Aplicação de sistema preditivo em gestão de estoque direcionado à oficinas mecânicas de pequeno porte

Abstract

A gestão de estoques é um desafio recorrente em oficinas mecânicas, especialmente nas de pequeno porte. Geralmente nesses estabelecimentos menores o controle é feito de forma manual ou com ferramentas pouco estruturadas. Esse cenário resulta em uma grande probabilidade de problemas frequentes, como ruptura de peças, causando lentidão no desenvolvimento dos serviços e redução da satisfação do cliente. Assim como excesso de itens parados, que gera custos e imobiliza capital. Diante desse contexto, este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de previsão de estoques baseado em Inteligência Artificial aplicado a oficinas mecânicas de pequeno porte. A solução integra dados históricos e operacionais para estimar o consumo futuro de peças, identificar riscos de escassez e auxiliar na tomada de decisões. Os resultados demonstram que o uso de métodos preditivos pode oferecer maior precisão no planejamento de compras, reduzir desperdícios e tornar a operação mais competitiva no mercado automotivo.

Inventory management is a recurring challenge in auto repair shops, especially small ones. Generally, in these smaller establishments, inventory control is done manually or with poorly structured tools. This scenario results in a high probability of frequent problems, such as parts shortages, causing delays in service development and reduced customer satisfaction. Similarly, excess idle items generate costs and immobilize capital. In this context, this work proposes the development of an inventory forecasting system based on Artificial Intelligence applied to small auto repair shops. The solution integrates historical and operational data to estimate future parts consumption, identify shortage risks, and assist in decision-making. The results demonstrate that the use of predictive methods can offer greater accuracy in purchasing planning, reduce waste, and make the operation more competitive in the automotive market.