Previsão de demanda de refeições em restaurante universitário com oferta insuficiente
Este artigo aborda a previsão de demanda de refeições em Restaurante Universitário (RU) com oferta insuficiente. A pesquisa originou da problemática vivida na Universidade Estadual Paulista (UNESP), cujo RU não atende a todas as pessoas interessadas nas refeições, em razão da baixa capacidade produ...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidade Federal de Santa Catarina
2017-06-01
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| Series: | Revista Gestão Universitária na América Latina |
| Online Access: | https://periodicos.ufsc.br/index.php/gual/article/view/41482 |
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| author | Adriana Barbosa Santos Melissa Galdino Martos Julia Muchatte Trento Natália Soares Janzantti |
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Este artigo aborda a previsão de demanda de refeições em Restaurante Universitário (RU) com oferta insuficiente. A pesquisa originou da problemática vivida na Universidade Estadual Paulista (UNESP), cujo RU não atende a todas as pessoas interessadas nas refeições, em razão da baixa capacidade produtiva. Para estimar a proporção de pessoas verdadeiramente interessadas em comer no RU e calcular o excedente de não atendimentos, planejou-se utilizar uma combinação de técnicas estatísticas como análise de regressão múltipla, medidas de testes diagnósticos e curva ROC, associadas a uma pesquisa de marketing quantitativa. Aplicando essa combinação de técnicas, analisaram-se informações sobre características socioeconômicas, exigências sobre o cardápio, motivo para se alimentar em RU, hábitos alimentares, entre outros, referentes a 544 acadêmicos da UNESP. Para a Instituição analisada, estimou-se um excedente de 311 pessoas não atendidas diariamente (78% além da oferta). Na maioria, os usuários do RU são estudantes com restrições financeiras para alimentação e moradia; que utilizam o RU em razão do preço; que residem nas proximidades do campus; e são moderadamente exigentes com o cardápio. Conclui-se que incluir informações contextuais sobre o usuário no modelo de previsão de demanda contribui para aumentar a acurácia da estimativa do número de pessoas não atendidas.
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| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1983-4535 |
| language | Spanish |
| publishDate | 2017-06-01 |
| publisher | Universidade Federal de Santa Catarina |
| record_format | Article |
| series | Revista Gestão Universitária na América Latina |
| spelling | doaj-art-d01b2437117b41f99a46d29b3f8dd9ed2025-08-20T03:41:04ZspaUniversidade Federal de Santa CatarinaRevista Gestão Universitária na América Latina1983-45352017-06-0110210.5007/1983-4535.2017v10n2p21027397Previsão de demanda de refeições em restaurante universitário com oferta insuficienteAdriana Barbosa Santos0Melissa Galdino Martos1Julia Muchatte Trento2Natália Soares Janzantti3Universidade Estadual PaulistaUniversidade Estadual PaulistaUniversidade Estadual PaulistaUniversidade Estadual Paulista Este artigo aborda a previsão de demanda de refeições em Restaurante Universitário (RU) com oferta insuficiente. A pesquisa originou da problemática vivida na Universidade Estadual Paulista (UNESP), cujo RU não atende a todas as pessoas interessadas nas refeições, em razão da baixa capacidade produtiva. Para estimar a proporção de pessoas verdadeiramente interessadas em comer no RU e calcular o excedente de não atendimentos, planejou-se utilizar uma combinação de técnicas estatísticas como análise de regressão múltipla, medidas de testes diagnósticos e curva ROC, associadas a uma pesquisa de marketing quantitativa. Aplicando essa combinação de técnicas, analisaram-se informações sobre características socioeconômicas, exigências sobre o cardápio, motivo para se alimentar em RU, hábitos alimentares, entre outros, referentes a 544 acadêmicos da UNESP. Para a Instituição analisada, estimou-se um excedente de 311 pessoas não atendidas diariamente (78% além da oferta). Na maioria, os usuários do RU são estudantes com restrições financeiras para alimentação e moradia; que utilizam o RU em razão do preço; que residem nas proximidades do campus; e são moderadamente exigentes com o cardápio. Conclui-se que incluir informações contextuais sobre o usuário no modelo de previsão de demanda contribui para aumentar a acurácia da estimativa do número de pessoas não atendidas. https://periodicos.ufsc.br/index.php/gual/article/view/41482 |
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