Umsatzprognosen für die Gastronomie
mit Hilfe von Machine Learning Verfahren
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Dr. René Locher
- Projektteam : Loran Avci, Dr. Marcel Dettling, Dr. Christoph Hofer, Dr. Thoralf Mildenberger, Mino Müller
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : KTI (KTI-Projekt / Projekt Nr. 26228.1 PFES-ES)
- Projektpartner : Prognolite GmbH
- Kontaktperson : René Locher
Beschreibung
Wie viele Gäste besuchen das Restaurant und zu welcher
Tageszeit? Welche Menüs werden bestellt? Planung ist in der
Gastronomie entscheidend aber alles andere als einfach. Einerseits
muss sichergestellt sein, dass genügend Waren eingekauft werden,
andererseits muss das Personal für Küche und Service entsprechend
aufgeboten werden. Was bisher meist nach Bauchgefühl entschieden
wird, kann mit Hilfe der von uns entwickelten Algorithmen
datenbasiert geschehen.
Im Rahmen des Projekts wurden Schnittstellen entwickelt, um Daten
aus dem Betrieb und dem Kassensystem einzulesen, aufzubereiten und
schlussendlich mit Hilfe von Machine Learning Umsatzprognosen zu
erstellen. Die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen
Einflussfaktoren sind komplex und für jeden Gastronomiebetrieb
spezifisch und doch soll die Prognose mit möglichst wenig
Handarbeit erfolgen können. Zu berücksichtigen sind
Einflussfaktoren wie Uhrzeit, Wochentag, Ferien, Feiertage,
Wetterverhältnisse, spezielle Veranstaltungen im eigenen Lokal oder
in der Umgebung et cetera.