Die Reduzierung von Lebensmittelverschwendung ist ein zentrales Anliegen der Gastronomiebranche. Jährlich werden erhebliche Mengen an Lebensmitteln aufgrund ineffizienter Bestandsführung und ungenauer Absatzprognosen entsorgt. Durch die Implementierung von Time-Series Forecasting können Unternehmen präzise Vorhersagen über den zukünftigen Lebensmittelbedarf treffen und so ihre Bestandsführung optimieren. Dieser Use Case ist besonders relevant für Restaurants, Hotels, Catering-Unternehmen und Lebensmittelhändler, da er ihnen ermöglicht, ihre Lagerbestände effizienter zu verwalten, Kosten zu senken und nachhaltiger zu wirtschaften.
Herausforderungen für Unternehmen
Unternehmen stehen vor mehreren Herausforderungen, wenn sie versuchen, Lebensmittelabsätze mittels Time-Series Forecasting zu prognostizieren:
- Datenqualität und -verfügbarkeit: Die Genauigkeit der Prognosen hängt stark von der Qualität und Verfügbarkeit historischer Verkaufsdaten ab.
- Saisonale Schwankungen und externe Faktoren: Absatzmuster können durch saisonale Schwankungen, Feiertage, Wetterbedingungen und andere externe Faktoren beeinflusst werden, was die Vorhersage komplex macht.
- Technologisches Know-how: Unternehmen benötigen spezialisierte Kenntnisse in Datenanalyse und maschinellem Lernen, um geeignete Vorhersagemodelle zu entwickeln und zu implementieren.
- Integration in bestehende Systeme: Die Vorhersagemodelle müssen in die bestehenden IT-Systeme und Geschäftsprozesse integriert werden, was technische und organisatorische Herausforderungen mit sich bringt.
Wie wurde Perspective Food unterstützt?
Ich habe Perspective Food dabei unterstützt, diese Herausforderungen zu meistern und eine effektive Time-Series Forecasting-Lösung zu entwickeln. Sämtliche Modelle laufen mittlerweile vollständig automatisiert in der Azure Cloud. Bei folgenden Punkten habe ich mich eingebracht:
- Datenaggregation und -bereinigung: Sammlung und Bereinigung historischer Verkaufsdaten aus verschiedenen Quellen, um eine solide Datenbasis zu schaffen.
- Modellentwicklung: Entwicklung und Training von Time-Series Forecasting-Modellen unter Verwendung angepasster ML-Algorithmen und neuronaler Netze.
- Berücksichtigung externer Faktoren: Integration von externen Datenquellen (z.B. Wetterdaten, Feiertagskalender), um die Genauigkeit der Vorhersagen zu erhöhen.
- Implementierung und Integration: Implementierung der Vorhersagemodelle in die bestehenden IT-Systeme und Onboarding des Personals zur Nutzung der neuen Tools.
- Kontinuierliche Verbesserung: Regelmässige Überprüfung und Anpassung der Modelle, um deren Leistungsfähigkeit kontinuierlich zu optimieren.
Durch diese Massnahmen konnte Perspective Food die Lebensmittelverschwendung signifikant reduzieren und gleichzeitig die Betriebseffizienz steigern. Ausserdem steht einer erfolgreichen Skalierung des Projekts nichts im Wege, da sämtliche Prozesse automatisiert und in der Cloud abgebildet sind.