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    Trabalho de Curso - Graduação - MonografiaAcesso aberto (Open Access)
    Desenvolvimento de um sistema de gestão de vendas para entrega em domicílio
    (2025-09-10) GOMES, Gabriel Campelo; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
    Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de sistema de gestão de vendas (PDV) para delivery, em arquitetura em três camadas, com stack 100% Python: FastAPI (back-end/REST), Kivy (front-end/GUI) e MongoDB (persistência NoSQL). O objetivo é oferecer uma solução acessível, escalável e personalizável para pequenos e médios negócios, enfrentando limitações recorrentes de custo, flexibilidade e integração. A pesquisa é aplicada, de caráter exploratório-descritivo, conduzida de forma incremental com testes e ajustes contínuos. O protótipo implementa autenticação JWT, CRUD de produtos e pedidos, atualização de status em tempo real e relatórios básicos. A avaliação qualitativa, baseada em entrevista com usuária de referência, indicou ganhos operacionais (maior agilidade no atendimento e no fechamento de caixa, redução de erros e preservação de informações). O estudo contribui nos âmbitos acadêmico (aplicação de práticas de Engenharia de Software e desenvolvimento full-stack), tecnológico (integração API–GUI–NoSQL) e prático (base para evolução comercial). São discutidas vantagens e limitações frente a soluções de mercado e delineados trabalhos futuros (dashboards analíticos, integração com meios de pagamento, testes automatizados, melhorias de UX móvel e sincronização offline).
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    Trabalho de Curso - Graduação - MonografiaAcesso aberto (Open Access)
    Desenvolvimento e avaliação do aplicativo Hambre Delivery: apresentação do produto e análise de desempenho usando inteligência artificial
    (2024-11-29) GONÇALVES, Keventon Rian Guimarães; FARIAS, Fabrício de Souza; http://lattes.cnpq.br/1521079293982268; https://orcid.org/0000-0003-4344-6953
    Este trabalho apresenta uma análise das avaliações de clientes da plataforma Hambre Delivery, com foco na melhoria da experiência do usuário e no desempenho das lojas parceiras. Através da aplicação de técnicas de KDD (Knowledge Discovery in Databases) e Inteligência Artificial, foi realizada a mineração de dados das avaliações, abordando três métricas principais: qualidade do produto, qualidade do tempo de entrega e qualidade da loja. A análise incluiu o cálculo de médias dessas métricas, a identificação de lojas com desempenho abaixo da média e a criação de um sistema de notificações baseado em inteligência artificial para alertar os estabelecimentos. Além disso, foi realizado um estudo geoespacial para mapear a distribuição das lojas por cidade, utilizando bibliotecas Python como Pandas, Folium e AST. Os resultados obtidos fornecem insights valiosos sobre a performance das lojas, ajudando a identificar áreas críticas e oportunidades para melhorias na plataforma. O estudo também apresenta uma visualização clara das lojas em um mapa interativo, permitindo a análise espacial e o planejamento de expansão. O trabalho contribui para a otimização dos processos do aplicativo e oferece subsídios para futuras estratégias de crescimento e aprimoramento dos serviços.
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