Modelação estatística: um estudo na gestão empresarial local

Abstract

Com o desenvolvimento económico, populacional e social em geral, a quantidade de resíduos, em particular os resíduos urbanos, está a aumentar de forma significativa. Sendo uma das problemáticas a nível nacional e mundial, é necessário adotar medidas de forma que essas quantidades sejam reduzidas e valorizadas. A VITRUS AMBIENTE, EM, S.A. é uma empresa pública que atua a vários níveis na gestão empresarial local, nomeadamente na Gestão de Resíduos Urbanos assegurando a recolha de resíduos no concelho de Guimarães. Em 2016 foi implementado um projeto pioneiro, denominado de "Pay-As-You-Throw" (PAYT), no Centro Histórico da cidade de Guimarães, cuja entidade gestora é a VITRUS, sendo o Serviço de Higiene Urbana o responsável pela implementação das medidas necessárias para o sucesso deste projeto. Este trabalho foca-se, especificamente, na Gestão de Resíduos com o objetivo de modelar e prever o comportamento da produção de Resíduos Urbanos nas áreas de atuação da empresa. Assim, são desenvolvidos modelos estatísticos num contexto de Modelos de Regressão Linear (numa abordagem de modelação simples e múltipla) e de análise de Séries Temporais para estimar e prever, nos períodos observados, a produção de resíduos nas zonas dos circuitos de recolha indiferenciada e na zona piloto de implementação do sistema PAYT. O principal objetivo deste trabalho consiste em avaliar a influência de fatores que estejam relacionados com as quantidades de resíduos recolhidos nas zonas afetas ao Serviço de Higiene Urbana e, também, analisar a evolução das respetivas quantidades produzidas. Desta forma, numa primeira fase, são identificados, com recurso a Modelos de Regressão Linear, os fatores que influenciam, numa perspetiva empresarial, as quantidades de resíduos produzidas na zona piloto de implementação do sistema PAYT e possíveis tendências e padrões sazonais, para uma posterior melhoria das ações de gestão a implementar pela empresa. São também aplicados modelos de previsão em Séries Temporais para a estimação e a previsão da produção de resíduos num horizonte futuro de curto prazo (semanalmente) relativos à recolha indiferenciada em contentores de profundidade, em diversas freguesias do concelho, e na recolha indiferenciada e seletiva no Centro Histórico de Guimarães intramuros. As metodologias utilizadas servem de apoio para a gestão e processo de tomada de decisões da empresa relativamente à Gestão de Resíduos Urbanos, com o intuito de melhorar os serviços prestados à população tendo sempre como fundamento a preservação do meio ambiente.

Due to the economic and social development in general and to population growth, the amount of waste, particularly municipal waste, has been significantly increasing in recent years. It is one of the major problems both at a national and global level, and action is urgently needed to ensure that waste is recovered and its volume reduced. VITRUS AMBIENTE, EM, S.A. is a public company that operates at various levels in local business management, namely in Urban Waste Management, and ensures the collection of waste in the municipality of Guimardes. In 2016 a pioneer project called "Pay-As-You-Throw" (PAYT) was implemented in the Historic Center of the city of Guimardes. VITRUS is the managing entity and the Urban Hygiene Service is responsible for implementing the necessary measures to ensure the success of this project. This work focuses specifically on Waste Management and aims at modeling and predicting the behavior of Urban Waste production within the company's areas of activity. Thus, statistical models are developed in the context of Linear Regression Models (in a single and multiple modeling approach) and Time Series analysis to estimate and predict, in the observed periods, the waste production in the areas of the undifferentiated collection circuits and in the PAYT system implementation pilot zone. The main objective of this work is both to evaluate the influence of factors related to the amount of waste collected in the areas covered by the Urban Hygiene Service and to analyze the evolution of the respective quantities produced. Thus, in the first stage, we use Linear Regression Models to both identify the factors that, from a business perspective, do influence the amount of waste produced in the PAYT system implementation pilot zone and possible seasonal trends and patterns, in order to further improve management actions to be implemented by the company. Time series forecasting models are also applied both for the estimation and forecasting of short-term (weekly) future waste generation regarding undifferentiated waste collection in deep containers in various parishes of the municipality, and for undifferentiated and selective intramural waste collection in the Historic Center of Guimardes. The methodologies used support the company's management and decision-making process regarding Urban Waste Management, aiming at improving the services provided to the population and having always as its cornerstone the preservation of the environment.