Previsioni più intelligenti. Meno spreco alimentare.
1 pasto su 5 nella ristorazione collettiva rimane non consumato. Facciamo in modo che ogni pasto conti. Eaternity Previsione è uno strumento basato su intelligenza artificiale per aiutare gli operatori di ristoranti a pianificare i pasti con maggiore precisione, ridurre la sovrapproduzione (o sottoproduzione) e servire in modo sostenibile.
Risparmia con una pianificazione precisa
Quanto sta perdendo a causa della sovrapproduzione?
Se il suo ristorante serve menu al giorno, è aperto , settimane all\'anno e spende , € per kg di acquisto alimentare
Euro
CO₂
H₂O
La pianificazione del menu è di fondamentale importanza
per un'operazione di ristorazione di successo.
Una pianificazione inefficiente del menu comporta
Sovrastima.
Spreco alimentare
Comporta perdite ecologiche ed economiche.
La sua pianificazione del menu basata sui dati inizia qui.
Previsioni alimentate da IA per operazioni di servizi alimentari
Eaternity Forecast aiuta gli operatori di servizi alimentari a evitare la sovrapproduzione prevedendo la domanda giornaliera di menu con maggiore precisione rispetto ai metodi di pianificazione tradizionali. Forecast è disponibile come integrazione diretta con Necta e può essere integrato in altri sistemi ERP su richiesta. I prezzi partono da 1.560.- all'anno per i clienti esistenti di Eaternity Gastro.
Il nostro sistema di previsione alimentato da IA impara dai tuoi dati per prevedere la domanda di menu con una precisione senza precedenti
Prevedi le scelte degli ospiti per ridurre sprechi e costi
22% migliore delle previsioni umane
Apprendimento adattivo per giorni ad alta varianza
Monitora i risparmi di CO₂ e l'impatto sui costi
Il nostro sistema di previsione alimentato da IA impara dai tuoi dati per prevedere la domanda di menu con una precisione senza precedenti
Previsione della domanda di menu
Prevedi le scelte degli ospiti per ridurre sprechi e costi
Precisione alimentata da IA
22% migliore delle previsioni umane
Riduzione degli errori in tempo reale
Apprendimento adattivo per giorni ad alta varianza
Dashboard ambientale ed economica
Monitora i risparmi di CO₂ e l'impatto sui costi
Caratteristiche future:
Suggerimenti di ricette
Suggerimenti di ricette basati sui volumi previsti
Ottimizzazione del margine di profitto
Ottimizza i margini di profitto in base alla previsione della domanda
Integrazione del monitoraggio degli sprechi
Integrazione con sistemi di monitoraggio degli sprechi alimentari come Orbisk e altri
Come può aiutarti l'IA per chef superumani?
Prestazioni di previsione.
Non puoi prevedere nulla perfettamente, tuttavia insieme alla nostra previsione Eaternity puoi ridurre gli errori di previsione da 29 a 23 menu.
L'errore di previsione tipico per la maggior parte dei casi è tra 18 e 23. Mentre per gli umani, il confronto è tra 18 e 37.
Potresti vincere il jackpot.
Quando lavori con la nostra previsione Eaternity, ti aiuta a pianificare il 25% meglio in media e fino al 37% meglio in 1 ristorante su 5.
Questo significa 13 su 100 menu in meno di pianificazione errata in ogni 5° ristorante.
Prezzi semplici per un impatto planetario
Inizi oggi
Si immerga nella nostra documentazione
Consulti la nostra documentazione tecnica e di interfaccia dettagliata.
Documentazione Forecast
Per Iniziare
Tecnologia AI
Integrazioni
Funzionalita e Roadmap
Architettura della Rete Neurale
I nostri modelli di previsione utilizzano architetture transformer sofisticate con meccanismi di attenzione per catturare pattern temporali complessi nella domanda alimentare. L'AI elabora dati storici di vendita, pattern di stagionalita, dati meteo ed eventi locali per prevedere la domanda futura con una precisione superiore del 25% rispetto ai pianificatori umani.
Il sistema AI di Eaternity Forecast rappresenta una svolta nella previsione della domanda nella ristorazione, combinando machine learning all'avanguardia con una profonda competenza nel settore delle operazioni di ristorazione.
Componenti Core dell'Architettura:
- Architettura transformer con meccanismi di attenzione multi-head per il riconoscimento dei pattern
- Layer Long Short-Term Memory (LSTM) per l'elaborazione di dati sequenziali
- Elaborazione multi-livello di pattern temporali e variazioni stagionali
- Integrazione di previsioni meteo, eventi locali e calendari festivi
- Capacita di apprendimento in tempo reale che migliorano ad ogni ciclo di previsione
- Intervalli di confidenza e quantificazione dell'incertezza per tutte le previsioni
Elaborazione dei Dati di Input:
- Dati storici di vendita normalizzati su periodi temporali e voci di menu
- Dati meteo inclusi temperatura, precipitazioni e pattern stagionali
- Calendari eventi locali e informazioni su festivita pubbliche
- Pattern ciclici del giorno della settimana e periodo dell'anno
- Dati su promozioni speciali e campagne marketing
- Fattori esterni come vacanze scolastiche e cicli commerciali locali
Training e Validazione del Modello: Il sistema e addestrato su dati anonimizzati di centinaia di ristoranti con diverse tipologie di cucina, dimensioni e localizzazioni geografiche. La validazione continua garantisce prestazioni costanti in diversi contesti operativi.
# 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
}
}