AI och inköpsprognoser: från sålda portioner till råvarubehov

En inköpsprognos är en bedömning av behovet, inte ett facit över morgondagens beställningar. Den blir användbar när du kan följa vägen från förväntade gäster till portionsantal, receptmängder och det som faktiskt behöver köpas.

För att minska matsvinn behövs även kunskap om vad som redan finns och varför mat kasseras. Livsmedelsverket samlar vägledning för matsvinnsarbete i företag.

Börja med en jämförbar försäljningsperiod

Välj dagar som liknar den du planerar: samma veckodag, öppettider och ungefärligt upplägg. Notera om en rätt varit slutsåld eller om ett evenemang gav ovanligt många gäster. Bokningar är ett underlag, men varje bokad gäst beställer inte samma rätt och alla besök sker inte genom bokning.

Använd ett rimligt intervall för portionsantalet. Bestäm vad köket gör om efterfrågan hamnar i intervallets övre del, i stället för att tillaga hela maxvolymen direkt.

Låt receptet styra mängden

Receptet behöver ange vilken vikt som avses: inköpt råvara, rensad råvara eller färdiglagad portion. Blanda inte dessa. Om receptet är skrivet i färdig vikt behöver utbyte vid rensning och tillagning räknas in.

Hypotetiskt exempel: ni planerar för 80 portioner och receptet använder 180 gram inköpt råvara per portion. Grundbehovet är 80 × 0,18 = 14,4 kilo. Ni väljer en buffert på 1,6 kilo, vilket ger 16 kilo totalt. Det finns 4 kilo användbar råvara i lager och en bekräftad leverans på 2 kilo. Ytterligare inköp blir då 10 kilo.

Bufferten är ett eget planeringsbeslut i exemplet, inte en rekommenderad standard. Anpassa den efter hållbarhet, möjligheten att komplettera och följden av att sälja slut.

Inventera det som går att använda

Kassaförsäljningen visar inte automatiskt det fysiska lagret. Kontrollera mängd, kvalitet och hållbarhet. Ta hänsyn till sådant som redan är reserverat för en annan service eller cateringbeställning.

Bekräftade leveranser ska räknas en gång. Kontrollera leveransdag och förpackningsstorlek innan du avrundar inköpet. En större förpackning kan vara billigare per kilo men ändå skapa mer svinn om överskottet inte går att använda säkert.

Använd AI för att granska antaganden

Vendion Analytics++ ger försäljningsunderlag. Vendion AI kan hjälpa dig att sammanfatta registrerade uppgifter och formulera jämförelser. Be om period och siffror bakom svaret.

Kökets ansvariga behöver lägga till aktuella recept, inventering och leveransvillkor där de inte finns i underlaget. Det är dessa uppgifter som avgör inköpet; en väderprognos ensam kan inte räkna ut ett exakt råvarubehov.

Följ prognosfelet efter passet

Jämför planerade portioner med faktiskt sålda och notera överproduktion, slutsålda rätter och kasserad mat. Om prognosen var rätt men svinnet ändå högt kan problemet ligga i portionering, lagring eller tillagning.

Justera nästa plan utifrån orsaken. Då blir prognosen bättre som arbetsverktyg, även när dagen inte blir som väntat. Se Vendion live för att börja med din försäljningshistorik.