Pronósticos más inteligentes. Menos desperdicio de alimentos.
1 de cada 5 comidas en el servicio de alimentos queda sin consumir. Hagamos que cada comida cuente. Eaternity Pronóstico es una herramienta basada en inteligencia artificial para ayudar a los operadores de restaurantes a planificar comidas con mayor precisión, reducir la sobreproducción (o subproducción) y servir de manera sostenible.
Ahorre con planificación precisa
¿Cuánto está perdiendo por sobreproducción?
Si su restaurante sirve menús al día, está abierto , semanas al año y gasta , € por kg de compra de alimentos
Euros
CO₂
H₂O
La planificación de menús es de importancia clave
para una operación exitosa de servicio de alimentos.
La planificación ineficiente de menús resulta en
Sobreestimación.
Desperdicio de alimentos
Provoca pérdidas ecológicas y económicas.
Su planificación de menú basada en datos comienza aquí.
Pronóstico impulsado por IA para operaciones de servicios de alimentos
Eaternity Forecast ayuda a los operadores de servicios de alimentos a evitar la sobreproducción prediciendo la demanda diaria de menus con mayor precisión que los métodos de planificación tradicionales. Forecast está disponible como una integración directa con Necta y puede integrarse en otros sistemas ERP bajo petición. Los precios comienzan en 1.560.- por año para clientes existentes de Eaternity Gastro.
Nuestro sistema de pronóstico impulsado por IA aprende de sus datos para predecir la demanda de menus con una precisión sin precedentes
Prediga las elecciones de los huéspedes para reducir desperdicios y costos
22% mejor que el pronóstico humano
Aprendizaje adaptativo para días de alta varianza
Rastree los ahorros de CO₂ y el impacto en los costos
Nuestro sistema de pronóstico impulsado por IA aprende de sus datos para predecir la demanda de menus con una precisión sin precedentes
Pronóstico de demanda de menus
Prediga las elecciones de los huéspedes para reducir desperdicios y costos
Precisión impulsada por IA
22% mejor que el pronóstico humano
Reducción de errores en tiempo real
Aprendizaje adaptativo para días de alta varianza
Panel ambiental y económico
Rastree los ahorros de CO₂ y el impacto en los costos
Características futuras:
Sugerencias de recetas
Sugerencias de recetas basadas en volúmenes pronosticados
Optimización del margen de beneficio
Optimice los márgenes de beneficio basándose en el pronóstico de demanda
Integración de seguimiento de residuos
Integración con sistemas de seguimiento de residuos de alimentos como Orbisk y otros
¿Cómo puede ayudarle la IA para chefs superhumanos?
Rendimiento de predicción.
No se puede predecir nada perfectamente, sin embargo, junto con nuestro pronóstico de Eaternity puede reducir los errores de predicción de 29 a 23 menus.
El error de predicción típico para la mayoría de los casos está entre 18 y 23. Mientras que para los humanos, la comparación está entre 18 y 37.
Podría ganar el premio gordo.
Cuando trabaja con nuestro pronóstico de Eaternity, le ayuda a planificar un 25% mejor en promedio y hasta un 37% mejor en 1 de cada 5 restaurantes.
Eso es 13 de 100 menus menos de mala planificación en cada 5to restaurante.
Precios simples para un impacto planetario
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Documentacion Forecast
Primeros pasos
Tecnologia de inteligencia artificial
Integraciones
Funcionalidades y hoja de ruta
Arquitectura de red neuronal
Nuestros modelos de prediccion utilizan arquitecturas Transformer sofisticadas con mecanismos de atencion para capturar patrones temporales complejos en la demanda de alimentos. La inteligencia artificial procesa datos historicos de ventas, patrones de estacionalidad, datos meteorologicos y eventos locales para predecir la demanda futura con un 25% mas de precision que los planificadores humanos.
El sistema de inteligencia artificial de Eaternity Forecast representa un avance en la prediccion de demanda para servicios de alimentacion, combinando aprendizaje automatico de vanguardia con profunda experiencia en operaciones de restaurantes.
Componentes principales de la arquitectura:
- Arquitectura Transformer con mecanismos de atencion multi-cabeza para reconocimiento de patrones
- Capas de memoria a largo y corto plazo (LSTM) para procesamiento de datos secuenciales
- Procesamiento multicapa de patrones temporales y variaciones estacionales
- Integracion de previsiones meteorologicas, eventos locales y calendarios de festivos
- Capacidades de aprendizaje en tiempo real que mejoran con cada ciclo de prediccion
- Intervalos de confianza y cuantificacion de incertidumbre para todas las predicciones
Procesamiento de datos de entrada:
- Datos historicos de ventas normalizados a traves de periodos de tiempo y articulos del menu
- Datos meteorologicos incluyendo temperatura, precipitacion y patrones estacionales
- Calendarios de eventos locales e informacion de dias festivos
- Patrones ciclicos de dia de la semana y epoca del ano
- Datos de promociones especiales y campanas de marketing
- Factores externos como vacaciones escolares y ciclos comerciales locales
Entrenamiento y validacion del modelo: El sistema se entrena con datos anonimizados de cientos de restaurantes de diferentes cocinas, tamanos y ubicaciones geograficas. La validacion continua garantiza un rendimiento consistente en diversos contextos operativos.
# Example prediction confidence output
{
"dish_name": "Beef Bourguignon",
"predicted_demand": 42,
"confidence_interval": [38, 47],
"confidence_level": 0.85,
"factors": {
"weather_impact": -2,
"seasonal_factor": +3,
"event_factor": +1
}
}