KI-Tools unter die Lupe genommen: Das macht unser Digitalisierungsexperte Markus Wessel, Inhaber von Küchenherde, in einer Serie für den GVMANAGER.
Quelle: B& MedienGesellschaft/Midjourney

KI-Tools für Köche – Teil 2: Food Waste im Blick

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Arbeitswelt – auch in der Gastronomie. In einer neuen Serie stellt Digitalisierungsexperte Markus Wessel, Inhaber von Küchenherde, ausgewählte, praxiserprobte Lösungen vor, die den Arbeitsalltag deutlich erleichtern. In Teil 2 geht es um Food Waste.

„Zur ganzen Wahrheit gehört, dass eine KI wie diese sich einlernen muss – anfängliche regelmäßige Anpassungen und Optimierungen sind nötig.“

Markus Wessel, Inhaber Küchenherde

Markus Wessel, Inhaber von Küchenherde, stellt in einer Serie für den GVMANAGER verschiedene KI-Tools für die Gastronomie vor.
(Quelle: Wessel)

KI-gestützte Prognose dank Delicious Data vermindert Food Waste

Die Rush-hour ebbt ab, doch GN-Bleche voller Lasagne bleiben unberührt? Vor vier Wochen war dieses Gericht doch noch früh ausverkauft. Das Resultat? Food Waste. Diese Verschwendung tut weh – wirtschaftlich wie moralisch. Wenn man nur im Voraus genau wüsste, wie viele Gäste wann kommen und was sie essen! Wer keine Glaskugel hat, kann hier auch die Künstliche Intelligenz (KI) zu Rate ziehen. 

Delicious Data, ein KI-Tool für Absatzprognose und Bestellmengenplanung, verspricht Abhilfe. Es analysiert historische Verkaufszahlen, Wetterdaten, Feiertage & Co., um den täglichen Speisenbedarf präzise vorherzusagen – und damit Überproduktion zu vermeiden und Abläufe zu optimieren. 

Wer braucht ein KI-Prognose-Tool?

Betriebe mit hohem Planungsaufwand wie Betriebsrestaurants, Kliniken, Seniorenheime oder Mensen profitieren besonders – kurz: eigentlich jeder, der Entscheidungen über frische Lebensmittel treffen muss. Besonders wertvoll ist das Tool für Unternehmen, die ihre Wareneinsätze optimieren, Abfälle reduzieren und ihre Arbeitsprozesse effizienter gestalten möchten. 

Wichtige Funktionen des Tools:

  • Absatzprognose: Präzise Vorhersage der benötigten Portionen 
  • Automatische Produktionsplanung: Empfehlungen für Produktions- und Bestellmengen 
  • Nachhaltigkeits-Auswertung: Zeigt vermiedene Lebensmittelabfälle und CO2-Emissionen 

Was kostet es? 

Die Preisgestaltung variiert je nach technischen Voraussetzungen und skaliert entsprechend der Unternehmensgröße. Die Investition amortisiert sich meist innerhalb weniger Monate durch eingesparte Lebensmittelkosten. 

Systemvoraussetzungen 

Für den Einsatz der KI-gestützten Bedarfsprognosen ist eine Menüplanung im Warenwirtschaftssystem erforderlich. Als cloudbasierte Lösung lässt sich Delicious Data in bestehende Systeme integrieren. 

Praxiserprobte Erfolge 

Die Ergebnisse sind beeindruckend: 

  • Ergo: 27 Prozent weniger Food Waste (2.600 Kilogramm Lebensmittel) 
  • Studierendenwerk Vorderpfalz: 38 Prozent weniger Essensabfall 
  • Bayer: 12.600 Mahlzeiten eingespart, 34 Prozent weniger Food Waste 
  • Apetito: 25.500 Mahlzeiten/Jahr, 32 Tonnen CO2 eingespart 
s KI-Tool zur Absatzprognose analysiert historische Verkaufszahlen, Wetterdaten, Feiertage & Co., um den täglichen Speisenbedarf präzise vorherzusagen. (Quelle: Delicious Data)
s KI-Tool zur Absatzprognose analysiert historische Verkaufszahlen, Wetterdaten, Feiertage & Co., um den täglichen Speisenbedarf präzise vorherzusagen. (Quelle: Delicious Data)

Expertenfazit 

Mich als Digitalisierungsexperte beeindruckt der konkrete Nutzen dieses Tools. Delicious Data liefert sofort messbare Ergebnisse: weniger Abfall, geringere Kosten, bessere Nachhaltigkeit. Zur ganzen Wahrheit gehört allerdings auch, dass eine KI wie diese sich einlernen muss – anfängliche regelmäßige Anpassungen und Optimierungen sind nötig. Wer hier am Ball bleibt, wird belohnt: Mit jedem Tag liefert das Tool präzisere Prognosen und immer bessere Ergebnisse. Und ganz nebenbei, lässt sich die Mitarbeiterplanung mit einem präzisen Forecast des Absatzes ebenfalls optimieren. Für Betriebe, die ihre Food Waste-Bilanz verbessern wollen, definitiv eine Empfehlung.

Quelle: Markus Wessel für B&L MedienGesellschaft

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