| dc.contributor.advisor | Lucambio Pérez, Fernando | pt_BR |
| dc.contributor.other | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dados | pt_BR |
| dc.creator | Graebin, Bruno Godoi | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2025-09-03T11:20:26Z | |
| dc.date.available | 2025-09-03T11:20:26Z | |
| dc.date.issued | 2024 | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1884/98126 | |
| dc.description | Orientador: Fernando Lucambio Pérez | pt_BR |
| dc.description | Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatística | pt_BR |
| dc.description | Inclui referências | pt_BR |
| dc.description.abstract | Resumo : 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 | pt_BR |
| dc.format.extent | 1 recurso online : PDF. | pt_BR |
| dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
| dc.language | Português | pt_BR |
| dc.subject | Estoques | pt_BR |
| dc.subject | Controle preditivo | pt_BR |
| dc.subject | Análise de séries temporais | pt_BR |
| dc.subject | Cadeia de suprimentos - Administração | pt_BR |
| dc.title | Previsão de demanda utilizando séries temporais | pt_BR |
| dc.type | TCC Graduação Digital | pt_BR |
