Previsão de demanda utilizando séries temporais

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Autor(es): dc.contributorLucambio Pérez, Fernando-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dados-
Autor(es): dc.creatorGraebin, Bruno Godoi-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T11:10:18Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T11:10:18Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-27-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-27-
Data de envio: dc.date.issued2023-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/98126-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/98126-
Descrição: dc.descriptionOrientador(a): Fernando Lucambio Pérez-
Descrição: dc.descriptionMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatística-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo : Este trabalho aborda a previsão de demanda em um contexto de pós-venda, com foco na redução de falhas de abastecimento e melhoria na gestão de estoques. O objetivo principal é desenvolver um modelo preditivo capaz de antecipar a necessidade de reposição de peças, minimizando quebras na cadeia de abastecimento. Para isso, foi utilizada a metodologia VAR (Vetores Autorregressivos) em séries temporais, com dados históricos tratados e analisados em R. Os resultados apontam uma redução significativa nas falhas de abastecimento, com impacto positivo na eficiência operacional. Conclui-se que o uso de técnicas preditivas avançadas, aliado à integração de ferramentas de análise, contribui para uma cadeia de suprimentos mais robusta e proativa, mitigando riscos e otimizando recursos-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectEstoques-
Palavras-chave: dc.subjectControle preditivo-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise de séries temporais-
Palavras-chave: dc.subjectCadeia de suprimentos - Administração-
Título: dc.titlePrevisão de demanda utilizando séries temporais-
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