Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The goal of the electricity distribution companies is to provide consumers with a continuous supply of energy and quality. This dissertation addresses the Vehicle Routing Problem, specifically the partially dynamic routing with static entries, where some events that occur stochastically are dynamically incorporated during the execution of the service. In this sense, we sought to develop a methodology to provide the emergency service events that arise randomly during the working day, taking into account attributes of location, time of service and time of occurrence, to minimize the travel time of vehicles on scheduled routes. For that, a sequence of steps has been developed and described for the structuring of a demand forecasting system, which should be able to design patterns and trends analyzed data from past demands. Intending to meet these assumptions, the study sought support in two forecasting methods: exponential smoothing and prediction from conditional probabilities. The study also sought to identify the main variables that influence the way aleatótia the occurrence of emergency orders. The results obtained with these methods, assisted in the capture of the stochasticity of the order process emergency orders, as well as in forecasting service demand. The work seeks to identify the input variables for routing, providing subsidies for the analyzed company that does not have this information. / A meta das empresas de distribuição de energia elétrica é proporcionar ao consumidor um fornecimento de energia contínuo e com qualidade. Esta dissertação aborda o Problema do Roteamento de Veículos, mais especificamente o roteamento parcialmente dinâmico, com entradas estáticas, onde alguns eventos que ocorrem de forma estocástica são incorporados dinamicamente durante a execução do serviço. Neste sentido, buscou-se elaborar uma metodologia capaz de prever as ocorrências de serviços emergenciais, que surgem aleatoriamente durante a jornada de trabalho, levando em consideração atributos de localização, tempo de serviço e horário de ocorrência, visando minimizar o tempo de deslocamento dos veículos nas rotas programadas. Para isso, foi desenvolvida e descrita uma sequência de etapas para estruturação de um sistema de previsão de demanda, o qual deve ser capaz de projetar padrões e tendências dos dados analisados a partir de demandas passadas. Pretendendo atender a estes pressupostos, o estudo buscou suporte em dois métodos de previsão: suavização exponencial e previsão a partir de probabilidades condicionais. O estudo ainda buscou, identificar as principais variáveis que influenciam de maneira aleatótia a ocorrência de ordens emergenciais. Os resultados obtidos com estes métodos, auxiliaram na captura da estocasticidade do processo de despacho de ordens emergências, bem como, na previsão de demanda de serviço. O trabalho busca identificar as variáveis de entrada para o roteamento, proporcionando subsídios para a empresa analisada que não dispõe destas informações.