Do campo ao cesto: Previsão para uma gestão eficiente de frutas

Abstract

Cada vez mais se tornam evidentes os impactos que o desperdício alimentar tem no mundo contemporâneo, seja no ambiente, na economia ou na população. Em Portugal, o problema é bastante significativo, sendo o quinto país com maior desperdício alimentar per capita na União Europeia. No setor do retalho, as frutas destacam-se devido às suas especificidades, que exigem estratégias de gestão diferenciadas e, consequentemente, provocam maiores perdas quando não são devidamente consideradas. O estudo apresentado, e desenvolvido, em colaboração com a empresa portuguesa Casa-Cheia, tem como objetivo contribuir para a redução do desperdício alimentar através do desenvolvimento de um dashboard interativo e da aplicação de modelos preditivos de séries temporais às vendas e ao desperdício de frutas tropicais — abacaxi, limão e manga — entre novembro de 2022 e abril de 2025. Foram avaliados diferentes modelos, incluindo Naïve simples e sazonal, ARIMA, ETS, Theta, Croston, SBA e TSB, de acordo com a precisão, simplicidade e aplicabilidade operacional. Em suma, os resultados evidenciaram padrões sazonais e semanais bem definidos, permitindo antecipar e mitigar perdas. Concluiu-se que com a análise dos dados é possível desenvolver uma estratégia de gestão mais eficiente e responsável dos produtos frescos, promovendo a redução do desperdício e contribuindo para o aumento da sustentabilidade empresarial.

The impacts of food waste on the contemporary world are becoming increasingly evident, whether in environmental, economic, or social dimensions. In Portugal, the issue is particularly significant, as the country ranks as the fifth with the highest per capita food waste within the European Union. In the retail sector, fruits stand out due to their specific characteristics, which require differentiated management strategies and, consequently, result in greater losses when not properly addressed. This study, developed in collaboration with the Portuguese company CasaCheia, aims to contribute to reducing food waste through the development of an interactive dashboard and the application of time series predictive models to the sales and waste of tropical fruits — pineapple, lemon, and mango — between November 2022 and April 2025. Several models were evaluated, including simple and seasonal Naïve, ARIMA, ETS, Theta, Croston, SBA, and TSB, considering their accuracy, simplicity, and operational applicability. In summary, the results revealed well-defined seasonal and weekly patterns, enabling the anticipation and mitigation of losses. It was concluded that data analysis allows for the development of more efficient and responsible management strategies for fresh products, promoting waste reduction and contributing to enhanced corporate sustainability.