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dc.contributor.advisorPINTO, Leandro Arthur-
dc.contributor.authorMANTOVANI, Uigor Wender-
dc.contributor.authorALEXANDRE, Victória Santana-
dc.date.accessioned2024-04-12T17:44:34Z-
dc.date.available2024-04-12T17:44:34Z-
dc.date.issued2023-12-05-
dc.identifier.citationMANTOVANI, U. W.; ALEXANDRE, V. S.; PINTO, L. A. Previsão de demanda. 2023. Artigo de Graduação (Tecnologia em Gestão Empresarial) – Faculdade de Tecnologia Prof. José Camargo, Jales, 2023. Artigo apresentado no VII Simpósio de Tecnologia da Fatec Jales – SITEF, 2023, Jales-SP.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/17376-
dc.descriptionArtigo apresentado no VII Simpósio de Tecnologia da Fatec Jales – SITEF, 2023, Jales-SP.pt_BR
dc.description.abstractEste artigo fornece uma análise aprofundada da Previsão de Demanda, com foco especial em períodos de alta sazonalidade nas vendas no contexto da empresa Fenix, especializada na instalação e fabricação de uma variedade de produtos, incluindo fachadas, adesivos e outros. A pesquisa utiliza métodos avançados de análise de dados, combinados com históricos de vendas, para aprimorar o planejamento de produção e gestão de estoque da empresa. Os resultados da pesquisa revelam que a Fenix pode otimizar a alocação de seus recursos através da implementação de modelos de previsão de demanda mais avançados. Isso também permite à empresa reduzir os custos associados ao armazenamento e minimizar prejuízos causados por excesso ou escassez de estoque.pt_BR
dc.description.abstractThis article provides an in-depth analysis of Demand Forecasting, with a special focus on periods of high seasonal sales in the context of the company Fenix, which specializes in the installation and manufacturing of a variety of products, including frontage, adhesives and others. The research uses advanced data analysis methods, combined with sales histories, to improve the company's production planning and inventory management. The search results reveal that Fenix can optimize the allocation of its resources through the implementation of more advanced demand forecasting models. This also allows the company to reduce costs associated with storage and minimize losses caused by excess or stock shortages.pt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Gestão Empresarialpt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher171pt_BR
dc.subjectCadeia de suprimentospt_BR
dc.subject.otherGestão e Negóciospt_BR
dc.titlePrevisão de demandapt_BR
dc.title.alternativeDemand forecastingpt_BR
dc.typeArtigo científicopt_BR
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