Dalam bisnis kuliner dan restoran waralaba, menjaga pasokan bahan baku segar (seperti daging ayam, sayuran, dan susu) adalah tantangan hidup mati. Jika stok berlebih, bahan akan basi dan terbuang; jika kekurangan, gerai akan kehilangan omzet penjualan. Sebuah jaringan restoran cepat saji dengan 45 outlet berhasil menekan pemborosan bahan segar hingga 32% menggunakan sistem peramalan cerdas dari Goodsyst.
1. Masalah: Pemesanan Berdasarkan Intuisi Manajer Gerai
Sebelumnya, setiap kepala gerai memesan stok bahan baku ke gudang sentral hanya berdasarkan perkiraan kasar. Hal ini menyebabkan fluktuasi stok yang parah—beberapa cabang kehabisan bahan saat akhir pekan, sementara cabang lain harus membuang puluhan kilogram sayuran segar yang membusuk.
2. Model Peramalan Kebutuhan Bahan Berbasis Data Historis dan Cuaca
Goodsyst mengintegrasikan model machine learning yang menganalisis riwayat transaksi POS selama 2 tahun terakhir, pola kalender libur nasional, hari gajian, hingga prakiraan cuaca lokal. Sistem secara otomatis menghitung estimasi kebutuhan setiap bahan baku hingga level gram per gerai setiap harinya.
3. Hasil: Food Waste Turun 32% dan Ketersediaan Menu Mencapai 99,5%
Pesanan bahan baku dari gerai ke dapur pusat kini digenerate otomatis oleh sistem setiap sore untuk dikirim keesokan paginya. Pemborosan makanan turun drastis sebesar 32%, dan tingkat ketersediaan menu di hadapan pelanggan melonjak ke 99,5% tanpa pernah kehabisan stok lagi.
"Penerapan AI demand forecasting pada industri F&B menghemat ratusan juta rupiah dari potensi makanan basi sekaligus memastikan kepuasan pelanggan tetap optimal."
Optimalkan pengelolaan rantai pasok dan operasional jaringan restoran atau kafe Anda dengan teknologi prediksi mutakhir. Diskusikan solusi F&B custom bersama Goodsyst via WhatsApp atau Email sekarang.