埃林哲研究院 | 多維數據融合,改變傳統補貨方式,促使餐飲新智能

“民以食為天”,近幾年的餐飲行業進入快速發展期,加之勞動力成本提升、管理人才匱乏、成本控制難等問題。餐飲軟件對于餐飲經營各個環節的人工操作替代程度越來越高。? 餐飲企業更加注重精細化管理,比如門店合理補貨、智能點餐、收銀等促使企業的運轉更高效流暢。我們今天以門店的智能補貨為例,談一下餐飲新智能。

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? 眾所周知,食材管理貫穿餐飲企業經營全過程,是連鎖餐飲企業經營的核心環節。食材具有品類繁多、包裝規格復雜、保質期要求嚴格和季節變化影響大等特點。訂貨不準,會導致食材積壓損耗和變質過期,進而帶來食材可用庫存不準確、賬務不一致的問題,影響企業的運營。尤其在連鎖餐飲企業中,大部分食材是存放在門店的,規范門店食材的采購制度尤為重要。傳統的餐飲門店管理經常遇到的以下的訂貨困擾:

餐廳管理人員/廚師長根據經驗預估訂貨

門店斷貨率高,貨物周期長,無準確的訂貨預測

批次管理復雜,貨物先進先出難以預知,需花費大量人力物力檢查效期

門店不能對庫存進行科學的分析和管理,門店庫存不準,庫存盤點監管力度不足

缺乏有效的預警機制,不能及時進行補貨

缺少門店要貨建議

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? 那么如何有效管理餐廳食材、合理控制食材庫存量來降低損耗、提升資金周轉率呢?

? 通過門店補貨平臺與進銷存系統的高效集成,從前端門店到后臺供應鏈的整體業務數據打通,實現多維度的數據融合。借助數據中臺支持的大數據算法,將商品的銷售記錄、叫貨頻率、生產能力、供應能力、物流資源,結合各節假日、天氣的食材耗用數據預估等因素綜合計算,提供每日叫貨建議值,構建企業智能補貨。

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全鏈路數據打通構建智能餐廳

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? 利用人工智能技術能對接門店銷售數據、天氣數據、種植數據等等信息,實現產品的組合優化,同時結合門店系統中的照原料出庫量,菜品的銷售情況,菜品配方自動實現原料補貨單。然后根據各店要貨單,在配送中心匯總,形成采購列表,最終生成采購預訂,實現原料補貨。

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? 比如必勝客,在全球范圍內每天要完成40萬筆交易,一年要賣48億美元的比薩,因此,他們就不得不依靠訂貨平臺,來更加準確的合理訂貨。掌握銷售情況,預測客戶的的需求量。通過數據分析可以得知所謂營銷80/20法則中,即究竟是哪些菜品,給餐廳帶來了80%的利潤。再比如”它來自未來”的人人湘餐廳,真正實現了“四無”——無服務員、無收銀員、無采購員、無大廚的餐飲實體狀態。通過CRM、進銷存、ERP、后廚管理等系統,拆分每一份產品的消耗,再連接第三方供應商,在餐廳打烊時把需要補貨的數據傳輸給對方,實現自動補貨。

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人人湘“四無”餐廳

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? 那么企業該選擇怎樣的餐飲補貨系統呢??

? 埃林哲餐飲補貨平臺重磅來襲。結合餐飲行業食材供應和總部配送特點,對食材基礎數據增加物流屬性和采購屬性,配合多種訂貨模型,包括:千元/千次用量訂貨模型、最大/最小訂貨量以及訂貨模板的管理。基于大數據平臺的前沿餐飲技術,同時協同倉儲中心、物流配送、報表管理各個模塊無縫打通來實現及時補貨, 減少損耗及人工成本。

?埃林哲餐飲預測和智能補貨管理

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? 隨著餐飲企業全面進入高成本時代,以管理謀發展成為行業趨勢,現代企業的生存法則是時間就是利潤,效率關乎生存。傳統緩慢的補貨方式對企業來說是一筆很大的損失。而智能補貨方式的出現,則彌補了傳統補貨方式的弊端,以信息技術全面提升餐飲業產業鏈效能成為這一輪餐飲發展周期的重要標志!

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