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Funzionalita Attuali

Eaternity Forecast offre capacita complete di previsione della domanda per cucine professionali. Questa pagina descrive tutte le funzionalita attualmente disponibili.

Funzionalita di Previsione Principali

Previsione Domanda Giornaliera

Descrizione: Previsioni basate su intelligenza artificiale per ogni articolo del menu, ogni giorno

Capacita:

  • Previsioni quantita per ogni articolo menu
  • Finestra previsione 7 giorni (previsioni prossima settimana)
  • Previsione estesa 14 giorni (per pianificazione avanzata)
  • Granularita a livello articolo (piatti individuali, non categorie)
  • Suddivisione per periodo servizio (previsioni pranzo vs cena)

Precisione:

  • MAPE medio: 12.8%
  • 25% migliore dei previsori umani
  • Miglioramento continuo man mano che il modello impara

Esempio Output:

{
"date": "2024-01-20",
"item": "Pasta Carbonara",
"predicted_quantity": 52,
"service_period": "lunch"
}

Intervalli di Confidenza

Descrizione: Range di previsione che mostrano incertezza e affidabilita

Ogni previsione include un intervallo di confidenza 80% (dal 10esimo al 90esimo percentile) per aiutarvi a scegliere le strategie di preparazione:

ComponenteDescrizione
Stima puntualeQuantita piu probabile
Limite inferiore10% probabilita di vendere meno
Limite superiore10% probabilita di vendere di piu

Approfondisci gli intervalli di confidenza

Tracciamento Precisione Storica

Descrizione: Monitoraggio in tempo reale delle prestazioni delle previsioni

Metriche Fornite:

  • Errore Percentuale Assoluto Medio (MAPE) per articolo
  • Conteggio articoli entro ±10% di precisione
  • Rilevamento grandi scostamenti (errore >20%)
  • Analisi trend (in miglioramento, stabile, in declino)

Periodi Temporali:

  • Precisione ultimi 7 giorni
  • Precisione ultimi 30 giorni
  • Precisione media complessiva

Vista Pannello di Controllo:

Articolo: Pasta Carbonara

Metriche Precisione:
Ultimi 7 giorni: 95.2% (MAPE: 4.8%)
Ultimi 30 giorni: 94.2% (MAPE: 5.8%)
Complessiva: 93.8% (MAPE: 6.2%)

Prestazioni Recenti:
Entro ±10%: 27 su 30 giorni
Grande scostamento: 1 giorno (evento speciale)

Integrazione Fattori Esterni

Integrazione Meteo

Descrizione: Integrazione automatica dati meteo per previsioni sensibili alla temperatura

Fonti Dati:

  • Temperatura (attuale e previsione)
  • Precipitazioni
  • Condizioni meteo (soleggiato, piovoso, nevoso, ecc.)
  • Effetti stagionali

Esempi Impatto:

  • Giorni freddi → Maggiore domanda zuppe e piatti caldi
  • Giorni caldi → Maggiore domanda insalate e bevande fredde
  • Giorni piovosi → Volume complessivo inferiore (meno walk-in)
  • Meteo estremo → Intervalli confidenza piu ampi (incertezza)

Copertura:

  • Rilevamento automatico posizione basato su indirizzo cucina
  • Previsione meteo 7 giorni integrata
  • Dati meteo storici per apprendimento pattern

Rilevamento Festivita ed Eventi

Descrizione: Riconoscimento automatico di festivita ed eventi speciali

Eventi Rilevati:

  • Festivita pubbliche (Natale, Pasqua, Capodanno, ecc.)
  • Vacanze scolastiche (per mense universitarie/scolastiche)
  • Eventi locali (se dati forniti)
  • Pattern giorno-della-settimana (venerdi vs lunedi)

Effetti:

  • Previsioni aggiustate per pattern festivi
  • Intervalli confidenza piu ampi per eventi irregolari
  • Apprendimento pattern festivita storici

Aggiunta Manuale Eventi:

POST /v1/forecast/events
{
"date": "2024-02-14",
"name": "Menu Speciale San Valentino",
"expected_impact": "high_volume",
"notes": "Pacchetti cena romantica, aspettarsi 2x sabato normale"
}

Gestione Menu

Gestione Nuovi Articoli

Descrizione: Previsioni intelligenti per articoli menu appena lanciati

Approccio:

  • Settimana 1: Bassa confidenza, intervalli ampi (±30-40%)
  • Settimane 2-3: Apprendimento rapido, confidenza in miglioramento
  • Mese 2+: Confidenza normale, comparabile ad articoli consolidati

Strategie:

  • Usare pattern articoli simili come proxy iniziale
  • Raccomandazioni preparazione conservative
  • Apprendimento accelerato dalle vendite effettive
  • Aggiustamento automatico confidenza man mano che si accumulano dati

Esempio Curva di Apprendimento:

Nuovo Articolo: Risotto ai Funghi

Settimana 1: Previsione 22 (Range: 12-32, MAPE: 23%)
Settimana 2: Previsione 25 (Range: 18-32, MAPE: 17%)
Settimana 3: Previsione 27 (Range: 22-32, MAPE: 14%)
Settimana 4: Previsione 28 (Range: 24-32, MAPE: 11%)

Rilevamento Articoli Dismessi

Descrizione: Rilevamento automatico e gestione cambi menu

Capacita:

  • Rilevamento automatico quando un articolo ha zero vendite per 7+ giorni consecutivi
  • Phase-out graduale delle previsioni
  • Conservazione dati storici per riferimento futuro
  • Supporto riattivazione se l'articolo torna nel menu

Tracciamento Stato:

Articolo: Insalata Speciale Estiva

Stato: Dismesso
Ultima Vendita: 2024-01-10
Motivo: Zero vendite per 14 giorni consecutivi
Azione: Previsioni interrotte
Riattivazione: Disponibile se articolo torna nel menu

Cambi Menu Stagionali

Descrizione: Supporto per menu stagionali a rotazione

Capacita:

  • Apprendimento pattern stagionali anno su anno
  • Rilevamento automatico transizioni menu
  • Aggiustamento previsioni per ingredienti stagionali
  • Gestione cicli rotazione menu

Esempio:

Transizione Menu Autunno → Inverno:

In Uscita (Autunno):
- Insalata Estiva: Previsioni in declino rilevate
- Verdure Grigliate: Domanda in calo

In Entrata (Inverno):
- Zuppa di Zucca: Nuovo articolo, fase apprendimento
- Brasato: Dati inverno precedente applicati

Reportistica e Analisi

Report Prestazioni Giornalieri

Descrizione: Report mattutini che confrontano previsioni di ieri con effettivi

Include:

  • Riepilogo precisione complessiva
  • Articoli entro precisione obiettivo (±10%)
  • Grandi scostamenti che richiedono investigazione
  • Articoli con migliori risultati
  • Articoli che richiedono attenzione

Opzioni di Consegna:

  • Email (consegna programmata)
  • Widget pannello di controllo
  • Notifica app mobile
  • Endpoint API

Esempio Report:

Report Prestazioni Giornaliero
Data: 19 Gennaio 2024

Precisione Complessiva: 91.2%
Articoli entro ±10%: 58 su 65

Migliori Risultati:
1. Pasta Carbonara: 3.2% errore
2. Caesar Salad: 4.1% errore
3. Pane della Casa: 2.8% errore

Da Rivedere:
- Salmone alla Griglia: 28% errore (+8 porzioni)
Causa possibile: Meteo caldo inaspettato

Riepilogo Previsioni Settimanale

Descrizione: Panoramica settimanale completa per la pianificazione

Include:

  • Previsioni 7 giorni per tutti gli articoli menu
  • Giorni intensi vs tranquilli previsti
  • Articoli focus consigliati per promozione
  • Priorita preparazione suggerite

Casi d'Uso:

  • Ordini settimanali acquisti
  • Programmazione personale
  • Decisioni pianificazione menu
  • Strategia promozionale

Opzioni Formato:

  • Esportazione Excel (fogli pianificazione modificabili)
  • Report PDF (stampa per cucina)
  • Dati API (integrazione con strumenti pianificazione)

Report Impatto Business Mensile

Descrizione: Riepilogo esecutivo del valore delle previsioni

Metriche:

  • Riduzione sprechi alimentari (porzioni e costi)
  • Trend precisione previsioni
  • Risparmi sui costi (sprechi + tempo)
  • Qualita servizio (tracciamento esaurimenti scorte)
  • Impatto ambientale (CO2e evitata)

Esempio Report:

Report Mensile: Gennaio 2024

Impatto Finanziario:
Risparmi sprechi alimentari: 1.045 euro
Valore risparmio tempo: 715 euro
Riduzione esaurimenti: 185 euro
Valore totale creato: 1.945 euro

Metriche Operative:
MAPE Medio: 12.3%
Tasso spreco: 7.1% (in calo dal 12.8%)
Esaurimenti scorte: 2 casi (in calo da 14)
Tempo risparmiato: 20 ore

Impatto Ambientale:
CO2e evitata: 285 kg
Spreco alimentare evitato: 2.450 porzioni
Acqua conservata: 32.000 litri

Trend: In miglioramento (vs mese precedente)

Funzionalita di Integrazione

API REST

Descrizione: API completa per integrazione di sistema

Capacita:

  • Inviare dati vendite (giornalieri o in blocco)
  • Recuperare previsioni (query per intervallo date)
  • Modificare previsioni manualmente
  • Accedere ad analisi e report
  • Gestire articoli menu ed eventi

Autenticazione:

  • OAuth 2.0 (accesso delegato utente)
  • Chiavi API (server-to-server)

Limiti di Frequenza:

  • 100 richieste/minuto
  • 10.000 richieste/giorno
  • Limiti personalizzati disponibili

Vedi Documentazione API

Integrazione Necta

Descrizione: Integrazione nativa con Necta ERP

Funzionalita:

  • Sincronizzazione dati automatica da vendite Necta
  • Pannello di controllo nativo nel modulo Pianificazione Necta
  • Flusso lavoro senza interruzioni (nessun cambio sistema)
  • Esportazione un click in Excel da Necta

Vantaggi Esclusivi:

  • Zero complessita configurazione
  • Aggiornamenti menu automatici
  • Costo ricette integrato
  • Supporto prioritario

Approfondisci Integrazione Necta

Supporto Webhook

Descrizione: Notifiche in tempo reale per eventi importanti

Eventi Disponibili:

  • predictions.generated - Nuove previsioni pronte
  • variance.large - Errore previsione significativo rilevato
  • data.quality_issue - Problemi invio dati
  • model.retrained - Modello aggiornato con nuovi dati

Casi d'Uso:

  • Attivare flussi lavoro automatizzati
  • Integrazione sistemi di allerta
  • Pannelli di controllo real-time
  • Sistemi gestione inventario

Esempio Webhook:

{
"event": "predictions.generated",
"timestamp": "2024-01-20T03:15:42Z",
"data": {
"date_range": {"start": "2024-01-20", "end": "2024-01-27"},
"total_items": 65,
"prediction_url": "/v1/forecast/predictions?date=2024-01-20"
}
}

Capacita di Esportazione

Descrizione: Formati multipli per esportazione dati

Formati:

  • Excel (.xlsx) con tabelle e grafici formattati
  • CSV (valori separati da virgola) per importazione in altri sistemi
  • PDF report per stampa e condivisione
  • JSON via API per accesso programmatico

Ambiti Esportazione:

  • Singolo giorno tutti articoli
  • Intervallo date articoli specifici
  • Previsione settimanale completa
  • Report precisione storici

Funzionalita Interfaccia Utente

Pannello di Controllo

Descrizione: Interfaccia web per utenti non tecnici

Widget:

  • Riepilogo prestazioni oggi
  • Previsione domani
  • Vista calendario settimanale
  • Grafico trend precisione
  • Tabella articoli principali

Personalizzazione:

  • Disposizione widget
  • Filtri articoli
  • Selezione intervallo date
  • Preferenze metriche

Modifica Manuale

Descrizione: Possibilita di aggiustare manualmente le previsioni

Casi d'Uso:

  • Eventi noti non nei dati storici
  • Promozioni speciali
  • Interruzioni fornitura
  • Vincoli operativi

Processo:

  1. Selezionare articolo e data
  2. Inserire quantita modificata
  3. Fornire motivo (documentato per apprendimento)
  4. Opzionale: Aggiustare articoli correlati proporzionalmente

Tracciamento:

  • Storico modifiche registrato
  • Efficacia misurata
  • Motivi analizzati per miglioramento modello

Esempio:

Modifica Previsione

Articolo: Pasta Carbonara
Data: Sabato 25 Gennaio
Previsione Originale: 52 (48-56)

Quantita Modificata: 75
Motivo: Prenotazione gruppo conferenza (50 pax confermati)

☑ Applica aggiustamento proporzionale ad articoli correlati
- Caesar Salad: 31 → 45
- Tiramisu: 18 → 26

[Annulla] [Salva Modifica]

Sistema Notifiche

Descrizione: Avvisi e promemoria per eventi chiave

Tipi di Notifica:

  • Giornaliera: Previsioni pronte
  • Settimanale: Riepilogo previsioni disponibile
  • Mensile: Report prestazioni generato
  • Ad-hoc: Grandi scostamenti, problemi qualita dati

Canali di Consegna:

  • Email
  • Notifiche pannello di controllo
  • Push mobile (in arrivo Q3 2024)
  • Integrazione Slack (in arrivo Q3 2024)

Funzionalita Gestione Dati

Monitoraggio Qualita Dati

Descrizione: Rilevamento automatico problemi dati

Controlli:

  • Completezza: Date o articoli mancanti
  • Coerenza: Variazioni nomi articoli
  • Accuratezza: Outlier e anomalie
  • Tempestivita: Invii ritardati

Punteggio Qualita:

Qualita Dati Complessiva: 92%

Componenti:
Completezza: 100% (nessuna data mancante)
Coerenza: 89% (problemi naming minori)
Accuratezza: 95% (pochi outlier)
Tempestivita: 85% (alcuni invii tardivi)

Problemi:
- 3 articoli con variazioni nome (standardizzazione consigliata)
- 2 invii tardivi negli ultimi 30 giorni

Gestione Dati Storici

Descrizione: Strumenti per gestire i dati storici di vendita

Capacita:

  • Importazione massiva (CSV, Excel, JSON)
  • Correzione dati (correggere errori nei dati inviati)
  • Mappatura articoli (standardizzare nomi incoerenti)
  • Esportazione dati (backup e analisi)

Conservazione:

  • Minimo 90 giorni attivi (per addestramento)
  • Massimo 365 giorni inizialmente (espandibile)
  • Storage archivio oltre 365 giorni

Privacy e Sicurezza

Descrizione: Protezione dati e controllo accessi

Funzionalita:

  • Crittografia in transito (TLS 1.2+) e a riposo
  • Controllo accessi (permessi basati su ruoli)
  • Logging audit (tutti accessi API tracciati)
  • Isolamento dati (i vostri dati mai mescolati con altri)

Conformita:

  • Conforme GDPR
  • Accordo trattamento dati disponibile
  • Diritto alla cancellazione dati
  • Supporto portabilita dati

Funzionalita Piattaforma

Supporto Multi-Location

Descrizione: Gestione previsioni per piu cucine

Capacita:

  • Modello separato per location
  • Apprendimento condiviso tra location (opzionale)
  • Reportistica consolidata
  • Configurazioni specifiche per location

Casi d'Uso:

  • Catene ristoranti
  • Catering aziendale (piu sedi)
  • Reti ospedaliere
  • Sale da pranzo universitarie

Amministrazione:

  • Fatturazione centralizzata
  • Amministrazione unificata

Per informazioni sui prezzi, visitate eaternity.org/pricing.

Gestione Utenti

Descrizione: Accesso team e controllo permessi

Ruoli:

  • Admin: Accesso completo, fatturazione, gestione utenti
  • Manager: Visualizza previsioni, modifica, report
  • Staff Cucina: Solo visualizzazione previsioni
  • Sola Lettura: Solo report e analisi

Funzionalita:

  • Invito membri team via email
  • Assegnazione ruoli e permessi
  • Logging attivita
  • Single sign-on (SSO) in arrivo Q4 2024

Riaddestramento Modello

Descrizione: Miglioramento continuo del modello

Frequenza:

  • Riaddestramento settimanale (ogni lunedi alle 4 AM)
  • Riaddestramento ad-hoc (dopo cambi menu significativi)

Processo:

  • Incorpora ultimi dati vendite
  • Ottimizza parametri modello
  • Valida miglioramenti precisione
  • Distribuisce se prestazioni migliorano

Notifiche:

  • Riepilogo email dopo riaddestramento
  • Confronto precisione (prima/dopo)
  • Nuova baseline stabilita

Esempio:

Modello Riaddestrato con Successo

Data: Lunedi 22 Gennaio 2024
Dati Addestramento: 1 Ottobre 2023 - 19 Gennaio 2024

Miglioramenti:
MAPE Precedente: 13.3%
Nuovo MAPE: 12.1%
Miglioramento: +1.2%

Articoli Migliorati:
- Salmone alla Griglia: 15.2% → 12.8%
- Speciali del Giorno: 19.5% → 16.3%

Distribuito: Si
Stato: Attivo

Funzionalita Supporto

Documentazione

Descrizione: Guide e riferimenti completi

Disponibile:

  • Guide per iniziare
  • Documentazione riferimento API
  • Migliori pratiche implementazione
  • Guide risoluzione problemi
  • Tutorial video

Formati:

  • Documentazione online (questo sito)
  • Download PDF
  • Tutorial video
  • Esempi interattivi

Supporto Tecnico

Descrizione: Assistenza esperta per gli utenti

Canali:

  • Supporto email
  • Centro assistenza pannello di controllo
  • Documentazione API
  • Supporto telefonico (tier premium)

Tempi di Risposta:

  • Critico: 4 ore
  • Alto: 24 ore
  • Medio: 48 ore
  • Basso: 1 settimana

Supporto Incluso:

  • Assistenza integrazione
  • Consulenza qualita dati
  • Guida ottimizzazione precisione
  • Formazione uso funzionalita

Richieste Funzionalita

Descrizione: Sviluppo prodotto guidato dalla community

Processo:

  1. Inviate richiesta funzionalita via pannello di controllo o email
  2. Team Eaternity revisiona e priorizza
  3. Votazione community (clienti)
  4. Roadmap sviluppo aggiornata
  5. Notifica quando funzionalita rilasciata

Richieste Top Attuali (in sviluppo):

  • Integrazione tracciamento visivo sprechi Orbisk
  • Supporto sistemi POS multi-location
  • Previsione ingredienti basata su ricette
  • Pannello di controllo analisi avanzate

Vedi Roadmap Completa

Vedi Anche