Modelo conceptual para a previsão da procura em cantinas de ensino superior
Modelo conceptual para a previsão da procura em cantinas de ensino superior
O presente estudo propõe um modelo conceptual para a previsão da procura de refeições em cantinas de Instituições de Ensino Superior, com o objetivo de apoiar o planeamento da produção alimentar e promover a eficiência operacional e a sustentabilidade. O modelo estrutura-se em três dimensões interligadas: variáveis históricas, variáveis contextuais e técnicas de modelação preditiva. O estudo foi aplicado às cantinas do Instituto Politécnico de Viana do Castelo (IPVC). A metodologia baseia-se na utilização de dados históricos de consumo de refeições nas sete cantinas do IPVC, enriquecidos com variáveis temporais (dias da semana, sazonalidade), indicadores do calendário académico (períodos letivos, exames, férias) e proxies de presença estudantil, integrados em modelos de Machine Learning e Deep Learning. Foram considerados algoritmos baseados em árvores de decisão e redes neuronais recorrentes, permitindo capturar relações não lineares e dependências temporais complexas. Os resultados demonstram que os modelos de Machine Learning propostos superam abordagens tradicionais de referência, evidenciando ganhos consistentes de desempenho em métricas de erro e capacidade explicativa. Verifica-se ainda que a incorporação de variáveis contextuais melhora significativamente a precisão das previsões, destacando a importância de fatores institucionais e sazonais na dinâmica da procura alimentar. Conclui-se que a previsão da procura assume um papel mediador entre dados operacionais e desempenho organizacional, permitindo otimizar o planeamento da produção, reduzir o desperdício alimentar e melhorar a gestão de recursos, contribuindo para sistemas alimentares mais sustentáveis no contexto das cantinas universitárias.
deep learning, machine learning, modelos preditivos, sustentabilidade alimentar
Authors Profiles
Damiana Matos, Responsible for the food service at the Polytechnic Institute of Viana do Castelo. Graduated in food engineering (2008) and master in Organizational Management (2016) from the Polytechnic Institute of Viana do Castelo (IPVC). PhD student in food science and technology at the University of Vigo (2025). Main Research Interests: quality, collective catering, occupational safety and sustainability in higher education. Student member Research Associate Member of CISAS – Center for Research and Development in Agrifood Systems and Sustainability-IPVC.
Tiago Martins, holds a bachelor’s degree in mathematics (2022) and a master’s degree in mathematical engineering (2024) from the Faculty of Sciences of the University of Porto. He is currently working as a technician at the Observatory of the Polytechnic Institute of Viana do Castelo (IPVC), where he supports institutional research, data analysis, and the development of strategic indicators. His technical skills include proficiency in Python, R, and data visualization tools. His areas of interest encompass applied mathematics, statistical modeling, Artificial Intelligence and machine learning.
Ana Sofia Rodrigues, professor at the Polytechnic Institute of Viana do Castelo (IPVC) since 1998, Vice-president in IPVC since 28 july 2023. PhD in Quality, Safety and Food Technology -University of Vigo, Spain. Researcher Member in CISAS; Integrates the RIQUA Member of “Sectoral Commission for Education and Training” CS/11-IPQ; A3ES Auditor of Internal Quality Assurance Systems (ASIGQ) since 2013. Member of Advisory board in Agency for Quality Assurance in the Galician University System-ACSUG since 2015.
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