Curso Digital Twin (Gêmeos Digitais) na Simulação de Fluxos Logísticos (96h)

Sobre o curso

Módulo 1: Fundamentos de Gêmeos Digitais e IA na Logística

Exemplo Prático: Criação de réplicas virtuais de armazéns para testar novos layouts de armazenamento sem interromper a operação física.
Tecnologias/Conceitos: Integração com sensores IoT e análise de dados em tempo real.

Módulo 2: Simulação Visual e Geração de Dados Sintéticos

Exemplo Prático: Construção de cenários logísticos em 3D e geração de dados virtuais para treinar modelos de reconhecimento de imagens de produtos.
Apps/Softwares: NVIDIA Omniverse Isaac Sim (renderização de alta fidelidade) e FlexSim (simulação 3D com módulos GIS).

Módulo 3: Coordenação de Frotas e Otimização de Rotas

Exemplo Prático: Programação de frotas de AGVs (veículos guiados automaticamente) para navegar pelo armazém evitando colisões e economizando bateria.
Apps/Softwares: AnyLogic (focado em processos e fluxo de materiais) e modelos de Aprendizado por Reforço Profundo (DRL).

Módulo 4: Previsão de Demanda e Sustentabilidade

Exemplo Prático: Análise do histórico de dados para prever picos de vendas, reduzindo faltas no estoque e minimizando a emissão de carbono no transporte.
Apps/Softwares: Redes neurais LSTM (para previsão de séries temporais) e arquiteturas FedDRL (Aprendizado Federado) para otimização sustentável.

Módulo 5: Assistentes Autônomos e Resposta a Crises

Exemplo Prático: Uso de comandos em texto simples para perguntar ao software onde estão os gargalos da operação, ou usar agentes autônomos para simular o impacto do fechamento de um porto na cadeia de suprimentos.
Apps/Softwares: AI Copilot do Siemens Plant Simulation, Easy AI (dentro do sistema Easy WMS da Mecalux) e agentes baseados em LLMs (como o framework SR-DTMA).

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