Publication
Reducing food waste : demand forecasting in catering services using data analytics
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Silva, Vera Lúcia Miguéis Oliveira e | |
| dc.contributor.author | Marques, Mara Tatiana Gomes | |
| dc.date.accessioned | 2021-06-25T09:39:11Z | |
| dc.date.available | 2021-06-25T09:39:11Z | |
| dc.date.issued | 2020-07-20 | |
| dc.date.submitted | 2020 | |
| dc.description.abstract | Flutuações e imprevistos na procura por refeições traduzem-se em problemas para as organizações, levando a custos e/ou desperdício alimentar. Atualmente, os gestores de cantinas tendem a prever, principalmente através da intuição, a procura por determinado menu, sendo que esta abordagem de previsão poderá levar a sobrestimação ou subestimação. Assim, de forma a solucionar estes problemas e a prever com rigor a procura por determinado menu numa data específica, este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de previsão. Para prever a procura, vários fatores foram tidos em consideração, tais como o calendário escolar, condições meteorológicas e eventos especiais. Este estudo é suportado por dados diários correspondentes a dois anos de procura por refeições nos serviços de uma cantina universitária. Dez métodos de previsão, causais e de séries temporais, foram aplicados aos dados com auxílio do software R. O método Random Forests demonstrou ter o melhor desempenho na estimativa da procura. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Fluctuations and unexpected events in the search for meals translate into problems for organizations, leading to costs and/or food waste. Currently, canteen managers tend to predict the demand for a particular menu, mainly through intuition, and this forecasting approach may lead to overestimation or underestimation. So, in order to solve these problems and accurately predict the demand for a specific menu on a specific date, this project proposes the development of a forecasting system. In order to forecast demand, several factors were considered, such as the school calendar, weather conditions and special events. This study is supported by daily data corresponding to two years of activity of a university canteen. Ten causal and time series forecasting methods were applied to the data with the support of the R software. The Random Forests method demonstrated to have the best performance in estimating demand. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202561445 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/33960 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Desperdício alimentar | pt_PT |
| dc.subject | Previsão | pt_PT |
| dc.subject | Cantina | pt_PT |
| dc.subject | Food waste | pt_PT |
| dc.subject | Forecasting | pt_PT |
| dc.subject | Canteen | pt_PT |
| dc.title | Reducing food waste : demand forecasting in catering services using data analytics | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | restrictedAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão | pt_PT |
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