Predicción de demanda con IA
Anticipa qué venderás antes de prepararlo
Predicción por plato, turno y local con ML adaptativo. Tu mise en place deja de ser una apuesta.
¿Sabes cuánto venderá cada local mañana?
En cadenas multi-local, la variabilidad de demanda cambia cada día por clima, festivos, eventos y estacionalidad. Sin un motor de predicción fiable, cada local improvisa cuánto producir y cuánto pedir — y las mermas se multiplican.
No sabes cuánto vas a vender
Compras de más, el mise en place es excesivo, tiras comida. La rotación de producto es mala y las mermas crecen sin que sepas exactamente dónde.
El personal nuevo improvisa
Cada vez que entra un gerente o cocinero nuevo, las cantidades dependen de la intuición. Sin datos, el onboarding operativo tarda meses.
Desviaciones invisibles entre locales
Cada centro opera con métricas diferentes. No puedes comparar food cost, mermas o precisión entre locales hasta el cierre mensual.
Cómo funciona la Predicción
Motor de ML adaptativo que aprende de tus datos reales — ventas, estacionalidad, eventos, meteorología — y genera una predicción accionable para cada local.
Predicción por Plato, Canal y Local
Cada mañana, cada local tiene su predicción: cuántas raciones de cada plato vas a vender, desglosadas por franja horaria y canal (sala, delivery, take away). El modelo distingue canales porque cada uno tiene un mix de carta diferente.
- Granularidad real — predicción por plato individual, no por categoría. Sabes cuántas hamburguesas classic y cuántas de pollo necesitas para el turno de comida del martes
- Multi-canal — sala, delivery y take away generan demanda diferente. El modelo lo aprende y lo predice por separado
- Reentrenamiento continuo — el modelo se recalibra con los datos reales de venta de cada día. Más datos, más precisión
Detección Automática de Outliers
Festivos, campañas promocionales, el partido del domingo, lluvia: el modelo detecta eventos atípicos automáticamente y aísla su impacto sin contaminar tu histórico de ventas. No necesitas configurar calendarios manualmente.
- Festivos y puentes — el modelo conoce el calendario y ajusta la predicción para días con patrones distintos al de un día normal
- Meteorología — días de lluvia, ola de calor o nieve: la demanda cambia y el modelo lo anticipa
- Eventos locales — partido de fútbol, concierto, ferias: si afecta al tráfico de tu local, el modelo lo detecta en el histórico y lo aplica
Benchmark entre Locales
Compara la precisión de la predicción, el food cost real y las desviaciones plato a plato entre todos los centros del grupo desde un solo panel. Detecta qué locales necesitan intervención antes de que el impacto llegue al P&L.
- Comparativa de KPIs — food cost, mermas, ticket medio y margen bruto por local y por período
- Desviaciones por plato — identifica qué platos generan más merma en qué locales. Datos para actuar, no para revisar al cierre
- Alertas automáticas — si un local se desvía del rango aceptable en cualquier KPI, lo sabes hoy, no a fin de mes
Onboarding de Carta Nueva y Locales Nuevos
Un plato nuevo sin histórico arranca con datos de platos similares del grupo y ajusta en días. Un local nuevo hereda la configuración, carta y predicción del grupo desde el primer día. Sin meses de espera para tener datos útiles.
- Cold start inteligente — platos nuevos arrancan con el perfil de consumo de platos similares del grupo. En 5-7 días el modelo ya tiene datos propios
- Nuevo local = nuevo nodo — la configuración, carta, proveedores y escandallos se heredan del grupo automáticamente. Sin reinventar procesos
- Personal nuevo sin curva — el gerente no necesita experiencia previa: el sistema le dice qué preparar, cuánto pedir y qué descongelar
Impacto Medible en Food Cost y Mermas
Descubre cómo la predicción se aplica a tu operativa
Solicitar Demo GratuitaPredicción dentro del ciclo
La predicción no es un módulo aislado. Alimenta compras, producción y control de costes en un ciclo cerrado.
El motor ML genera el forecast diario
El modelo recibe datos del TPV (ventas reales), calendario, meteorología y ocupación (PMS en hoteles). Cada noche recalcula la predicción por plato y local para el día siguiente.
Compras calcula pedidos
La predicción alimenta el módulo de compras: cruza predicción con stock actual y escandallos para generar pedidos sugeridos automáticamente. El gerente revisa y envía con un clic.
Los datos reales retroalimentan
Las ventas reales del día se comparan con la predicción. Las desviaciones ajustan el modelo automáticamente. Más datos, más precisión. Ciclo cerrado.
Predicción Adaptada a Cada Sector
El mismo motor de predicción, adaptado al contexto operativo de tu sector.
Restauración
Predicción por plato y canal para cadenas y franquicias. Mise en place basada en datos, no en intuición.
Hoteles
Predicción F&B basada en ocupación PMS y eventos. Cada punto de consumo con predicción independiente.
Colectividades
Predicción de comensales reales en menú cíclico. Ajuste por ausentismo y estacionalidad.
Solicita una Demo de Predicción
Te enseñamos cómo la predicción por plato y local puede reducir mermas y ajustar tu mise en place con datos reales.
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