Prévisions plus intelligentes. Moins de gaspillage alimentaire.
1 repas sur 5 dans la restauration collective reste non consommé. Faisons en sorte que chaque repas compte. Eaternity Prévision est un outil basé sur l'intelligence artificielle pour aider les exploitants de restaurants à planifier les repas avec plus de précision, réduire la surproduction (ou la sous-production) et servir de manière durable.
Économisez grâce à une planification précise
Combien perdez-vous à cause de la surproduction ?
Si votre restaurant sert menus par jour, est ouvert , semaines par an et dépense , € par kg d\'achat alimentaire
Euros
CO₂
H₂O
La planification des menus est d'une importance capitale
pour une exploitation de restauration réussie.
Une planification inefficace des menus entraîne
Surestimation.
Gaspillage alimentaire
Entraîne des pertes écologiques et économiques.
Votre planification de menu basée sur les données commence ici.
Prévisions alimentées par IA pour opérations de services alimentaires
Eaternity Forecast aide les opérateurs de services alimentaires à éviter la surproduction en prédisant la demande quotidienne de menus plus précisément que les méthodes de planification traditionnelles. Forecast est disponible en tant qu'intégration directe avec Necta et peut être intégré dans d'autres systèmes ERP sur demande. Les tarifs commencent à 1.560.- par an pour les clients Eaternity Gastro existants.
Notre système de prévision alimenté par IA apprend de vos données pour prédire la demande de menus avec une précision sans précédent
Prédire les choix des clients pour réduire les déchets et les coûts
22% meilleur que les prévisions humaines
Apprentissage adaptatif pour les jours à forte variance
Suivez les économies de CO₂ et l'impact sur les coûts
Notre système de prévision alimenté par IA apprend de vos données pour prédire la demande de menus avec une précision sans précédent
Prévision de la demande de menus
Prédire les choix des clients pour réduire les déchets et les coûts
Précision alimentée par IA
22% meilleur que les prévisions humaines
Réduction des erreurs en temps réel
Apprentissage adaptatif pour les jours à forte variance
Tableau de bord environnemental et économique
Suivez les économies de CO₂ et l'impact sur les coûts
Fonctionnalités futures:
Suggestions de recettes
Suggestions de recettes basées sur les volumes prévus
Optimisation des marges bénéficiaires
Optimiser les marges bénéficiaires en fonction des prévisions de demande
Intégration du suivi des déchets
Intégration avec les systèmes de suivi des déchets alimentaires comme Orbisk et autres
Comment l'IA pour chefs surhumains peut-elle vous aider?
Performance de prédiction.
Vous ne pouvez rien prédire parfaitement, cependant avec notre prévision Eaternity, vous pouvez réduire les erreurs de prédiction de 29 à 23 menus.
L'erreur de prédiction typique pour la plupart des cas se situe entre 18 et 23. Alors que pour les humains, la comparaison est entre 18 et 37.
Vous pourriez décrocher le jackpot.
Lorsque vous travaillez avec notre prévision Eaternity, cela vous aide à planifier 25% mieux en moyenne et jusqu'à 37% mieux dans 1 restaurant sur 5.
C'est 13 sur 100 menus de moins de mauvaise planification dans chaque 5e restaurant.
Tarification simple pour un impact planétaire
Commencez aujourd'hui
Plongez dans notre documentation
Consultez notre documentation technique et d'interface détaillée.
Documentation Forecast
Pour commencer
Technologie d'intelligence artificielle
Integrations
Fonctionnalites et feuille de route
Architecture des reseaux neuronaux
Nos modeles de prevision utilisent des architectures Transformer sophistiquees avec des mecanismes d'attention pour capturer des motifs temporels complexes dans la demande alimentaire. L'intelligence artificielle traite les donnees de ventes historiques, les motifs de saisonnalite, les donnees meteorologiques et les evenements locaux pour predire la demande future avec une precision 25 % superieure a celle des planificateurs humains.
Le systeme d'intelligence artificielle Eaternity Forecast represente une avancee majeure dans la prediction de la demande en restauration, combinant un apprentissage automatique de pointe avec une expertise approfondie du domaine des operations de restaurant.
Composants principaux de l'architecture :
- Architecture Transformer avec mecanismes d'attention multi-tetes pour la reconnaissance des motifs
- Couches memoire a long et court terme (LSTM) pour le traitement des donnees sequentielles
- Traitement multicouche des motifs temporels et des variations saisonnieres
- Integration des previsions meteorologiques, des evenements locaux et des calendriers de vacances
- Capacites d'apprentissage en temps reel qui s'ameliorent a chaque cycle de prediction
- Intervalles de confiance et quantification de l'incertitude pour toutes les predictions
Traitement des donnees d'entree :
- Donnees de ventes historiques normalisees sur les periodes et les articles du menu
- Donnees meteorologiques incluant la temperature, les precipitations et les motifs saisonniers
- Calendriers d'evenements locaux et informations sur les jours feries
- Motifs cycliques du jour de la semaine et de la periode de l'annee
- Donnees sur les promotions speciales et les campagnes marketing
- Facteurs externes comme les vacances scolaires et les cycles commerciaux locaux
Entrainement et validation du modele : Le systeme est entraine sur des donnees anonymisees provenant de centaines de restaurants de differentes cuisines, tailles et localisations geographiques. Une validation continue assure des performances constantes dans divers contextes operationnels.
# 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
}
}