成都食堂如何利用数据预测备餐量，实现精准供餐？

一、 数据基石：收集什么数据？
精准预测的前提是拥有高质量、多维度的数据。需要收集以下三类数据：
历史消耗数据：
核心数据： 过去每餐（午、晚餐）的实际用餐总人数。这是预测的基础。
菜品偏好数据： 每个菜品的具体消耗量（可通过收盘统计或订餐系统获取）。这用于优化菜品结构和分量。
外部关联数据：
日期属性： 工作日、周末、节假日、节前/节后。规律明显，例如周一、周五人数较多，节前后一天人数锐减。
天气数据： 温度、降雨、大风等。恶劣天气通常导致在食堂就餐人数增加，外卖减少。
公司日程： 是否有大型会议、培训、活动？这些会显著增加就餐人数。是否有部门外出团建？这会减少人数。
特殊事件： 发薪日、公司庆典等，可能影响就餐习惯。
实时动态数据（如果条件允许）：
提前订餐数据： 通过企业内部订餐APP收集的次日预订单数，这是准确的预测数据。
实时排队数据： 通过摄像头或传感器监测排队长度，动态调整出餐速度。
二、 预测模型：如何从数据到决策？
拥有数据后，需要建立简单的预测模型进行分析。
建立基线： 计算过去一个月或一个季度，同一类型日期（如普通周二）的平均用餐人数。这是基础的预测值。
因素加权调整：
天气系数： 根据天气预报，设定调整系数。例如，发布暴雨预警，则在基线上下调一定比例（如+10%）。
公司日程系数： 若有200人的大型培训，则在基线基础上增加200人。
趋势系数： 分析近期就餐人数是呈上升、下降还是平稳趋势，进行微调。
菜品级预测（精细化运营）：
分析每个菜品的历史受欢迎程度（点击率）。
根据预测的总人数，按比例计算每个菜品的备餐量。例如，鱼香肉丝通常占30%的份额，预测总人数为500人，则备餐量约为150份。
三、 落地执行：从预测到餐盘
预测数字需要转化为厨房的具体生产指令。
制定“动态生产计划表”： 每周开始前，根据预测模型制定初步的每日备餐计划表，并根据新天气和公司通知进行每日微调。
小批量、多批次生产： 采用“少炒勤炒”的原则。先根据预测准备70%-80%的菜品，预留一部分原料，根据实际就餐人流情况，随时快速补炒。这能极大减少菜品因长时间存放而造成的浪费和品质下降。
建立弹性供应链： 与供应商建立快速响应机制，对于能储存的食材可按计划采购，对于叶类蔬菜等保鲜期短的食材，可根据预测进行小幅调整。
四、 反馈与优化：闭环才是关键
预测不可能100%准确，必须建立复盘机制，让模型越来越聪明。
每日复盘： 对比“预测用餐人数”和“实际用餐人数”，计算误差率，分析误差原因（是漏掉了某个活动？还是天气影响估计不足？）。
每周/每月复盘： 分析剩菜率，审视预测模型的准确性，并调整各类系数。
ABCD分类法处理剩菜：
A类（未售出的完整菜品）： 作为员工福利，折价销售或免费提供。
B类（未动过的整块食材）： 快速转作晚餐食材或次日食材。
C类（轻微剩余菜品）： 厨师进行创新，如将剩余红烧肉改做肉夹馍馅料。
D类（不可避免的厨余）： 按规进行环保处理。