埃林哲研究院 | 多维数据融合,改变传统补货方式,促使餐饮新智能

“民以食为天”,近几年的餐饮行业进入快速发展期,加之劳动力成本提升、管理人才匮乏、成本控制难等问题。餐饮软件对于餐饮经营各个环节的人工操作替代程度越来越高。  餐饮企业更加注重精细化管理,比如门店合理补货、智能点餐、收银等促使企业的运转更高效流畅。我们今天以门店的智能补货为例,谈一下餐饮新智能。

 

 

  众所周知,食材管理贯穿餐饮企业经营全过程,是连锁餐饮企业经营的核心环节。食材具有品类繁多、包装规格复杂、保质期要求严格和季节变化影响大等特点。订货不准,会导致食材积压损耗和变质过期,进而带来食材可用库存不准确、账务不一致的问题,影响企业的运营。尤其在连锁餐饮企业中,大部分食材是存放在门店的,规范门店食材的采购制度尤为重要。传统的餐饮门店管理经常遇到的以下的订货困扰:

餐厅管理人员/厨师长根据经验预估订货

门店断货率高,货物周期长,无准确的订货预测

批次管理复杂,货物先进先出难以预知,需花费大量人力物力检查效期

门店不能对库存进行科学的分析和管理,门店库存不准,库存盘点监管力度不足

缺乏有效的预警机制,不能及时进行补货

缺少门店要货建议

 

  那么如何有效管理餐厅食材、合理控制食材库存量来降低损耗、提升资金周转率呢?

  通过门店补货平台与进销存系统的高效集成,从前端门店到后台供应链的整体业务数据打通,实现多维度的数据融合。借助数据中台支持的大数据算法,将商品的销售记录、叫货频率、生产能力、供应能力、物流资源,结合各节假日、天气的食材耗用数据预估等因素综合计算,提供每日叫货建议值,构建企业智能补货。

 

全链路数据打通构建智能餐厅

 

  利用人工智能技术能对接门店销售数据、天气数据、种植数据等等信息,实现产品的组合优化,同时结合门店系统中的照原料出库量,菜品的销售情况,菜品配方自动实现原料补货单。然后根据各店要货单,在配送中心汇总,形成采购列表,最终生成采购预订,实现原料补货。

 

  比如必胜客,在全球范围内每天要完成40万笔交易,一年要卖48亿美元的比萨,因此,他们就不得不依靠订货平台,来更加准确的合理订货。掌握销售情况,预测客户的的需求量。通过数据分析可以得知所谓营销80/20法则中,即究竟是哪些菜品,给餐厅带来了80%的利润。再比如”它来自未来”的人人湘餐厅,真正实现了“四无”——无服务员、无收银员、无采购员、无大厨的餐饮实体状态。通过CRM、进销存、ERP、后厨管理等系统,拆分每一份产品的消耗,再连接第三方供应商,在餐厅打烊时把需要补货的数据传输给对方,实现自动补货。

 

人人湘“四无”餐厅

 

  那么企业该选择怎样的餐饮补货系统呢? 

  埃林哲餐饮补货平台重磅来袭。结合餐饮行业食材供应和总部配送特点,对食材基础数据增加物流属性和采购属性,配合多种订货模型,包括:千元/千次用量订货模型、最大/最小订货量以及订货模板的管理。基于大数据平台的前沿餐饮技术,同时协同仓储中心、物流配送、报表管理各个模块无缝打通来实现及时补货, 减少损耗及人工成本。

 埃林哲餐饮预测和智能补货管理

 

  随着餐饮企业全面进入高成本时代,以管理谋发展成为行业趋势,现代企业的生存法则是时间就是利润,效率关乎生存。传统缓慢的补货方式对企业来说是一笔很大的损失。而智能补货方式的出现,则弥补了传统补货方式的弊端,以信息技术全面提升餐饮业产业链效能成为这一轮餐饮发展周期的重要标志!