Pesquisa e Inovação: Appius: aplicação de inteligência artificial, econometria e IoT para automatização do suprimento recorrente de produtos
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Appius: aplicação de inteligência artificial, econometria e IoT para automatização do suprimento recorrente de produtos

Processo: 17/15016-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2018
Data de Término da vigência: 31 de março de 2020
Área do conhecimento:Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Métodos Quantitativos em Economia
Pesquisador responsável:Bruna Vaz Negrão
Beneficiário:Bruna Vaz Negrão
Empresa:Shooper Comércio Alimentícios Ltda
CNAE: Comércio varejista de mercadorias em geral, com predominância de produtos alimentícios - minimercados, mercearias e armazéns
Município: São Paulo
Pesquisadores principais:
Fábio Rodas Blanco ; José Victor Alcantara da Graça ; Matheus Antonio da Silva ; Thiago Moraes Stefani ; Victor Hugo Garcia da Silva
Pesquisadores associados:Alex Lopes de Oliveira ; Lucia Vilela Leite Filgueiras ; Luciano Pereira Soares
Bolsa(s) vinculada(s):18/11812-0 - Appius: aplicação de inteligência artificial, econometria e IoT para automatização do suprimento recorrente de produtos, BP.TT
18/07493-6 - Appius: aplicação de inteligência artificial, econometria e IOT para automatização do suprimento recorrente de produtos, BP.TT
Assunto(s):Econometria  Internet das coisas  Inteligência artificial  Demanda (economia)  Aquisição por compra  Consumo  Perfil de consumo  Entrega ao cliente  Comércio eletrônico 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Inteligência artificial | Internet das Coisas | Previsão de demanda | Previsão de demanda

Resumo

A Shopper tem como objetivo fazer com os produtos básicos de consumo o que o encanamento fez com a água, usando tecnologias diversas, para construir (e viver em) "um mundo aonde os produtos essenciais cheguem na sua casa com a mesma facilidade que a água chega na torneira". O primeiro passo nesta direção foi a criação de um modelo de recorrência (entregas mensais) e com uma loja online: através de um site, as pessoas fazem suas (re) compras mensais e recebem tudo em sua casa, economizando tempo e dinheiro. Mês a mês eles ajustam as quantidades de seus pedidos. Pela recorrência, não é necessário ter estoque e pode-se programar melhor não só as compras (que são on demand), mas também a logística. Assim, pela maior eficiência, são obtidos preços mais baixos, além de maior praticidade ao cliente final. O presente projeto tem por objetivo o desenvolvimento e validação de solução de Inteligência Artificial baseada em modelos econométricos e Internet das Coisas (IoT) para ampliar a automatização inteligente do suprimento recorrente de produtos. Como produto final do projeto espera-se obter um dispositivo conectado para coleta, armazenamento, envio de dados de identificação de produtos e compra de produtos, que possa ser produzido em escala industrial, sendo tais dados analisados pelo servidor do estabelecimento vendedor e após avaliação do perfil do usuário e aplicação de técnicas de inteligência artificial baseada em modelos econométricos, resultando em listas de compras, para aquisição direta e uma outra lista resultante da análise de recorrência de compras do usuário consumidor, personalizada ao perfil deste. O dispositivo deve ser passível de industrialização a baixo custo para atender ao público alvo. Deve possuir vários sensores tais como dispositivo para identificação de presença, dispositivo para identificação de produto (códigos de barra, QR codes, ou por pesagem em balanças), para a transmissão de dados para um servidor de comércio eletrônico, de forma a gerar uma lista personalizada de produtos, que podem ser ainda objeto de agendamento de entrega na residência do cliente. Os dados da lista personalizada de cada usuário podem ainda ser manipulados de acordo com a vontade do cliente, podendo ser revista a quantidade, o peso ou ainda o preço de determinado produto na base de dados do estabelecimento comercial. Realizou-se uma prova de conceito bem sucedida em 2016 com um protótipo contendo leitor de código de barras conectado ao servidor via conectividade WiFi, o que nos habilita para solicitação de fase 2 direta nesta chamada do PIPE, onde será preciso validar a solução tecnológica em maior escala. (AU)

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