de forma estratégica por diferentes agentes da cadeia logística, desde pequenos até grandes distribuidores, com o objetivo de garantir a qualidade dos produtos comercializados. Os resultados obtidos indicaram avanços importantes, principalmente no cumprimento de normas sanitárias, na redução da perecibilidade dos produtos, no controle térmico durante o transporte e armazenamento, e na ampliação da confiança do consumidor, proporcionada pela rastreabilidade dos alimentos.
Conclui-se, portanto, que a integração da IA na logística de frutíferas representa um avanço expressivo para o setor, ampliando a eficiência dos processos e a segurança alimentar. Contudo, destaca-se que os dados analisados ainda representam uma fração das possíveis aplicações e impactos dessa tecnologia. Assim, recomenda-se que futuras pesquisas sejam realizadas com escopos mais amplos e metodologias diversificadas, a fim de aprofundar o entendimento sobre os efeitos positivos e negativos da adoção da IA na cadeia logística de alimentos.
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“Os conteúdos expressos no trabalho, bem como sua revisão ortográfica e adequação às normas ABNT são de inteira responsabilidade dos autores.”
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1FATEC DE MOGI DAS CRUZES – email: gustavo.oliveira212@fatec.sp.gov.br
2FATEC DE MOGI DAS CRUZES – email: victor.oliveira111@fatec.sp.gov.br
3FATEC DE MOGI DAS CRUZES – email: gabriel.cusatis@fatec.sp.gov.br