Eine Prognose, nach der Ihr Betrieb bestellen kann.
Software für Bedarfsprognosen macht aus Verkaufshistorie, Saisonalität und laufenden Betriebssignalen eine Zahl, nach der Teams bestellen, kochen und planen können. CODT Technologies hat eine solche Software für FeelEat produktiv gebaut: Prognosen je Standort und je Gericht mit 98% Genauigkeit, mit 58% weniger Fehlbeständen und 41% weniger Überbestand.
Wie die Prognose entsteht.
Signale laufen ein
Verkaufshistorie, Saisonalität, Kalendereffekte, Wetter und Live-Telemetrie aus dem Betrieb laufen durch Ingestion-Pipelines. Die Plattform überblickt weit mehr Historie, als eine Planerin im Kopf behalten kann.
Modelle prognostizieren je Standort, je Gericht
Die Prognosen passen zum Horizont, für den Planer tatsächlich einkaufen, und zur Ebene, auf der entschieden wird: dieses Gericht, an diesem Standort. Die Genauigkeit wird im Betrieb laufend gemessen und liegt bei 98% gegenüber den tatsächlichen Verkäufen.
Aus Prognosen werden Pläne
Aus den Prognosen werden Bestellmengen, Produktionspläne, Personaleinsatz und Einkaufsbudgets, alle von derselben Nachfragekurve getrieben.
Nachtraining, wenn sich die Nachfrage ändert
Menüs ändern sich, neue Standorte öffnen, Saisons wechseln. Die Drift-Überwachung vergleicht die Genauigkeit mit der Realität, und Modelle trainieren automatisch mit frischen Daten nach.
98% Genauigkeit, gemessen im Betrieb.
FeelEat-Bedarfsprognose — ML über einem laufenden Betrieb
Für FeelEat haben wir den ganzen Kreislauf gebaut: die Signalaufnahme, die Prognosemodelle je Standort und je Gericht, die Planungsansichten sowie die Drift-Überwachung und das geplante Nachtraining, die die Genauigkeit bei 98% halten.
Fragen, die Teams zu Bedarfsprognosen stellen
Schreiben Sie es in ein Briefing. Ein Senior-Engineer liest es und antwortet innerhalb eines Arbeitstages.
Was ist Software für Bedarfsprognosen?
Eine Machine-Learning-Plattform, die aus Ihrer Verkaufshistorie, der Saisonalität und laufenden Signalen einen Plan für die nächsten Wochen macht. Sie sagt die Nachfrage auf der Ebene voraus, auf der Sie entscheiden, bis hinunter zu einem Gericht an einem Standort.
Wie genau kann eine Bedarfsprognose wirklich sein?
Die Plattform, die wir für FeelEat gebaut haben, läuft im Betrieb mit 98% Genauigkeit. Wir messen sie laufend an dem, was tatsächlich verkauft wurde, und das sagt mehr als ein einzelner Test auf zurückgehaltenen Daten.
Welche Daten braucht sie?
FeelEats Modelle wurden auf der eigenen Verkaufshistorie trainiert, dazu Saisonalität, Kalendereffekte, Wetter und Live-Signale aus dem Betrieb selbst. Neue Standorte ohne Historie starten mit Transferprognosen aus ähnlichen Standorten, die konvergieren, sobald lokale Daten eintreffen.
Welche Geschäftsergebnisse folgen aus besseren Prognosen?
Fehler in beide Richtungen werden kleiner. Bei FeelEat fielen die Fehlbestände um 58% und der Überbestand um 41%, also weniger leere Regale und weniger frisch Gekochtes im Abfall.
Werden unsere Planer einem Modell wirklich vertrauen?
Am ersten Tag nicht, und das ist richtig so. FeelEats Modell lief im Schattenbetrieb neben den menschlichen Plänen, bis seine Ergebnisse standhielten, und ging dann Standort für Standort live. Ihren Rollout planen wir genauso.
Ist das Modell selbst der schwierige Teil?
Nein. Das Modell brauchte Wochen. Die Datenpipelines, die Drift-Überwachung und die Planungsansichten, die morgens um acht jemand öffnet, brauchten Monate. Diese operative Schicht macht 98% Genauigkeit überhaupt nutzbar, und dort steckt der grösste Teil der Ingenieurarbeit.
Wie fangen wir an?
Mit einem bezahlten Discovery-Sprint zu Ihren Datenquellen, dem Detailgrad, den Ihre Entscheidungen brauchen, und den Planungsansichten, mit denen Ihr Team arbeiten wird. Er endet mit einem fixen Angebot, und erst danach beginnt der Bau.
Ein Problem, das es wert ist,
gut gelöst zu werden?
Erzählen Sie uns, was Sie bauen und bis wann es stehen muss. Sie bekommen eine klare Einschätzung, ob wir passen und was die Arbeit braucht.