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Previsões de Demanda dos Restaurantes Universitários da UNICAMP

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Relatório (1,632Mb) (Restricted access)
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Cita com:
hdl:2099.1/25184

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Elvira Setó, Jordi
Tutor / directorRiuper Osório, Wislei
CovenanteeUniversidade Estadual de Campinas
Document typeBachelor thesis
Date2013
Rights accessRestricted access - author's decision
All rights reserved. This work is protected by the corresponding intellectual and industrial property rights. Without prejudice to any existing legal exemptions, reproduction, distribution, public communication or transformation of this work are prohibited without permission of the copyright holder
Abstract
O projeto desenvolvido tem como proposta apresentar modelos que garantam previsões mais precisas acerca do funcionamento dos restaurantes universitários da UNICAMP (Universidade Estadual de Campinas). Os três restaurantes estudados são organizados pela mesma instituição (Planta Física) que iniciou seu trabalho no mês de março deste ano a fim de melhorar o serviço antes realizado por uma empresa terceirizada. Atualmente, há um grande problema em relação à quantidade de alimentos desperdiçados semanalmente, fruto de previsões ineficazes. O objetivo do trabalho aqui apresentado é o de sugerir modelos de previsões de demanda mais precisos que os atuais, a fim de diminuir os custos gerados pelas perdas de comida e otimizar o trabalho dos funcionários. Os modelos foram calculados para o mês de junho para que fosse possível confrontar dados reais e saber se havia possibilidade de reduzir as perdas. Foi realizado um estudo dos históricos identificando quatro etapas bem diferenciadas de demanda: Março – Junho, Julho, Agosto – Novembro, Dezembro – Fevereiro. Estas etapas identificadas exigem um estudo individualizado, para que sejam desenvolvidos modelos de previsão pertinentes a cada uma delas. A etapa estudada neste projeto diz respeito aos meses de Março a Junho, que configura a etapa de máxima produção. Para a realização dos modelos foi usado o Método Shiskin usando médias moveis e estudos estatísticos dos dados; principalmente intervalos de confiança e variabilidade. A partir desse método, foi realizado um estudo global dos dados, que gerou modelos específicos para o almoço e específicos para a janta. Também julgou-se necessário separar os dados por restaurantes e desenvolver modelos para cada um deles. A partir destes modelos e das comparações com os dados reais (os sete primeiros dias de junho), culminamos para a solução final, que é uma combinação de todos eles. As perdas durante esses sete dias de junho foram de 3.251 refeições em todos os restaurantes, somando almoço e janta. Com o modelo criado as perdas nesses dias seriam de 1.330 refeições, ou seja, se economizariam 1.921 refeições, uma redução de 59,10%. Sendo o custo de refeição de R$ 2, o valor economizado seria de R$ 3.842. Esta redução de perdas também faz com que não seja preciso investir em freezers para guardar as refeições extras, reduz o trabalho dos funcionários que produzem menos refeições e dedicam menos tempo à organização das sobras de alimentos e otimiza o espaço para armazenamento de comida.
SubjectsUniversities and colleges -- Food service, Restaurants -- Management, Business logistics -- Planning, Production planning, Sales forecasting, Universitats -- Serveis de restauració, Restaurants -- Direcció i administració, Logística (Indústria) -- Planificació, Producció -- Planificació, Vendes -- Previsió
ProvenanceAquest document conté originàriament altre material i/o programari no inclòs en aquest lloc web
Location
1: Aeroporto Viracopos - Av. Prefeito José Nicolau Ludgero Maseli, 690-704 - Centro, Campinas - SP, 13013-082, Brasil
URIhttp://hdl.handle.net/2099.1/25184
Collections
  • Programes de Mobilitat Internacional - Programes de mobilitat 'outgoing' (ETSEIB) [1.287]
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