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Quasi nessun altro settore della ristorazione produce così tanti scarti come la ristorazione collettiva: mense aziendali, cucine ospedaliere e mense universitarie cucinano ogni giorno per un numero di commensali che si conosce solo a mezzogiorno. Ciò che alle 11 si trova nei contenitori termici è stato deciso ore prima, sulla base dell’esperienza e della speranza.
Il risultato è ben noto a ogni direzione aziendale: contenitori pieni alla fine del turno o un buffet vuoto alle 12:30. Entrambe le situazioni comportano dei costi: la prima in termini di costo delle materie prime e ore di lavoro, la seconda in termini di fatturato e soddisfazione dei clienti.
Perché è così difficile progettare ristoranti aziendali e mense
La frequenza varia di giorno in giorno. Le giornate di lavoro da casa, le riunioni, le vacanze e il tempo determinano il numero di ospiti: il venerdì spesso ce ne sono un terzo in meno rispetto al martedì, nei ponti ancora meno. Chi pianifica basandosi sui valori medi, quasi ogni giorno si sbaglia.
La scelta del menu varia. Non solo il numero degli ospiti, ma anche ciò che scelgono dipende dal tempo e dall'offerta: buffet di insalate quando c'è il sole, stufato quando piove, piatti di carne o vegetariani a seconda della combinazione del menu del giorno.
La produzione avviene in lotti. La produzione supplementare è possibile solo in misura limitata durante il servizio: la quantità iniziale deve essere quella giusta e la decisione su un secondo lotto va presa in tempi ristretti.
Cosa cambia con la pianificazione basata sui dati
Le fluttuazioni della domanda nel settore della ristorazione collettiva possono sembrare caotiche, ma in realtà seguono schemi ben precisi: ritmi settimanali, condizioni meteorologiche, periodi di vacanze e festività, peculiarità specifiche di ciascuna sede. È proprio questi schemi che GoNina rileva dai dati di vendita e fornisce previsioni giornaliere per ogni componente e sede per i prossimi sette giorni, sotto forma di proposte concrete di produzione anziché di semplici intuizioni.
La pratica dimostra che questo approccio funziona: in un progetto pilota condotto con uno dei principali operatori svizzeri nel settore della ristorazione collettiva, in dieci sedi è stata registrata una riduzione delle eccedenze fino al 48%, a parità di disponibilità al buffet.
I fattori chiave nella quotidianità della mensa
Quantità iniziali per componente. Anziché un numero complessivo di "pasti", il sistema prevede la domanda per ogni voce del menu e per ogni componente: questo è il presupposto fondamentale affinché contorni, proteine e componenti del buffet vengano preparati nelle giuste proporzioni.
La guida settimanale per gli acquisti e il personale. Avere sette giorni di anticipo consente di pianificare gli ordini e i turni di lavoro: un doppio vantaggio, soprattutto quando si tratta di prodotti freschi e di carenza di personale.
Trasparenza sulle sedi. Chi gestisce più strutture può vedere nella dashboard dove si attua la pianificazione e dove si registra sistematicamente una sovrapproduzione o una sottoproduzione: questa è la base per un miglioramento mirato, anziché per direttive generiche. L’articolo sul ritorno dei piatti e sulle eccedenze di produzione illustra dove si generano esattamente le eccedenze nelle mense.
Domande frequenti
Il numero dei nostri ospiti dipende fortemente dal lavoro da casa: una previsione può tenerne conto?
Sì: i modelli relativi al lavoro da casa si riflettono nei dati di vendita sotto forma di ritmi settimanali stabili, ed è proprio questo tipo di modelli che il modello apprende. Se il comportamento cambia, la previsione si adatta continuamente.
Abbiamo menu che cambiano di volta in volta: funziona comunque?
Sì. La previsione opera a livello di componenti e categorie, non solo di singoli piatti: in questo modo le previsioni rimangono affidabili anche in caso di cicli di menu a rotazione.
Ne vale la pena anche per una singola azienda?
L'effetto per ogni sede è lo stesso: meno eccedenze, maggiore disponibilità, minore impegno nella pianificazione. La presenza di più sedi moltiplica i vantaggi, ma non è un requisito indispensabile.
Conclusione
La ristorazione collettiva produce ogni giorno per un numero imprecisato di ospiti – ed è proprio per questo che rappresenta il settore in cui le previsioni basate sui dati producono risultati più rapidi. Il progetto pilota, che ha registrato una riduzione delle eccedenze fino al 48%, dimostra che le fluttuazioni non sono una fatalità, ma uno schema che si può apprendere.
Per scoprire come funzionano in generale le previsioni basate sull'intelligenza artificiale nel settore della ristorazione, leggi la guida completa dedicata al settore.
