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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75199| Tipo: | TCC |
| Título: | Previsão de demanda como estratégia para diminuição do desperdício de alimentos: estudo de caso em um restaurante universitário |
| Autor(es): | Martins, Francisco Clemeson de Lima |
| Orientador: | Yamashita, Gabrielli Harumi |
| Palavras-chave em português: | Restaurante universitário;Restaurante universitário;Desperdício de comida;Ferramentas da qualidade |
| Palavras-chave em inglês: | University restaurant;Demand forecasting;Food waste;Quality tools |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Data do documento: | 2023 |
| Citação: | MARTINS, Francisco Clemeson de Lima. Previsão de demanda como estratégia para diminuição do desperdício de alimentos: estudo de caso em um restaurante universitário. 2023. 54f. Trabalho de conclusão de curso (graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas, 2023 |
| Resumo: | Entre os desafios recorrentes enfrentados pelos Restaurantes Universitários, destaca-se, como um dos mais expressivos, o desperdício de comida. Dessa forma, o presente trabalho tem como objetivo viabilizar uma estratégia de diminuição do desperdício de comida em um restaurante universitário. Para isso, o método adotado neste trabalho segue quatro grande etapas, na qual busca-se, primeiramente, a análise e o planejamento das ações destinadas a resolver o problema com a utilização de ferramentas da qualidade como “Cinco Porquês” e “5W1H”, a fim de investigar o problema, identificar as causas principais e criar um plano de ação a ser seguido durante as etapas do trabalho, e em seguida, é coletado e tratado os dados. A terceira fase, a previsão de demanda, envolve a aplicação dos métodos de previsão e também a validação dos métodos, e por fim, como última fase, o diagnóstico do desperdício, que tem como propósito verificar o impacto causado pelas previsões no desperdício. A partir disso, os resultados obtidos indicam que, de toda comida que é produzida semanalmente no restaurante universitário, em média de 12,55% é desperdiçado no almoço e 19,13% é desperdiçada no jantar, sendo estes desperdícios apenas ligados a comida limpa (comida restante nos balcões de serviço), apresentando-se a empresa em situação de atenção, principalmente no período do jantar. Após investigações mais aprofundadas, foi constatado que uma das principais razões do desperdício de comida está relacionada à falta de previsão de demanda, acarretando em um excesso de produção de alimentos. Para mitigar essa situação, foram aplicados métodos de séries temporais com finalidade de identificar padrões na demanda a partir de dados históricos, permitindo assim realizar previsões futuras mais assertivas. Durante a aplicação dos métodos, três deles mostraram-se promissores: método de sazonalidade simples, Holt-Winters e SARIMA. Na etapa de validação, o método SARIMA apresentou os melhores resultados e foi classificado como o mais adequado para previsões futuras no estabelecimento, com MAPE de 9,21% no almoço e 11,23% no jantar. Por fim, a aplicação resulta em uma diminuição média nos desperdícios de 45,35% e 45,85% no período do almoço e jantar respectivamente. Como resultado, o estabelecimento passa a ter um desperdício médio semanal de 5,66% e 7,44% de comida limpa no almoço e no jantar. |
| Abstract: | Among the recurring challenges faced by University Restaurants, oneofthemostsignificant is food waste. Thus, this study aims to enable a strategy to reducefoodwasteinauniversity restaurant. To achieve this, themethodadoptedinthisstudyfollowsfourmajorsteps.Firstly, there is an analysis and planning of actions using quality tools such as "Five Whys" and "5W1H" to investigate the problem, identify root causes, and create an action plan to be followed during the stages of the study. Subsequently, data is collected and processed. The third phase involves demand forecasting, applying forecasting methods and validating them. Finally, the fourth phase focuses on waste diagnosis, aimingtoassesstheimpactofforecasts on waste. The results indicate that, on average, 12.55% of the food produced weekly in the university restaurant is wasted during lunch, and 19.13% iswastedduringdinner.Thiswaste is specifically related to clean food (leftover food on service counters), with the company being inanalertsituation,especiallyduringthedinnerperiod.Furtherinvestigationsrevealed that one ofthemainreasonsforfoodwasteisrelatedtoalackofdemandforecasting,leading to an excess production of food. To mitigate this situation, time seriesmethodswereapplied to identify demand patterns from historical data, allowing for more accurate future predictions. During the application ofthesemethods,threeofthemprovedpromising:simple seasonality method, Holt-Winters, and SARIMA. In the validation stage, the SARIMA method showed the best results and was deemed the most suitable for future predictions in the establishment, with a MAPE of 9.21% during lunch and 11.23% during dinner. Ultimately, the application resulted in an average waste reduction of 45.35% during lunch and 45.85% during dinner. As a result, the establishment nowhasaweeklyaveragewasteof 5.66%and7.44%for clean food during lunch and dinner, respectively. |
| URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75199 |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | ENGENHARIA DE PRODUÇÃO - RUSSAS - Monografias |
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